Bayesian deconvolution of [corrected] fMRI data using bilinear dynamical systems.
Notice bibliographique
Résumé
In Penny et al. [Penny, W., Ghahramani, Z., Friston, K.J. 2005. Bilinear dynamical systems. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 360(1457) 983-993], a particular case of the Linear Dynamical Systems (LDSs) was used to model the dynamic behavior of the BOLD response in functional MRI. This state-space model, called bilinear dynamical system (BDS), is used to deconvolve the fMRI time series in order to estimate the neuronal response induced by the different stimuli of the experimental paradigm. The BDS model parameters are estimated using an expectation-maximization (EM) algorithm proposed by Ghahramani and Hinton [Ghahramani, Z., Hinton, G.E. 1996. Parameter Estimation for Linear Dynamical Systems. Technical Report, Department of Computer Science, University of Toronto]. In this paper we introduce modifications to the BDS model in order to explicitly model the spatial variations of the haemodynamic response function (HRF) in the brain using a non-parametric approach. While in Penny et al. [Penny, W., Ghahramani, Z., Friston, K.J. 2005. Bilinear dynamical systems. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 360(1457) 983-993] the relationship between neuronal activation and fMRI signals is formulated as a first-order convolution with a kernel expansion using basis functions (typically two or three), in this paper, we argue in favor of a spatially adaptive GLM in which a local non-parametric estimation of the HRF is performed. Furthermore, in order to overcome the overfitting problem typically associated with simple EM estimates, we propose a full Variational Bayes (VB) solution to infer the BDS model parameters. We demonstrate the usefulness of our model which is able to estimate both the neuronal activity and the haemodynamic response function in every voxel of the brain. We first examine the behavior of this approach when applied to simulated data with different temporal and noise features. As an example we will show how this method can be used to improve interpretability of estimates from an independent component analysis (ICA) analysis of fMRI data. We finally demonstrate its use on real fMRI data in one slice of the brain.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».