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【24h】

Examining the multifactorial nature of a cognitive process using Bayesian brain-behavior modeling

机译:使用贝叶斯脑行为建模检查认知过程的多因素性质

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摘要

Establishing relationships among brain structures and cognitive functions is a central task in cognitive neuroscience. Existing methods to establish associations among a set of function variables and a set of brain regions, such as dissociation logic and conjunction analysis, are hypothesis-driven. We propose a new data-driven approach to structure-function association analysis. We validated it by analyzing a simulated atrophy study. We applied the proposed method to a study of aging and dementia. We found that the most significant age-related and dementia-related volume reductions were in the hippocampal formation and the supramarginal gyrus, respectively. These findings suggest a multi-component brain-aging model. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:建立脑结构与认知功能之间的关系是认知神经科学中的一个中央任务。 建立一组函数变量中的关联的现有方法以及一组大脑区域,例如解离逻辑和结合分析,是假设驱动的。 我们提出了一种新的数据驱动方法来实现结构功能关联分析。 通过分析模拟萎缩研究,我们验证了它。 我们将提出的方法应用于衰老和痴呆的研究。 我们发现分别具有最显着的年龄和痴呆相关的体积减少,分别在海马形成和胰腺癌中。 这些发现表明了多组分脑老化模型。 (c)2014年elestvier有限公司保留所有权利。

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