一种对复数fMRI数据的ICA估计成分进行相位校正的方法技术

一种对复数fMRI数据的ICA估计成分进行相位校正的方法，属于复数fMRI数据分析领域。基于ICA所估计的时间过程成分估计相位角θk，对具有相位模糊性的ICA估计成分和进行初步的相位校正，得到和然后采用易于获取的先验信息和相关系数法，对初步的相位校正信号和进行符号模糊性检测和去除。由于较之具有更大的非环形度，本发明专利技术能够避免高幅值噪声体素的错误影响。由于利用了先验信息，能够准确地检测并消除符号模糊性。当对运动刺激下采集的16被试复数fMRI数据的ICA估计成分进行相位校正时，基于方法的正确率只有81.25％，而本发明专利技术的正确率为100％，是多被试复数fMRI数据ICA分析的保障。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种对复数fMRI数据的ICA估计成分进行相位校正的方法，其特征是，基于ICA所估计的时间过程成分而不是空间激活脑区成分进行相位角θk估计，估计原则是最大化的实部能量：θk=argmaxθkΣt=1N(Re{a^k,te-jθk})2]]>式中，Re表示实部，t表示的时间点，N为总时间点数；相位角θk的求取过程如下：应用的实部和虚部构建矩阵计算Ak的协方差阵并对cov(Ak)进行特征分解，得到cov(Ak)＝VΛVT，Λ是由特征值构成的对角矩阵，V是由特征向量构成的正交矩阵：V=cos(θk)sin(θk)-sin(&th...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：林秋华，于谋川，龚晓峰，丛丰裕，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21