獨立成分分析（ICA）是一種盲源分離技術(shù),能在源信號和混合信息未知的情況下直接從觀測信號中提取源信號,近年來已被廣泛應(yīng)用于功能磁共振成像（f MRI）等腦影像數(shù)據(jù)分析中。作者簡單介紹ICA的定義、基本原理及分類,并從機(jī)制、診斷和治療3個方面入手,就ICA在抑郁癥研究中的應(yīng)用進(jìn)展作一綜述。 

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 ICA的定義及基本原理
2 ICA的分類
    2.1 單模態(tài)ICA
        2.1.1 個體ICA
        2.1.2 組ICA
    2.2 多模態(tài)ICA
        2.2.1 平行ICA(parallel ICA,pICA)
        2.2.2 三維ICA
        2.2.3 鏈接ICA(linked independent component analy-sis,LICA)
3 ICA在MDD研究中的應(yīng)用
    3.1 機(jī)制
        3.1.1 從腦功能網(wǎng)絡(luò)出發(fā)研究MDD的病理學(xué)
        3.1.2 通過遺傳學(xué)指標(biāo)研究MDD的病理機(jī)制
    3.2 診斷
        3.2.1 尋找輔助診斷的生物標(biāo)志物
        3.2.2 開發(fā)輔助診斷的模型
    3.3 治療
        3.3.1 尋找治療靶點
        3.3.2 評估治療效果
4 展望


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于組獨立成分分析方法的情緒刺激對腦部激活區(qū)域的研究[J]. 武杰,周春宇,楊葉,付令.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)進(jìn)展. 2018(03)
[2]生成式對抗網(wǎng)絡(luò)在抑郁癥分類中的應(yīng)用[J]. 劉寧,楊劍.  計算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018(06)
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[4]動態(tài)核磁共振社區(qū)結(jié)構(gòu)靈活度指標(biāo)在抑郁癥療效評估中的應(yīng)用（英文）[J]. 莫昭奇,王強(qiáng),田水,閻銳,耿紀(jì)婷,姚志劍,盧青.  Journal of Southeast University（English Edition）. 2017(03)
[5]基于獨立成分分析功能連接的抑郁癥分類研究[J]. 茂旭,楊劍,楊陽.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(06)
[6]獨立成分分析在腦功能網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[J]. 徐東紫.  臨床醫(yī)藥文獻(xiàn)電子雜志. 2017(34)
[7]基于獨立成分分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)分析方法綜述[J]. 杜宇慧,桂志國,劉迎軍,陳芳芳.  生物物理學(xué)報. 2013(04)
[8]獨立成分分析技術(shù)綜述[J]. 楊金成,張南.  艦船科學(xué)技術(shù). 2007(02)

碩士論文
[1]首發(fā)輕中度抑郁癥患者認(rèn)知行為治療前后腦網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)模式研究[D]. 劉天宸.南京師范大學(xué) 2018
[2]獨立成分分析及其在腦高級功能研究中的應(yīng)用[D]. 武振華.大連理工大學(xué) 2004



本文編號：3670908