BayesDLMfMRI：用于R中基于任务的fMRI建模的贝叶斯矩阵变量动态线性模型
应用统计
2021-11-03 v1
摘要
本文介绍一个R包，用于在个体与组水平对基于任务的fMRI数据进行统计分析。在个体水平检测脑激活的分析基于使用矩阵变量动态线性模型（MDLM）对fMRI信号建模。因此，组水平阶段的分析基于从个体水平建模获得的状态参数后验分布。以此方式，本包提供若干具有不同算法的R函数，用于对状态参数进行推断，以评估个体与组两阶段的脑激活。这些函数允许在针对全脑进行分析时并行计算，以及按需在特定体素进行分析。
引用
@article{arxiv.2111.01318,
title = {BayesDLMfMRI: Bayesian Matrix-Variate Dynamic Linear Models for Task-based fRMI Modeling in R},
author = {Johnatan Cardona Jiménez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.01318},
year = {2021}
}