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    fMRI时变功能连接的数据和模型考虑

    大脑的功能连接(FC)已被证明在会话中表现出微妙但可靠的调节。估计时变FC的一种方法是使用基于状态的模型,该模型将fMRI时间序列描述为状态的时间序列,每个状态都有一个相关的FC特征模式。然而,从数据对这些模型的估计有时不能以一种有意义的方式捕获变化,这样模型估计将整个会话(或它们的最大部分)分配给单个状态,因此不能有效地捕获会话内的状态调制;我们将这种现象称为模型变得静态或模型停滞。在这里,我们的目标是量化数据的性质和模型参数的选择如何影响模型检测FC时间变化的能力,使用模拟fMRI时间过程和静息状态fMRI数据。我们表明,主体间FC的巨大差异可以压倒会话调制中的细微差异,导致模型成为静态的。此外,分区的选择也会影响模型检测时间变化的能力。我们最后表明,当需要估计的每个状态的自由参数数量很高,而可用于这种估计的观测数据数量较低时,模型往往会变成静态的。基于这些发现,我们针对时变FC研究在预处理、分区和模型复杂性方面提出了一套实用的建议。

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