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J-GLOBAL ID：202202215745222272   整理番号：22A0739562

拡散MRIにおける統計的問題を扱う一般加算モデル:臨床的に不安のある青年の例【JST・京大機械翻訳】

General additive models address statistical issues in diffusion MRI: An example with clinically anxious adolescents

著者 (5件)： Muncy Nathan M. (Center for Children and Families, Florida International University, Miami, Florida, USA) ,  Kimbler Adam (Center for Children and Families, Florida International University, Miami, Florida, USA) ,  Hedges-Muncy Ariana M. (Brigham Young University, Provo, UT, USA) ,  McMakin Dana L. (Center for Children and Families, Florida International University, Miami, Florida, USA) ,  Mattfeld Aaron T. (Center for Children and Families, Florida International University, Miami, Florida, USA)
資料名： NeuroImage: Clinical  (NeuroImage: Clinical)
巻： 33  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3179A  ISSN： 2213-1582  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： 量子化拡散強調MRI白質路における群差の試験に用いた統計的モデルは,データの分布,タイプ,および相互依存性に加えて,しばしば,管あたりの多数のデータポイントを説明することができない。これらの問題に取り組むために,一般化加法モデル(GAM)と供給コードの使用と,それらの実装を支援するための例を提案した。特に,73人の思春期臨床不安および無精神病診断対照参加者からの拡散データを用いて,群路差について試験し,GAMが,データの性質および共変量および群因子を説明する間,路内の差の同定を可能にすることを示した。さらに,これらの管差を用いて,記憶試験における性能との関連を調べた。著者らの高対低不安群を比較するとき,著者らは,陰性原子価刺激のための一般化に関して,左耳介束と記憶の間の正の相関を観察した。この同じ関連は,右耳または前 force子で明らかでなかった。これらの知見から,GAMsは拡散データをモデリングするのによく適合し,データの様々な側面を説明し,GAMsの採用が拡散強調解析の強力な研究ツールになることを示唆した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *拡散 ,  量子化 ,  統計解析 ,  依存性 ,  精神病 ,  原子価 ,  *不安 ,  耳介 ,  白質 ,  *加算 ,  性質 ,  *NMRイメージング ,  思春期
準シソーラス用語： *拡散MRI ,  相互依存性 ,  共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 思春期 ,  シンシナート ,  不安 ,  DWI ,  MRI ,  GAM

分類 (2件)： 精神障害  (GR03000A) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡散MRI ,  統計 ,  加算 ,  モデル ,  臨床 ,  青年