【摘 要】
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脑功能网络的研究不仅能揭示大脑的结构和功能,还对脑神经等相关疾病等的治疗以及开发大脑型计算机都有重要价值。独立成分分析作为一种数据驱动方法已被广泛应用于脑功能网
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脑功能网络的研究不仅能揭示大脑的结构和功能,还对脑神经等相关疾病等的治疗以及开发大脑型计算机都有重要价值。独立成分分析作为一种数据驱动方法已被广泛应用于脑功能网络的研究中,并被证明是处理生物医学信号的非常有效的工具。本文对独立成分分析在脑功能网络中的应用进行综述,先简介独立成分分析的数学原理,接着详细介绍了独立成分分析在几种常用的脑功能数据（f MRI、EEG、MEG、f NIRS）分析中的应用,最后概括独立成分分析的优势与缺陷,并对未来的算法改进方向进行展望。
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