一种适于多被试复数fMRI数据分析的自适应定点IVA算法

摘要

一种适于多被试复数fMRI数据分析的自适应定点IVA算法，属于生物医学信号处理领域。采用基于多维广义高斯分布(MGGD)的非线性函数估计复数fMRI数据的源向量成分(SCV)分布；采用最大似然法自适应地估计MGGD的形状参数，与变化SCV分布自动匹配；在SCV主导子空间更新基于MGGD的非线性函数，实现对复数fMRI数据的消噪；在算法更新过程中加入输入数据的伪协方差阵，直接利用复数fMRI数据的非环形特性，进一步提高IVA分析复数fMRI数据的针对性。本发明能够有效分析高噪声水平但脑功能信息最为全面的多被试复数fMRI数据，在被试间差异性大且信噪比低的不利情况下，能为脑功能研究和脑疾病诊断提供更好的依据。