Optimal measurements of hemodynamic response latency in fNIRS using the jackknife approach
Notice bibliographique
Résumé
Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) permits measurements of changes in the concentration of oxygenated and deoxygenated hemoglobin, typically with a higher sampling rate than with other imaging methods based on the hemodynamic response. We examined the potential of the fNIRS technique to estimate variations in the latency of hemodynamic responses to experimental events and sought optimal methods to maximize the reliability and reproducibility of latency effects. We used Monte Carlo simulations using subsamples of real fNIRS measures to estimate the statistical power of different approaches (such as fixed threshold, percent of peak, fractional-area latency, for both individual-subject estimates and estimates from jackknife averages) to detect a known simulated latency shift. The simulations used measures of hemodynamic responses in the temporal lobe from two groups of young adult participants who listened to auditory stimuli, one with a blocked presentation design and one with an event-related design. We estimated the relative sensitivity of different latency measures and approaches to the measurement of latency effects of different magnitudes using realistic noise and signal-to-noise characteristics. In general, the jackknife approach provided the greatest statistical power to detect a known latency shift, without inflation of Type I error.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».