![](/images/graphics-bg.png)
Bayesian Inference for Functional Dynamics Exploring in fMRI Data
المؤلفون المشاركون
Guo, Xuan
Liu, Bing
Chen, Le
Chen, Guantao
Zhang, Jing
Pan, Yi
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-03-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper aims to review state-of-the-art Bayesian-inference-based methods applied to functional magnetic resonance imaging (fMRI) data.
Particularly, we focus on one specific long-standing challenge in the computational modeling of fMRI datasets: how to effectively explore typical functional interactions from fMRI time series and the corresponding boundaries of temporal segments.
Bayesian inference is a method of statistical inference which has been shown to be a powerful tool to encode dependence relationships among the variables with uncertainty.
Here we provide an introduction to a group of Bayesian-inference-based methods for fMRI data analysis, which were designed to detect magnitude or functional connectivity change points and to infer their functional interaction patterns based on corresponding temporal boundaries.
We also provide a comparison of three popular Bayesian models, that is, Bayesian Magnitude Change Point Model (BMCPM), Bayesian Connectivity Change Point Model (BCCPM), and Dynamic Bayesian Variable Partition Model (DBVPM), and give a summary of their applications.
We envision that more delicate Bayesian inference models will be emerging and play increasingly important roles in modeling brain functions in the years to come.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Guo, Xuan& Liu, Bing& Chen, Le& Chen, Guantao& Pan, Yi& Zhang, Jing. 2016. Bayesian Inference for Functional Dynamics Exploring in fMRI Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100109
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Guo, Xuan…[et al.]. Bayesian Inference for Functional Dynamics Exploring in fMRI Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100109
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Guo, Xuan& Liu, Bing& Chen, Le& Chen, Guantao& Pan, Yi& Zhang, Jing. Bayesian Inference for Functional Dynamics Exploring in fMRI Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100109
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100109
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)