Y.-O. Li, T. Adali and V. D. Calhoun,
"Feature-selective ICA and Its Convergence Properties (具有特征选择的独立成份分析及其算法的收敛) ,"
in Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2005), Philadelphia, PA.
摘要 本文提出一种基于向量空间投影的方案用于具有特征选择的独立成份分析(FS-ICA)并研究了加入特征选择的两种ICA算法:FastICA和Infomax的收敛情况.
仿真试验结果表明, 具有带通选择性的ICA算法可以改善对于带通时间序列的分离以及对于周期性脑功能响应信号的提取.
因此本文提出的方案可将被估计信号, 如:周期性响应信号以及具有平滑空间分布的脑功能激活区, 的先验特性以特征选择的方式加入ICA算法用以提高对此类信号的估计.
Y.-O. Li, T. Adali and V. D. Calhoun,
"Independent Component Analysis with Feature Selective Filtering (具有特征滤波的独立成份分析) ,"
in Proc. IEEE Workshop on Machine Learning and Signal Processing (MLSP 2004), Sao Luis, Brazil.
摘要 本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征.
本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取.
因此, 这种特征滤波技术在估计具有平滑特性的脑功能成像方面具有潜在的应用价值.
N. Correa, T. Adali, Y.-O. Li and V. D. Calhoun,
"Comparison of Blind Source Separation Algorithms for fMRI Using A New MATLAB Toolbox: GIFT (应用新型MATLAB工具软件包: GIFT 进行fMRI数据盲信号分离算法的比较研究),"
in Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2005), Philadelphia, PA.
V. D. Calhoun, T. Adali and Y.-O. Li,
"Independent Component Analysis of Complex-valued functional Magnetic Resonance Imaging
Data by Complex Nonlinearities (用非线性复变函数进行核磁共振成像数据的独立成份分析),"
in Proc. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2004), Arlington, VA.