کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6034300 | 1188754 | 2011 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multivariate dynamical systems models for estimating causal interactions in fMRI
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
علوم اعصاب شناختی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
⺠MDS uses a vector autoregressive state-space model incorporating both intrinsic and modulatory causal interactions. Intrinsic interactions reflect causal influences independent of external stimuli and task conditions, while modulatory interactions reflect context dependent influences. ⺠Causal interactions in MDS are modeled at the level of latent signals, rather than at the level of the observed BOLD-fMRI signals. ⺠We develop and compare two MDS estimation procedures using maximum likelihood estimation (MLE) and variational Bayesian (VB) approaches. ⺠Using extensive computer simulations, we demonstrate that, compared to Granger causal models, MDS exhibits superior performance. Among MDS methods, VB showed a superior performance at low SNRs and shorter time series.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: NeuroImage - Volume 54, Issue 2, 15 January 2011, Pages 807-823
Journal: NeuroImage - Volume 54, Issue 2, 15 January 2011, Pages 807-823
نویسندگان
Srikanth Ryali, Kaustubh Supekar, Tianwen Chen, Vinod Menon,