MATLAB实现基于独立成分分析（ICA）的大脑激活模式对比研究系统

资 源 简 介

该系统为fMRI数据处理提供多方法并行分析平台，支持icaMS、icaML、icaMF、icaMF-positive等ICA算法及主成分分析（PCA），专为大脑激活模式的对比研究设计，提升神经影像数据分析效率与精度。

详 情 说 明

基于独立成分分析(ICA)的大脑激活模式对比研究系统

项目介绍

本项目实现了一个专业的大脑激活模式对比分析平台，专注于fMRI数据的多方法并行处理与可视化比较。系统集成了多种独立成分分析（ICA）方法（icaMS、icaML、icaMF、icaMF-positive）和主成分分析（PCA），通过对丹麦Hvidovre大学医院的人类fMRI数据和欧盟MAPAWAMO项目的猴脑fMRI数据进行维度缩减和数据分离，提取具有生物学意义的独立激活信号，为神经影像研究提供可靠的定量分析工具。

功能特性

• 多方法并行分析：支持icaMS、icaML、icaMF、icaMF-positive四种ICA变体及PCA方法的并行计算
• 跨物种数据支持：兼容人类fMRI（DICOM/NIfTI格式）和猴脑fMRI（MATLAB矩阵格式）数据
• 智能化参数配置：可自定义成分数量阈值、正源约束条件等分析参数
• 多维结果可视化：提供脑激活图谱、成分时间曲线、方法对比散点图等交互式可视化组件
• 定量对比评估：自动生成信噪比、成分相关性等量化指标的对比分析报告
• 标准化数据导出：支持成分权重矩阵和预处理后标准化数据的多格式导出

使用方法

1. 数据准备：将人类fMRI数据（3D/4D DICOM/NIfTI）或猴脑fMRI数据（MATLAB矩阵）置于指定数据目录
2. 参数设置：在配置文件中设定成分数量、正源约束等分析参数
3. 执行分析：运行主程序启动多方法并行处理流程
4. 结果查看：通过交互界面浏览成分分解结果和对比分析报告
5. 数据导出：选择需要导出的成分矩阵或可视化结果文件

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux Ubuntu 16.04+, macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2020a及以上版本
• 必要工具包：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：推荐8GB以上内存，多核CPU以支持并行计算
• 存储空间：至少5GB可用磁盘空间用于数据处理和结果存储

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了数据加载与预处理、多算法并行执行、成分结果量化评估、可视化组件生成以及分析报告输出等关键功能。该文件通过模块化设计协调各分析方法的参数配置和计算任务，确保不同ICA变体与PCA方法的高效对比分析，同时管理结果数据的统一存储和展示界面初始化。