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论文作者:杨志等 期刊:《人类脑电图》 发布时间:2009-2-6 11:52:10
脑研究中挖掘新信息的方法
 
功能磁共振成像技术已经成为研究脑机制的重要手段,并被广泛地应用。在最近三年发表的研究精神疾病脑机制的论文中,有大约一半以功能磁共振成像技术为研究手段。功能磁共振成像以很高的速率获取随时间变化的多幅脑图像,因而具有很高的空间分辨率和较高的时间分辨率。
 
功能磁共振成像数据包含丰富的时间和空间信息。如何充分挖掘数据中的信息是目前的研究热点之一。目前常用的方法是,首先假设血氧水平信号对于单位刺激的响应是特定的形状,或者对某几个脑区间的相互关系作出具体的假设,再利用实际数据对该模型进行拟合。但是,由于我们对脑机制了解很少,提出的模型未必接近实际情况。这就阻碍了新信息的发现。因此,目前的方法使脑成像研究局限于“脑功能解剖学”的研究。
 
中科院心理所杨志博士和翁旭初研究员最近与美国Emory大学的研究者合作,开发了一种新的功能磁共振成像数据分析算法,Ranking and averaging independent component analysis by reproducibility (RAICAR)。该方法利用独立成分分析在不对脑活动方式作出假设的情况下,将数据分解为多个成分,每个成分代表不同的脑活动网络。这样的分解被执行多次,每个成分在多次分解中的可复制性将被计算。而根据可复制性,这些成分将被排序和平均以获得更加稳定的结果。与目前常用的方法相比,RAICAR具有显著的优点:1)无需假设脑的工作模式,有利于新的脑功能网络的发现; 2)由于独立成分分析是多元统计方法,因此它能同时检测多个成分,每个成分可能代表不同的脑活动特征,而不必事先提出脑活动的模型;3)确定可靠的成分数,在对数据分析过程中去除噪声的影响;4)对成分排序。这种排序在一定程度上反映了不同成分之间的相对强弱关系,从而提供新的信息;5)获得更加可靠的结果。RAICAR算法获得的结果要远比一般的独立成分分析方法稳定。
 

该成果已经发表在《人类脑电图》(Human Brain Mapping)期刊第29卷上(711-725),该期刊影响因子为6.152,是脑成像方法学领域的著名期刊之一。该成果已被国际多个研究小组应用。(来源:中科院心理所)
 
(《人类脑电图》(Human Brain Mapping),Volume 29 Issue 6, Pages 711 - 725,Zhi Yang,Xiaoping Hu)
 
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