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Real-time Resting-State fMRI using Averaged Sliding Windows with Partial Correlations and Regression of Confounding Signals.
Brain Connectivity ( IF 2.4 ) Pub Date : 2020-10-19 , DOI: 10.1089/brain.2020.0758 Kishore Vakamudi 1 , Cameron Trapp 1, 2 , Khaled Talaat 1, 3 , Kunxiu Gao 4 , Bruno Sa De La Rocque Guimaraes 1 , Stefan Posse 1, 2
Brain Connectivity ( IF 2.4 ) Pub Date : 2020-10-19 , DOI: 10.1089/brain.2020.0758 Kishore Vakamudi 1 , Cameron Trapp 1, 2 , Khaled Talaat 1, 3 , Kunxiu Gao 4 , Bruno Sa De La Rocque Guimaraes 1 , Stefan Posse 1, 2
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Background/Introduction: There is considerable interest in using real-time functional magnetic resonance imaging (fMRI) for monitoring functional connectivity dynamics. To date, the majority of real-time resting-state fMRI studies have examined a limited number of brain regions. This is, in part, due to the computational demands of traditional seed- and independent component analysis-based methods, in particular when using increasingly available high-speed fMRI methods.
中文翻译:
使用具有偏相关和混杂信号回归的平均滑动窗口的实时静息状态 fMRI。
背景/介绍:人们对使用实时功能磁共振成像 (fMRI) 监测功能连接动态非常感兴趣。迄今为止,大多数实时静息状态 fMRI 研究已经检查了有限数量的大脑区域。这部分是由于传统的基于种子和独立成分分析的方法的计算需求,特别是在使用越来越可用的高速 fMRI 方法时。
更新日期:2020-10-30
中文翻译:
使用具有偏相关和混杂信号回归的平均滑动窗口的实时静息状态 fMRI。
背景/介绍:人们对使用实时功能磁共振成像 (fMRI) 监测功能连接动态非常感兴趣。迄今为止,大多数实时静息状态 fMRI 研究已经检查了有限数量的大脑区域。这部分是由于传统的基于种子和独立成分分析的方法的计算需求,特别是在使用越来越可用的高速 fMRI 方法时。