Dynamické kauzální modelování: extrakce vhodných hemodynamických signálů z fMRI dat

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F13%3APU106474" target="_blank" >RIV/00216305:26220/13:PU106474 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Dynamické kauzální modelování: extrakce vhodných hemodynamických signálů z fMRI dat

Popis výsledku v původním jazyce

Dynamické kauzální modelování (DCM), jako jedna z metod pro analýzu efektivní mozkové konektivity nám umožňuje vyvozovat závěry o neurálních procesech na základě naměřených dat z funkční magnetické rezonance (fMRI). Hlavním cílem je odhadnout parametry modelu neuronálního systému, jehož výstupy co nejpřesněji odpovídají pozorované hemodynamické odezvě. Jelikož DCM nepatří mezi explorativní techniky, je vždy nutné definovat hypotézu, která obsahuje informace o vstupech, vazbách a oblastech mozku. Tato práce se zabývá způsobem extrakce hemodynamických signálů z definovaných mozkových oblastí a vlivem nepřesnosti získání vhodného reprezentanta oblasti na výsledek odhadu modelu DCM. Pro kvantitativní vyhodnocení vlivu nepřesné extrakce jsme navrhli a implementovali simulátor dat založený na DCM modelu. Hlavní zájem spočívá v počtu správně odhadnutých vazeb mezi vybranými částmi mozku definovaného modelu, jehož chování je

Název v anglickém jazyce

Dynamic Causal Modelling: extraction of propher hemodynamic signals from fMRI data

Popis výsledku anglicky

Dynamic Causal Modelling (DCM), as one of methods for effective brain connectivity analysis allows us making inferences about neural processes that underlie measured functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. The main goal is to estimate parameters of the neuronal system model, whose outputs correspond most precisely to observed blood oxygenation level dependent (BOLD) response. As DCM is not exploratory technique, we have to define a hypothesis, which contains information about inputs, connections and brain regions. This contribution deals with a method of signal extraction from defined brain areas and with the effect of inaccurately extracted representative signal from specific brain area on the result of DCM estimation. For quantitative evaluation of the inaccuracy extraction effect we designed and implemented a data simulator based on the DCM model. We are interested in the amount of correctly estimated connections between selected regions of the specific model. Monte Carlo

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GAP103%2F12%2F0552" target="_blank" >GAP103/12/0552: Srovnání a inference metod hodnocení funkční a efektivní konektivity ve fMRI</a><br>

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Sborník příspěvků workshopu Nové směry v biomedicínském inženýrství

ISBN

978-80-214-4814-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

53-62

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Neuveden

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

20. 11. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—