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EnglishInfoMax and FastICA are the independent component analysis algorithms most used and apparently most effective for brain fMRI. We show that this is linked to their ability to handle effectively sparse components rather than independent components as such. The mathematical design of better analysis tools for brain fMRI should thus emphasize other mathematical characteristics than independence.
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http://hdl.handle.net/11572/90761| Titolo: | Inaugural articles: independent component analysis for brain fMRI does not select for independence |
| Autori Unitn: | Haxby, James Van Loan |
| Anno di pubblicazione: | 2009 |
| Titolo del periodico: | PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA |
| Abstract: | InfoMax and FastICA are the independent component analysis algorithms most used and apparently most effective for brain fMRI. We show that this is linked to their ability to handle effectively sparse components rather than independent components as such. The mathematical design of better analysis tools for brain fMRI should thus emphasize other mathematical characteristics than independence. |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11572/90761 |
| Appare nelle tipologie: | 03.1 Articolo su rivista (Journal article) |
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