用于扩散成像与纤维束成像分析和建模的稀疏多向分解

公开可用的神经影像数据集的数量正在快速增长。神经影像数据可用性与分辨率的提升需要现代信号处理方法来进行数据分析和结果验证。我们引入了稀疏多向分解方法(Caiafa and Cichocki, 2012)在线性化神经影像模型中的应用。我们表明分解后的模型比完整模型更紧凑但同样精确，并可用于快速数据分析。作为示例，我们聚焦于一个近期用于评估白质连接组的模型(Pestilli et al, 2014)。我们展示了多向分解模型达到了与完整模型相当的精度，同时仅需要一小部分内存和计算时间。该方法对大多数使用对测量信号的线性近似的神经影像方法具有意义。