[发明专利]基于刺激前后差异特征的大脑成像数据盲源分离方法

摘要

本发明公开了一种基于刺激前后差异特征的大脑成像数据盲源分离方法，实施步骤包括：将原始大脑成像数据依次重组织为二维矩阵A、中心化得到数据矩阵X、白化处理得到预处理后的数据矩阵Y；计算数据矩阵Y的移位相关矩阵γ和刺激前后差异项矩阵g，计算得到目标函数矩阵C；求取目标函数矩阵C的特征向量；利用目标函数矩阵C的特征向量、数据矩阵Y求得源信号。本发明能够更好地贴近大脑成像数据的特性，对源信号的假设合理、计算简单、操作方便、信号恢复质量高的基于刺激前后差异特征的大脑成像数据盲源分离方法，用于有任务或刺激的大脑成像数据的分析具有能够更准确的恢复任务/刺激相关的生理信号、求解过程简单，算法复杂度低的优点。

主权项

1.一种基于刺激前后差异特征的大脑成像数据盲源分离方法，其特征为实施步骤包括：1)将原始大脑成像数据重组织为二维矩阵A，将所述二维矩阵A进行中心化得到数据矩阵X，然后对数据矩阵X进行白化处理，得到预处理后的数据矩阵Y；所述二维矩阵A的行表示空间维、列表示时间维，每一行是一个观测变量的所有采样，每个列向量是一个时间过程，二维矩阵A的空间维的长度为n、时间维的长度为t，在此t个时间点中，前k个时间点有刺激/任务，后t‑k个时间点没有刺激/任务；数据矩阵X及数据矩阵Y的维数含义及维数大小与二维矩阵A一致；2)计算预处理后的数据矩阵Y的移位相关矩阵γ和刺激前后差异项矩阵g，根据移位相关矩阵γ和刺激前后差异项矩阵g计算得到目标函数矩阵C；3)求取目标函数矩阵C的特征向量；4)利用目标函数矩阵C的特征向量、预处理后的数据矩阵Y求得源信号。