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J-GLOBAL ID：201802256828283264   整理番号：18A0134053

MULAN:機能的連結性のための評価とアンサンブル統計的推論【Powered by NICT】

MULAN: Evaluation and ensemble statistical inference for functional connectivity

著者 (8件)： Wang Huifang E. (Aix Marseille Univ, INSERM, INS, Inst Neurosci Syst, Marseille, France) ,  Friston Karl J. (The Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, University College London, Queen Square, London WC1N 3BG, UK) ,  Benar Christian G. (Aix Marseille Univ, INSERM, INS, Inst Neurosci Syst, Marseille, France) ,  Woodman Marmaduke M. (Aix Marseille Univ, INSERM, INS, Inst Neurosci Syst, Marseille, France) ,  Chauvel Patrick (Aix Marseille Univ, INSERM, INS, Inst Neurosci Syst, Marseille, France) ,  Chauvel Patrick (Epilepsy Center, Neurological Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH 44195, USA) ,  Jirsa Viktor (Aix Marseille Univ, INSERM, INS, Inst Neurosci Syst, Marseille, France) ,  Bernard Christophe (Aix Marseille Univ, INSERM, INS, Inst Neurosci Syst, Marseille, France)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 166  ページ： 167-184  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの解析法を神経回路網からの機能的連結性のグラフを抽出するために存在する。結果の信頼度は,ために制限されている,(i)異なる方法は異なる結果を与える,(ii)パラメータ設定が直接最終結果に影響を及ぼし,(iii)結果の系統的評価は行われていない。MULAN(MULtiple法解析),最も可能性の高い構造を持つグラフを抽出するための多重解析法とファジィ論理を組み合わせたアンサンブルに基づくアプローチを仮定を導入した。パラメータ設定に依存性を低減するために,模擬データセット,その時間的構造は実験結果と同様に遺伝的アルゴリズムを用いたパラメータの最適セットを決定した。検証段階の後に,パラメータの選択されたセットを用いて実験データを解析した。最終段階はデータの実験的サブセットを交差検証し,最も可能性のあるグラフと提案された連結性の信頼性の直接的な推定値を提供する。系統的評価は経験的定位脳波(SEEG)と機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データに対してこの戦略を検証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *統計的推定 ,  推定量 ,  定位 ,  多重化 ,  ファジィ論理 ,  遺伝的アルゴリズム ,  神経回路網 ,  信頼性 ,  脳波 ,  部分集合 ,  信頼度 ,  *連結性
準シソーラス用語： 機能的MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  数値計算  (JE02000J) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 連結性 ,  評価 ,  アンサンブル ,  統計的推論