Comparison of group ICA methods for analysis of fMRI data
저자
발행사항
Seoul : Graduate School, Yonsei University, 2016
학위논문사항
학위논문(석사)-- Graduate School, Yonsei University : Dept. of Applied Statistics 2016. 8
발행연도
2016
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
기능적 자기 공명 영상 분석을 위한 그룹 수준의 독립성분분석 방법 비교
형태사항
v, 29장 : 삽화(일부천연색) ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Hakbae Lee
소장기관
뇌의 기능적 자기 공명 영상(fMRI) 에 대한 다수 참가자들에 대한 독립 성분분석(Independent Component Analysis) 접근 방식은 점차 사용이 증가되고 있다. 그룹 수준의 독립성분분석 과정에서 촬영 시간의 차원을 축소하기 위해 수행되는 두 단계의 주성분분석(PCA)과 공간적으로 독립 된 성분을 분리하기 위한 독립성분분석(ICA)은 각기 다른 알고리즘에 따라 동일 데이터라 할지라도 다른 결과를 나타내지만, 각 알고리즘에 결과적 특성에 대한 연구는 거의 이뤄지지 않았다. 본 연구에서는 시뮬 레이션 데이터를 이용해 각 주성분분석(PCA), 독립성분분석(ICA) 알고 리즘에 따른 추정치의 정확도를 다양한 기준으로 비교하고, 수치적 결과 를 근거로 하여 정확도가 가장 좋은 알고리즘을 추천한다.
더보기Multi-subject independent component analysis approaches are becoming more and more widely used in functional magnetic resonance imaging of the brain. Algorithm of Principle Component Analysis (PCA) to reduce data dimensionality and algorithms of Independent Component Analysis (ICA) to separate spatially independent component can produce various results of the same data. However, there has been little work done to carefully evaluate the properties of these different algorithms and the impact on the results. In this paper, we compared the accuracy of each ICA and PCA algorithms with various standard using simulated data and recommend the best algorithm among various method based on numerical results.
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