独立成分分析法在功能磁共振成像数据分析中的若干问题研究

独立成分分析法(ICA)已被用于从功能磁共振成像(fMRI)数据中分离出参与某一认知加工的耦合神经功能网络。然而由于ICA本身在方法上存在的局限，使得该方法在fMRI数据分析中依然受到很大的限制。为了充分扩大ICA在fMRI数据中的应用范围，我们拟从ICA方法存在的以下三个方面的问题做进一步的方法学方面的研究。(1)由于ICA方法暗含严格的独立假设，使得ICA很难被用于多任务的fMRI数据分析中。我们提出的ICA结合投影(pICA)的方法能够较好的解决ICA在多任务数据中存在的问题，但依然需要对pICA算法进一步完善。(2)将ICA推广应用到事件相关设计的fMRI数据分析中(3)对多种ICA组分析方法进行比较研究，找到最优的组分析方法。最后将完善后的ICA方法用于考察老年人情绪记忆的神经机制，进而建立相应的神经功能网络。