陈安莹，吴海锋，李 栋

低复杂度的fMRI脑激活区定位的盲分离算法

陈安莹，吴海锋，李 栋

(云南民族大学电气信息工程学院，云南 昆明 650500)

功能磁共振成像(FMRI)是一种医学影像技术，由于具有非侵入性和较高的时空分辨率等优点现已被广泛应用于脑区定位。然而传统的FMRI信号分离算法复杂度太高，运行时间长，不利于FMRI技术更有效地应用于脑功能的研究。针对传统FMRI脑区分离算法的计算复杂度问题，提出了一种基于二阶哈达码变换的盲分离算法。先计算fMRI数据中血氧水平依赖(BOLD)信号的相关函数，然后对其进行特征值分解得到解混矩阵，以此实现激活脑区定位。由于哈达码只由1或-1构成，因此可减少BOLD信号相关矩阵计算的复杂度。仿真结果表明，相比高阶统计量的独立分量分析(ICA)和二阶统计量的傅里叶变换盲分离算法，该算法的计算时间分别只有其25%和50%，而定位误差却较为接近。

功能磁共振成像；盲分离；独立分量分析；二阶统计量的盲辨识；脑激活区

人类的大脑皮层可以根据功能划分成不同的区域，如视觉区、运动区等，若该区域遭受损伤，可通过医学影像技术对其进行定位，从而确定相应的治疗方案。由于功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)具有非侵入性和高空间分辨率等优点，近年来已成为医学成像中的常用脑区定位技术。

在传统fMRI激活脑区定位算法中，统计参数图(statistical parametric mapping，SPM)[1]是一种常用的方法，其利用统计检验方法对受试者的不同成像结果进行比较来寻找具有统计学意义的激活区。……