独立成分分析在抑郁症研究中的应用进展

发布时间：2022-08-07 19:28

　　独立成分分析（ICA）是一种盲源分离技术,能在源信号和混合信息未知的情况下直接从观测信号中提取源信号,近年来已被广泛应用于功能磁共振成像（f MRI）等脑影像数据分析中。作者简单介绍ICA的定义、基本原理及分类,并从机制、诊断和治疗3个方面入手,就ICA在抑郁症研究中的应用进展作一综述。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 ICA的定义及基本原理
2 ICA的分类
    2.1 单模态ICA
        2.1.1 个体ICA
        2.1.2 组ICA
    2.2 多模态ICA
        2.2.1 平行ICA(parallel ICA,pICA)
        2.2.2 三维ICA
        2.2.3 链接ICA(linked independent component analy-sis,LICA)
3 ICA在MDD研究中的应用
    3.1 机制
        3.1.1 从脑功能网络出发研究MDD的病理学
        3.1.2 通过遗传学指标研究MDD的病理机制
    3.2 诊断
        3.2.1 寻找辅助诊断的生物标志物
        3.2.2 开发辅助诊断的模型
    3.3 治疗
        3.3.1 寻找治疗靶点
        3.3.2 评估治疗效果
4 展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于组独立成分分析方法的情绪刺激对脑部激活区域的研究[J]. 武杰,周春宇,杨叶,付令.  生物医学工程学进展. 2018(03)
[2]生成式对抗网络在抑郁症分类中的应用[J]. 刘宁,杨剑.  计算机应用与软件. 2018(06)
[3]ICA+DMN方法在抑郁症诊断中的应用[J]. 董云云,芦彩林.  山西师范大学学报(自然科学版). 2018(01)
[4]动态核磁共振社区结构灵活度指标在抑郁症疗效评估中的应用（英文）[J]. 莫昭奇,王强,田水,阎锐,耿纪婷,姚志剑,卢青.  Journal of Southeast University（English Edition）. 2017(03)
[5]基于独立成分分析功能连接的抑郁症分类研究[J]. 茂旭,杨剑,杨阳.  计算机应用研究. 2018(06)
[6]独立成分分析在脑功能网络中的应用[J]. 徐东紫.  临床医药文献电子杂志. 2017(34)
[7]基于独立成分分析的脑功能网络分析方法综述[J]. 杜宇慧,桂志国,刘迎军,陈芳芳.  生物物理学报. 2013(04)
[8]独立成分分析技术综述[J]. 杨金成,张南.  舰船科学技术. 2007(02)

硕士论文
[1]首发轻中度抑郁症患者认知行为治疗前后脑网络调节模式研究[D]. 刘天宸.南京师范大学 2018
[2]独立成分分析及其在脑高级功能研究中的应用[D]. 武振华.大连理工大学 2004



本文编号：3670908