기능적 자기공명영상에서 뇌 연결망 추정 및 추론을 위한 정량적 방법
뇌 기능 연결 맵은 연결 패턴을 기반으로 클러스터링 복셀을 통해 질병 그룹 간의 뇌 활성화 패턴의 차이에 대해 학습하는 데 활용되었다.
이 프로젝트는 개선된 매개변수 추정을 위해 공분산 결과의 특수 구조를 사용할 수 있는 통계적 모델링 접근 방식을 사용하여 교란 요인을 제어한 후 관심 있는 예측 변수와 뇌 연결성 지도의 연관성을 추정하기 위한 일반 프레임워크를 개발한다.
이 작업의 중요한 기여는 fMRI를 기반으로 하는 연결 맵이 종종 크기 때문에 모델을 고차원 설정으로 확장하는 것이다. 제안된 프레임워크는 작업 중 시각-운동 연결성 변화에 초점을 맞춘 기능적 MRI 연구에서 적응 학습 작업 동안 뇌의 기능적 조직에 대해 배우는 데 사용된다.
Quantitative methods for brain connectivity network estimation and inference in functional magnetic resonance imaging | Carney I
Brain functional connectivity maps have been utilized to learn about differences of brain activation patterns between disease groups via clustering voxels based on their connectivity patters. This project develops general frameworks for estimating associat
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