MATLAB FastICA fMRI分析工具箱：ICA盲源分离与脑成像应用

资 源 简 介

本MATLAB项目提供优化的FastICA算法实现，专门用于功能性磁共振成像（fMRI）数据分析。支持多通道信号的盲源分离，包含完整的源代码和实际应用案例，帮助研究人员进行脑成像数据的成分分析。

详 情 说 明

FastICA_MRI_Analysis_Toolbox

项目介绍

本项目提供了一个完整的快速独立分量分析（FastICA）MATLAB工具箱，专注于功能性磁共振成像（fMRI）数据的盲源分离与分析。工具箱实现了优化的FastICA算法，能够从多通道信号中有效提取独立成分，特别适用于大脑活动相关信号成分的识别与分析。

功能特性

• 完整算法实现：包含FastICA算法的核心实现与优化版本
• fMRI数据支持：专门针对MRI时间序列数据进行优化处理
• 预处理功能：提供数据标准化、降维、去噪等预处理模块
• 后处理可视化：生成成分时间序列、空间图谱及统计分析结果
• 多格式支持：支持NIfTI格式的fMRI数据以及.mat/.csv格式的混合信号矩阵

使用方法

基本流程

1. 准备输入数据：准备fMRI数据文件（.nii/.nii.gz）或混合信号矩阵（.mat/.csv）
2. 运行主程序：执行主分析脚本启动处理流程
3. 参数配置：根据需求调整ICA成分数量、收敛阈值等参数
4. 结果获取：查看分离出的独立成分、混合矩阵及可视化结果

示例代码

% 加载fMRI数据 data = load_nii_data('fmri_data.nii.gz');

% 运行FastICA分析 [icasig, A, W] = fastica_mri_analysis(data, 'numOfIC', 20);

% 可视化结果 plot_components(icasig, A);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：Image Processing Toolbox（用于fMRI数据处理）
• 内存要求：至少8GB RAM（建议16GB以上处理大型fMRI数据集）

文件说明

主程序文件整合了完整的FastICA分析流程，具备数据加载与预处理、独立成分分离计算、结果后处理与可视化等核心能力。该文件实现了算法的完整调用链路，支持参数灵活配置，能够自动完成从原始数据到最终成分分析的全流程处理，并提供直观的结果展示界面。