 | Activation Detection in Functional MRI Using Subspace Modeling and Maximum Likelihood Estimation
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| | .Ardekani Babak A1), Kershaw Jeff2), 柏倉 健一2), 菅野 巌1) |
| 1) 秋田県立脳血管研究センター
2) 科学技術振興事業団秋田研究室 |
| | 機能的磁気共鳴画像法(fMRI)における賦活領域特定に関する統計解析モデルを提示する。この方法は、ピクセルごとのfMRIタイムコース画像を、実験系の効果としての賦活·コントロール応答、これ以外の効果(nuisance component)による信号変化、さらにGaussianノイズの総和としてモデル化した。周期的な賦活·ベースラインパターンに関して、応答信号は既知の基本周波数を持ち、計数が未知であるフーリエ級数として近似した。nuisance 部分空間は未知と仮定した。maximum likelihood法を用いて、応答信号部分空間と直行するnuisance部分空間を推定した。推定に当たりF分布が最も良好な統計解析法と考えられた。安静状態で撮影されたデータ、運動及び視覚刺激データの解析に応用した。 |
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