双胞胎动态功能脑网络的统计分析
应用统计
2020-10-13 v2 神经元与认知
摘要
近期研究表明，即使在静息状态下，功能脑网络也是动态的。在全脑静息态 fMRI 中对脑网络建模的常用方法是通过滑动窗口计算解剖区域间的相关性。然而，由于图像采集、处理噪声以及离散窗口的使用常引入虚假的高频波动和估计时变相关度量中的锯齿模式，直接使用样本相关矩阵并不可靠。为解决该问题并获得更稳健的相关估计，我们提出基于热核的动态相关。我们证明所提出的热核方法能够平滑掉相关估计中不需要的高频波动，并在识别动态变化的 distinct 状态中达到更高精度。该方法进一步用于通过大规模双胞胎研究确定此类动态状态变化是否具有遗传遗传性。文中还解决了分析配对双胞胎动态网络的多种方法学挑战。
引用
@article{arxiv.1911.02731,
title = {Statistical Analysis of Dynamic Functional Brain Networks in Twins},
author = {Moo K. Chung and Shih-Gu Huang and Tananun Songdechakraiwut and Ian C. Carroll and H. Hill Goldsmith},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.02731},
year = {2020}
}