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6月18日下午2點，計算機與通信工程學院通信系鄺利丹博士在理科樓A102室給通信工程專業(yè)的本科生做了題目為“基于盲源分離的多被試復數(shù)fMRI數(shù)據(jù)分析"”的學術報告。

隨著近幾年腦科學研究在全世界范圍內掀起了研究熱潮，功能磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）以其毫米級高空間分辨率及非侵入等優(yōu)勢，成為了腦科學研究的一種重要的醫(yī)學影像技術。獨立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)屬于基于數(shù)據(jù)驅動的盲源分離（Blind Source Separation, BSS）方法，只需已知觀測信號就能估計出源信號及其混合參數(shù)，適于分析腦認知程度有限的fMRI數(shù)據(jù)。ICA具體實現(xiàn)原理是最大化源信號間的非高斯性。當ICA應用于fMRI數(shù)據(jù)時，通常假設空間獨立，分離得到時間序列和腦空間激活成分。對時間序列和腦空間激活成分進行腦功能研究分析，可以為腦疾病研究和智慧醫(yī)療做出貢獻。