Oberoende komponentanalys (ICA) ökar i popularitet inom området biomedicinsk signalbehandling. Det används i allmänhet när det krävs för att separera uppmätta flerkanaliga biomedicinska signaler till deras underliggande beståndsdelar. Användningen av ICA har underlättats delvis genom fri tillgång till verktygslådor som implementerar populära smaker av teknikerna. I grunden innebär ICA i biomedicin extraktion och separation av statistiskt oberoende källor som ligger till grund för flera mätningar av biomedicinska signaler. Tekniska framsteg i algoritmisk utveckling som genomför ICA ses över tillsammans med nya riktningar inom området. Dessa framsteg sammanfattas särskilt med tillämpningar för biomedicinska signaler i åtanke. De grundläggande antaganden som görs vid tillämpning av ICA diskuteras, tillsammans med deras konsekvenser när de tillämpas särskilt på biomedicinska signaler. ICA som ett specifikt uttryck för separation med blind källkod (BSS) diskuteras också, och som en följd av detta ses det kriterium som används för att fastställa oberoendet mellan källor över, och detta leder till införandet av ICA/BSS-teknik baserad på tid, frekvens och gemensam tidsupplösning av data. Slutligen illustreras avancerade implementationer av ICA som tillämpas på neurofysiologiska signaler i form av elektromagnetiska hjärnsignaler data.
Tzyy-Ping Jung et.al REF beskrev tillämpningar av Independent Component Analysis (ICA) på biomedicinska signaler.
Independent component analysis for biomedical signals
{'venue': 'Physiological measurement', 'journal': 'Physiological measurement', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}