Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Modeling Relationships among Pain and Function in Individuals with Knee Osteoarthritis in the A2CPS Cohort.

The Clinical journal of pain·2026
Same author

Intensity-dependent topographical expansion of sensory representations.

bioRxiv : the preprint server for biology·2026
Same author

A Beta-Binomial Model for Estimating Zero- or One-inflated Pain Trajectories.

bioRxiv : the preprint server for biology·2026
Same author

Detection of multiple influential observations on model selection.

Biometrics·2026
Same author

The Common Fund Data Ecosystem (CFDE).

bioRxiv : the preprint server for biology·2026
Same author

Exploring Links between Brain Image-Derived Phenotypes and Accelerometer-Measured Physical Activity in the UK Biobank.

bioRxiv : the preprint server for biology·2026

相关实验视频

Updated: Jul 9, 2025

Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy
12:09

Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy

Published on: August 5, 2014

18.1K

部分局部fMRI连接分析的回归模型.

Bonnie B Smith1, Yi Zhao2, Martin A Lindquist1

  • 1Department of Biostatistics, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, MD, United States.

Frontiers in neuroimaging
|November 29, 2023
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

这项研究引入了一种新的回归模型,用于分析休息状态fMRI数据中的大脑功能连接. 该模型使用区域和网络因素来解释变化,提供了比传统方法更强大的方法.

关键词:
连接性的连接性.连接经济学是连接经济学.协变率回归的回归方法功能磁力共振成像 (fMRI) 是一种可以重复的可重复性.

更多相关视频

Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity
10:43

Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity

Published on: July 1, 2014

15.1K
Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain
05:55

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain

Published on: October 13, 2023

1.1K

相关实验视频

Last Updated: Jul 9, 2025

Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy
12:09

Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy

Published on: August 5, 2014

18.1K
Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity
10:43

Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity

Published on: July 1, 2014

15.1K
Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain
05:55

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain

Published on: October 13, 2023

1.1K

科学领域:

  • 神经成像是一种神经成像.
  • 计算神经科学是一种神经科学.
  • 脑连接分析 脑连接分析

背景情况:

  • 休息状态fMRI连接性分析通常假定在各个受试者之间有一致的大脑区域对齐,但通常情况并非如此.
  • 传统的方法,如一次边缘分析或分解方法,依赖于这种潜在的错误假设.

研究的目的:

  • 开发和验证一个主体级回归模型,以解释大脑功能连接的个体内变异性.
  • 为现有连接分析方法提供更节和更强大的替代方案,通过描述由不同协同变量解释的变化.

主要方法:

  • 使用了具有共变量的学科级回归模型,包括地理距离,同位素和功能网络成员资格.
  • 包括特定区域的共变量来解释一致的连接差异.
  • 将模型应用于Human Connectome项目数据,其中包括8个功能网络中的268个感兴趣区域 (ROI).

主要成果:

  • 区域共变量和网络成员解释了连接性变化的高比例.
  • 在计算共变量数后,地理距离和同位素仍然是重要的预测因素.
  • 连接回归模型实现了高数据重复性,与使用完整位置信息的方法相比.

结论:

  • 开发的连接回归模型有效地解释了功能连接的个体内变化.
  • 这些发现表明,fMRI连接性分析可能在具有减少注册要求的学科空间中是可行的.
  • 这种方法对更灵活,可能更少的计算密集型神经成像分析具有前景.