Improved state change estimation in dynamic functional connectivity using hidden semi-Markov models.

Shappell, Heather; Caffo, Brian S; Pekar, James J; Lindquist, Martin A

Shappell, Heather; Caffo, Brian S; Pekar, James J; Lindquist, Martin A.

Afiliação

Shappell H; Department of Biostatistics, Bloomberg School of Public Health, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA. Electronic address: hshappe1@jhmi.edu.
Caffo BS; Department of Biostatistics, Bloomberg School of Public Health, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA.
Pekar JJ; F.M. Kirby Research Center for Functional Brain Imaging, Kennedy Krieger Institute, Baltimore, MD, USA; Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA.
Lindquist MA; Department of Biostatistics, Bloomberg School of Public Health, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA.

Neuroimage ; 191: 243-257, 2019 05 01.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30753927

Assuntos

Encéfalo/fisiologia; Conectoma/métodos; Imageamento por Ressonância Magnética/métodos; Cadeias de Markov; Modelos Neurológicos; Adulto; Feminino; Humanos; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos; Masculino; Rede Nervosa/fisiologia

Palavras-chave

Brain networks; Dynamic functional connectivity; Hidden Markov models; Hidden semi-Markov models; Sojourn distribution; fMRI

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Texto completo: 1 Temas: ECOS / Financiamentos_gastos Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Encéfalo / Imageamento por Ressonância Magnética / Cadeias de Markov / Conectoma / Modelos Neurológicos Tipo de estudo: Health_economic_evaluation Limite: Adult / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Neuroimage Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article

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