Random fields—Union intersection tests for detecting functional connectivity in EEG/MEG imaging
Notice bibliographique
Résumé
Electrophysiological (EEG/MEG) imaging challenges statistics by providing two views of the same underlying spatio-temporal brain activity: a topographic view (EEG/MEG) and tomographic view (EEG/MEG source reconstructions). It is a common practice that statistical parametric mapping (SPM) for these two situations is developed separately. In particular, assessing statistical significance of functional connectivity is a major challenge in these types of studies. This work introduces statistical tests for assessing simultaneously the significance of spatio-temporal correlation structure between ERP/ERF components as well as that of their generating sources. We introduce a greatest root statistic as the multivariate test statistic for detecting functional connectivity between two sets of EEG/MEG measurements at a given time instant. We use some new results in random field theory to solve the multiple comparisons problem resulting from the correlated test statistics at each time instant. In general, our approach using the union-intersection (UI) principle provides a framework for hypothesis testing about any linear combination of sensor data, which allows the analysis of the correlation structure of both topographic and tomographic views. The performance of the proposed method is illustrated with real ERP data obtained from a face recognition experiment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».