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基于独立成分分析和相关分析的fMRI功能连接方法
  • ISSN号:0476-0301
  • 期刊名称:北京师范大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:212-217
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] O212.1[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875, [2]首都医科大学宣武医院医学影像学部放射科,北京100053, [3]北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60628101);国家“八六三”计划资助项目(2006AA01Z132);北京市重点自然科学基金资助项目(4061004)
  • 相关项目:智能信息处理
中文摘要:

利用功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)技术,深入研究和探讨独立成分分析(independent component analysis,ICA)和相关分析在功能连接方面的应用,并应用于静息状态功能连接,考察在阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)的病理条件下人脑默认网络(default mode network)的异常,从而加深对AD病理机制的理解和认识.

英文摘要:

A new method for functional connectivity based on independent component analysis (ICA) and correlation for functional magnetic resonance imaging (fMRI) is applied to resting state functional connectivity, which is finally applied to reveal the abnormality of the default mode network under the pathophysiology of Alzheimer's disease.

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期刊信息
  • 《北京师范大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:北京师范大学
  • 主编:刘文彪
  • 地址:北京新外大街19号
  • 邮编:100875
  • 邮箱:JBNUNS@bnu.EDU.CN
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:0476-0301
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1991/N
  • 邮发代号:82-406
  • 获奖情况:
  • 1997年全国第二届科技期刊评比一等奖,1999年教育部优秀科技期刊二等奖,1999年首届国家期刊奖,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10672