时变空间变化图模型及其在脑 fMRI 数据分析中的应用
统计方法学
2017-11-13 v1
摘要
在这项工作中，我们提出一种针对时空数据的加性模型，将数据拆分为时间相关分量和空间相关分量。我们使用时变高斯图模型对空间相关部分建模。在对协方差矩阵变化的平滑性作出假设的前提下，我们推导了强单样本收敛结果，证实了我们在随时间演化时估计有意义图结构的能力。我们将该方法应用于发现人脑 fMRI 信号中的时变空间结构。
引用
@article{arxiv.1711.03701,
title = {Time-dependent spatially varying graphical models, with application to brain fMRI data analysis},
author = {Kristjan Greenewald and Seyoung Park and Shuheng Zhou and Alexander Giessing},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.03701},
year = {2017}
}