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首页> NeuroImage> A family of locally constrained CCA models for detecting activation patterns in fMRI.

A family of locally constrained CCA models for detecting activation patterns in fMRI.

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作者： Xiaowei,Zhuang ^[1] ; Zhengshi,Yang ^[1] ; Tim,Curran ^[2] ; Richard,Byrd ^[3] ; Rajesh,Nandy ^[4] ; Dietmar,Cordes ^[5]

作者单位： Cleveland Clinic Lou Ruvo Center for Brain Health, Las Vegas, NV 89106, USA. ^[1] Department of Psychology and Neuroscience, University of Colorado, Boulder, CO 80309, USA. ^[2] Department of Computer Science, University of Colorado, Boulder, CO 80309, USA. ^[3] School of Public Health, University of North Texas, Fort Worth, TX 76107, USA. ^[4] Cleveland Clinic Lou Ruvo Center for Brain Health, Las Vegas, NV 89106, USA; Department of Psychology and Neuroscience, University of Colorado, Boulder, CO 80309, USA. Electronic address: cordesd@ccf.org. ^[5]

关键词 Constrained canonical correlation analysis (cCCA)Episodic memory task Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI)Multivariate analysis Numerical optimization

主题词算法(Algorithms);曲线下面积(Area Under Curve);脑图(Brain Mapping);人类(Humans);图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted);磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging);模型, 神经学(Models, Neurological);ROC曲线(ROC Curve);敏感性与特异性(Sensitivity and Specificity)

DOI 10.1016/j.neuroimage.2016.12.081

PMID 28041980

发布时间 2018-11-13

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