کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
9198442 | 1188899 | 2005 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors
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
We describe a Bayesian estimation and inference procedure for fMRI time series based on the use of General Linear Models (GLMs). Importantly, we use a spatial prior on regression coefficients which embodies our prior knowledge that evoked responses are spatially contiguous and locally homogeneous. Further, using a computationally efficient Variational Bayes framework, we are able to let the data determine the optimal amount of smoothing. We assume an arbitrary order Auto-Regressive (AR) model for the errors. Our model generalizes earlier work on voxel-wise estimation of GLM-AR models and inference in GLMs using Posterior Probability Maps (PPMs). Results are shown on simulated data and on data from an event-related fMRI experiment.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: NeuroImage - Volume 24, Issue 2, 15 January 2005, Pages 350-362
Journal: NeuroImage - Volume 24, Issue 2, 15 January 2005, Pages 350-362
نویسندگان
William D. Penny, Nelson J. Trujillo-Barreto, Karl J. Friston,