| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| Description
| - Dynamické kauzální modelování (DCM), jako jedna z metod pro analýzu efektivní mozkové konektivity nám umožňuje vyvozovat závěry o neurálních procesech na základě naměřených dat z funkční magnetické rezonance (fMRI). Hlavním cílem je odhadnout parametry modelu neuronálního systému, jehož výstupy co nejpřesněji odpovídají pozorované hemodynamické odezvě. Jelikož DCM nepatří mezi explorativní techniky, je vždy nutné definovat hypotézu, která obsahuje informace o vstupech, vazbách a oblastech mozku. Tato práce se zabývá způsobem extrakce hemodynamických signálů z definovaných mozkových oblastí a vlivem nepřesnosti získání vhodného reprezentanta oblasti na výsledek odhadu modelu DCM. Pro kvantitativní vyhodnocení vlivu nepřesné extrakce jsme navrhli a implementovali simulátor dat založený na DCM modelu. Hlavní zájem spočívá v počtu správně odhadnutých vazeb mezi vybranými částmi mozku definovaného modelu, jehož chování je
- Dynamické kauzální modelování (DCM), jako jedna z metod pro analýzu efektivní mozkové konektivity nám umožňuje vyvozovat závěry o neurálních procesech na základě naměřených dat z funkční magnetické rezonance (fMRI). Hlavním cílem je odhadnout parametry modelu neuronálního systému, jehož výstupy co nejpřesněji odpovídají pozorované hemodynamické odezvě. Jelikož DCM nepatří mezi explorativní techniky, je vždy nutné definovat hypotézu, která obsahuje informace o vstupech, vazbách a oblastech mozku. Tato práce se zabývá způsobem extrakce hemodynamických signálů z definovaných mozkových oblastí a vlivem nepřesnosti získání vhodného reprezentanta oblasti na výsledek odhadu modelu DCM. Pro kvantitativní vyhodnocení vlivu nepřesné extrakce jsme navrhli a implementovali simulátor dat založený na DCM modelu. Hlavní zájem spočívá v počtu správně odhadnutých vazeb mezi vybranými částmi mozku definovaného modelu, jehož chování je (cs)
- Dynamic Causal Modelling (DCM), as one of methods for effective brain connectivity analysis allows us making inferences about neural processes that underlie measured functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. The main goal is to estimate parameters of the neuronal system model, whose outputs correspond most precisely to observed blood oxygenation level dependent (BOLD) response. As DCM is not exploratory technique, we have to define a hypothesis, which contains information about inputs, connections and brain regions. This contribution deals with a method of signal extraction from defined brain areas and with the effect of inaccurately extracted representative signal from specific brain area on the result of DCM estimation. For quantitative evaluation of the inaccuracy extraction effect we designed and implemented a data simulator based on the DCM model. We are interested in the amount of correctly estimated connections between selected regions of the specific model. Monte Carlo simulations are (en)
|
| Title
| - Dynamic Causal Modelling: extraction of propher hemodynamic signals from fMRI data (en)
- Dynamické kauzální modelování: extrakce vhodných hemodynamických signálů z fMRI dat
- Dynamické kauzální modelování: extrakce vhodných hemodynamických signálů z fMRI dat (cs)
|
| skos:prefLabel
| - Dynamic Causal Modelling: extraction of propher hemodynamic signals from fMRI data (en)
- Dynamické kauzální modelování: extrakce vhodných hemodynamických signálů z fMRI dat
- Dynamické kauzální modelování: extrakce vhodných hemodynamických signálů z fMRI dat (cs)
|
| skos:notation
| - RIV/00216305:26220/13:PU106474!RIV14-GA0-26220___
|
| http://linked.open...avai/predkladatel
| |
| http://linked.open...avai/riv/aktivita
| |
| http://linked.open...avai/riv/aktivity
| |
| http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
| |
| http://linked.open...aciTvurceVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/druhVysledku
| |
| http://linked.open...iv/duvernostUdaju
| |
| http://linked.open...titaPredkladatele
| |
| http://linked.open...dnocenehoVysledku
| |
| http://linked.open...ai/riv/idVysledku
| - RIV/00216305:26220/13:PU106474
|
| http://linked.open...riv/jazykVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/klicovaSlova
| - Effective brain connectivity, dynamic causal modelling, representative signal extraction, simulation, visual oddball experiment, fMRI, MATLAB (en)
|
| http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
| |
| http://linked.open...ontrolniKodProRIV
| |
| http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
| |
| http://linked.open...i/riv/mistoVydani
| |
| http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
| - Sborník příspěvků workshopu Nové směry v biomedicínském inženýrství
|
| http://linked.open...in/vavai/riv/obor
| |
| http://linked.open...ichTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...cetTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...vavai/riv/projekt
| |
| http://linked.open...UplatneniVysledku
| |
| http://linked.open...iv/tvurceVysledku
| - Jan, Jiří
- Lamoš, Martin
- Mikl, Michal
- Klímová, Jana
- Gajdoš, Martin
|
| http://linked.open...vavai/riv/typAkce
| |
| http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
| |
| number of pages
| |
| http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
| |
| https://schema.org/isbn
| |
| http://localhost/t...ganizacniJednotka
| |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)