Počet záznamů: 1  

Functional connectivity in resting-state fMRI: Is linear correlation sufficient?

  1. 1.
    SYSNO ASEP0356655
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevFunctional connectivity in resting-state fMRI: Is linear correlation sufficient?
    Tvůrce(i) Hlinka, Jaroslav (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Paluš, Milan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Vejmelka, Martin (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
    Mantini, D. (BE)
    Corbetta, M. (IT)
    Zdroj.dok.Neuroimage. - : Elsevier - ISSN 1053-8119
    Roč. 54, č. 3 (2011), s. 2218-2225
    Poč.str.8 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovafMRI ; functional connectivity ; Gaussianity ; nonlinearity ; correlation ; mutual information
    Vědní obor RIVFH - Neurologie, neurochirurgie, neurovědy
    CEP7E08027 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    CEZAV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011)
    UT WOS000286302000044
    EID SCOPUS78650180896
    DOI10.1016/j.neuroimage.2010.08.042
    AnotaceFunctional connectivity (FC) analysis is a prominent approach to analyzing fMRI data, especially acquired in resting state. The commonly used linear correlation bears an implicit assumption of Gaussianity of the dependence structure. To assess the suitability of linear correlation and the general potential of nonlinear FC measures, we present a framework for testing and estimating the deviation from Gaussianity by comparing mutual information in the data and its Gaussianized counterpart. We apply this method to 24 sessions of human resting state fMRI. While the group-level tests confirmed non-Gaussianity in the FC, the quantitative assessment revealed that the portion of mutual information neglected by linear correlation is relatively minor - on average only about 5% of the total mutual information. We conclude that for this type of data, practical relevance of nonlinear methods trying to improve over linear correlation is limited by the fact that the data are almost Gaussian.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2011
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.