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A multidimensional artefact-reduction approach to increase robustness of first-level fMRI analyses: Censoring vs. interpolating

机译:增加一级FMRI分析鲁棒性的多维人工制品减少方法:审查与内插

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摘要

Background: This manuscript describes a new, multidimensional and data-driven approach to identify outlying datapoints from a first-level fMRI dataset.
机译:背景:此稿件描述了一种新的多维和数据驱动的方法,可以从第一级FMRI数据集中识别偏远的DataPoints。

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