静息态脑功能网络分析的假设驱动和数据驱动方法综述
摘要：
基于功能磁共振成像的研究已发现在脑区之间存在低频波动一致的脑功能网络.脑功能网络有助于认识脑功能和诊断神经精神疾病,而脑功能网络分析方法在其中具有重要地位.本文首先综述了假设驱动和数据驱动进行脑功能网络分析的两类方法,接着对常用的基于感兴趣区、基于体素、基于独立成分分析、基于主成分分析和基于聚类方法的原理、优缺点做了详细介绍,并着重阐述了最近提出的组信息指导的独立成分分析方法,及基于半监督学习技术的感兴趣区选择方法,最后对改进方向进行了展望.
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doi：
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关键词：
脑功能网络
独立成分分析
聚类
组信息
半监督学习
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Keyword：
brain functional network
independent component analysis
clustering
group information
semi-supervised learning
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作者：
杜宇慧
桂志国
刘迎军
陈芳芳
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Author：
DU Yuhui
GUI Zhiguo
LIU Yingjun
CHEN Fangfang
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作者单位：
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刊名：
北京生物医学工程
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Journal：
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年，卷(期)：
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所属期刊栏目：
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基金项目
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在线出版日期：
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