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Dynamic causal modeling and Granger causality Comments on: the identification of interacting networks in the brain using fMRI: model selection, causality and deconvolution.

机译:动态因果模型和Granger因果关系评论:使用fMRI识别大脑中的相互作用网络:模型选择,因果关系和反卷积。

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摘要

"These authors and a related commentary (Friston, 2009) concluded that: i) The concepts of temporal precedence and G-causality should not be used in fMRI connectivity analysis (Roebroeck et al. 2011-this issue)."First, 1 should say this was not the conclusion I wanted to convey. Second, I apologize for the superficial and dismissive treatment of Granger causality in Friston (2009): I was asked to provide a 'primer' that focused specifically on the implications of David et al. (2009) for non-specialists. This focus precluded a balanced discussion of effective connectivity analyses. In contrast, Roebroeck et al. (2011-this issue) provide a comprehensive and compelling treatment of the essential issues; while companion papers (in this section) offer a wider discussion on some of the conceptual and technical issues. In light of these papers, I will limit my comments on Roebroeck et al. to develop or nuance some of the key points they make.
机译:“这些作者和相关评论(Friston,2009年得出的结论是:i)在fMRI连通性分析中不应使用时间优先和G因果关系的概念(Roebroeck等人,2011年,本期)。”首先,应1说这不是我想传达的结论。其次,我对弗里斯顿(2009)中格兰杰因果关系的表述和轻描淡写的道歉:我被要求提供一个专门针对David等人的含义的“入门”。 (2009)适用于非专家。该重点排除了对有效连接性分析的平衡讨论。相反,Roebroeck等。 (2011年第1期)对基本问题提供了全面而引人注目的处理;伴随文件(在本节中)则提供了有关一些概念和技术问题的更广泛的讨论。根据这些论文,我将对Roebroeck等人的评论仅限于此。发展或细化他们提出的一些关键点。

著录项

  • 来源
    《NeuroImage》 |2011年第2期|共5页
  • 作者

    Friston K;

  • 作者单位
  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 诊断学;
  • 关键词

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