KCI등재후보
Independent Component Analysis를 이용한 fMRI신호 분석 = Analysis of fMRI Signal Using Independent Component Analysis
저자
발행기관
학술지명
Investigative Magnetic Resonance Imaging(Investigative Magnetic Resonance Imaging)
권호사항
발행연도
1999
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
수록면
188-195(8쪽)
제공처
fMRI의 신호는 매우 다양한 종류의 선호들이 혼합된 상태이며 , 비록 몇 가지의 요소에 대해 모델링하여 그 선호 형태를 추측할 수 있으나 모든 신호를 정확하게 분리하여 뇌신경의 활성화를 반영하는 신호만을 선택적으로 알아 내기는 어려운 일이다. 또한 뇌와 신체의 생리적 현상으로 발생하는 잡음뿐아니라 움직임이나 계기의 잡음은 fMRl의 데이터 분석을더욱 어렵게 한다. 따라서 실제 뇌신경의 활성화를 정확히 나타내는 참고데이터(reference data)를 선택하는 것은 힘든 일이며, 뇌신경의 활성화를 반영하는 의미 있는 여러 신호 형태에 대한 분석은 현재 fMRl의 후처리 (post-processing) 분석 방법에서 하나의 연구 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 prioriknow-ledge 혹은 참고 데이터가 필요 없는 분석 방법인 Independent Component Analysis (lCA) 를 이용하여 fMRI선호를 분석하였다. ICA는 현재 많이 사용되고 있는 상관 분석 방법에 비해 신호의 형태를 분석하는 데에 보다 효과적일 수 있으며, 지연된 반응 형태를 갖는 신호나 움직임에 의한 신호의 패턴을 분리하여 분석할 수 있다. 한편, ICA만으후 fMRl의 신호에 따라 분석이 효과적이지 못한 경우 Principal Component Analysis(PCA) threshold, wavelet spatial f filtering, 부분적 영상 분석 방법들을 ICA전에 수행 함으로써 보다 효과적인 분석을 수행할 수 있다. ICA는 fMRl 신호의 형태 분석에 효과적인 방법이라고 생각하며, 데이터의 자유도를 감소 하기 위해서는 선 필터링 (pre-filtering) 방법들이 적용될 수 있다.
더보기The fMRI signals are composed of many various signals. It is very difficult to find the accurate parameter for the model of fMRI signal containing only neural activity, though we may estimating the signal patterns by the modeling of several signal components. Besides the nose by the physiologic motion, the motion of object and noise of MR instruments make it more difficult to analyze signals of fMRI. Therefore, it is not easy to select an accurate reference data that can accurately reflect neural activity, and the method of an analysis of various signal patterns containing the information of neural activity is an issue of the post-processing methods for fMRI. In the present study, fMRI data was analyzed with the Independent Component Analysis(ICA) method that doesn't need a priori-knowledge or reference data. ICA can be more effective over the analytic method using cross-correlation analysis and can separate the signal patterns of the signals with delayed response or motion related components. The Principal component Analysis (PCA) threshold, wavelet spatial filtering and analysis of a part of whole images can be used for the reduction of the freedom of data before ICA analysis, and these preceding analyses may be useful for a more effective analysis. As a result, ICA method will be effective for the degree of freedom of the data.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)