Application of Bayesian Inference to fMRI Data Analysis
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| Kershaw Jeff1), Ardekani Babak A.2), 菅野 巌2) |
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1) 科学技術振興事業団秋田研究室
2) 秋田県立脳血管研究センター |
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| ベイズ解析法をfMRIデータに応用し、3通りのモデルを比較した。最初のモデルは現在広く用いられているガウス·ノイズを含んだリニア·モデルである。この方法ではJeffreys’ Ruleを用いて各ピクセルの賦活の有無に関し推論を行った。次に、非線形パラメータを持つ統計解析モデル例として時間不変線形システムを導入した。ベイズ理論を用いることにより、fMRI応答をhemodynamic遅延を含むデルタ関数によって近似することができた。最後に、非相関ガウス·ノイズの代わりにauto-regressiveノイズを含む線形モデルの検討を行った。この結果、時間相関を示すピクセルを抽出することができた。時間相関を示すノイズ量はconfounding effectsの総量に影響されることがわかった。 |
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