脑成像
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基于ICA的fMRI脑激活分析及算法对比演示
本项目旨在展示独立成分分析（ICA）在脑激活研究中的核心应用，主要通过ICA技术有效降低数据维度，并从复杂的神经影像数据中筛选和分离出独立且具有科学意义的激活模式。演示内容涵盖了两项具体研究：第一项研究使用了由丹麦Hvidovre大学医院提供的人类功能性磁共振成像（fMRI）扫描数据；第二项研究使用了由欧盟资助的MAPAWAMO项目提供的猴子fMRI扫描数据。在功能实现上，该项目支持并对比了多种信号处理和盲源分离算法，具体包括icaMS、icaML、icaMF、icaMF（仅正源）以及主成分分析（PCA）。通过对这些不同算法处理结果的直接比较，用户可以深入理解各种方法在提取脑部激活源时的性能差异与适用场景。
