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Identifying and removing widespread signal deflections from fMRI data: Rethinking the global signal regression problem

机译：从FMRI数据识别和删除广泛的信号偏转：重新思考全局信号回归问题

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Kevin M. Aquino; Ben D. Fulcher; Linden Parkes; Kristina Sabaroedin; Alex Fornito;
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年度 2020
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1. 基于fMRI和DTI小波融合信号的抑郁症识别 [J] . 赵竟, 罗国平, 姚志剑, 东南大学学报（英文版） . 2012,第001期
2. Correcting for Blood Arrival Time in Global Mean Regression Enhances Functional Connectivity Analysis of Resting State fMRI-BOLD Signals [J] . Sinem B. Erdo?an, Yunjie Tong, Lia M. Hocke, Frontiers in Human Neuroscience . 2016,第1期

机译：校正全局均值回归中的血液到达时间可增强静止状态fMRI-BOLD信号的功能连通性分析
3. Global signal regression has complex effects on regional homogeneity of resting state fMRI signal [J] . Qing Zhao, Dong Zhangye, Li Sufang, Magnetic resonance imaging: An International journal of basic research and clinical applications . 2015,第10期

机译：全局信号回归对静息状态fMRI信号的区域均匀性具有复杂影响
4. The dilemma of using global signal regression in resting‐state fMRI fMRI study [J] . Hung R.‐J., Liu C.‐H. Neurogastroenterology and motility . 2017,第8期

机译：休息状态FMRI FMRI研究中使用全局信号回归的困境
5. Automated signal drift and global fluctuation removal from 4D fMRI data based on principal component analysis as a major preprocessing step for fMRI data analysis [C] . Harshit S. Parmar, Brian Nutter, Rodney Long, Biomedical Applications in Molecular, Structural, and Functional Imaging . 2019

机译：自动信号漂移和全局波动从4D FMRI数据基于主成分分析作为FMRI数据分析的主要预处理步骤
6. Identifying temporal structure in fMRI BOLD signal. [D] . Hazaroglu, Onder. 2016

机译：在fMRI BOLD信号中识别时间结构。
7. Take a deep breath: Multiecho fMRI denoising effectively removes head motion artifacts obviating the need for global signal regression [O] . R. Nathan Spreng, Sara Fernández-Cabello, Gary R. Turner, 2019

机译：深呼吸：Multiecho fMRI去噪可有效去除头部运动伪影从而无需进行全局信号回归
8. Identifying and removing widespread signal deflections from fMRI data: Rethinking the global signal regression problem [O] . Kevin M. Aquino, Ben D. Fulcher, Linden Parkes, 2019

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