因果性作为fMRI数据激活与连接性分析的统一方法
统计方法学
2011-02-25 v1 神经元与认知
摘要
本文指出因果性是统一分析fMRI数据所获脑区激活与连接性的工具。因果性分析通常用于研究连接性，因此本工作聚焦于证明激活检测也可通过因果性分析处理。我们在手指敲击数据上测试了该方法，其中比较了GLM和格兰杰因果性在寻找激活方面的表现。格兰杰因果性不仅很好地完成了任务，而且我们确实获得了更好的激活定位（即精度）。因此，我们主张因果性必须是研究激活的主要工具，因为它衡量了刺激对BOLD信号的影响“程度”，并且它将连接性和激活分析统一在同一框架下。
引用
@article{arxiv.1102.5021,
title = {Causality as a unifying approach between activation and connectivity analysis of fMRI data},
author = {Nevio Dubbini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1102.5021},
year = {2011}
}