A functional network estimation method of resting-state fMRI using a hierarchical Markov random field.
A functional network estimation method of resting-state fMRI using a hierarchical Markov random field.
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使用分层马尔可夫随机场的静止状态fMRI的功能网络估计方法。
DOI：
10.1016/j.neuroimage.2014.06.001
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发表时间：
2014-10-15
期刊：
影响因子：
5.7
通讯作者：
Fletcher PT
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu W;Awate SP;Anderson JS;Fletcher PT
我们提出了一种同时估计群体功能网络和主题功能网络的分层马尔可夫随机场模型。该模型既考虑了网络标签图的主题内空间一致性，也考虑了主题间的一致性。群体网络和主题网络之间的统计相关性起到了正则化的作用，这有助于在两个层面上进行网络估计。我们使用Gibbs抽样来逼近网络标签的后验密度，并使用蒙特卡罗期望最大化来估计模型参数。我们使用合成和真实的fMRI数据，将我们的方法与两种基于K-均值和归一化切割的分割方法进行了比较。实验结果表明，该模型能够以更高的准确率、更强的稳健性和会话间的一致性来识别群体和主题功能网络。
We propose a hierarchical Markov random field model that estimates both group and subject functional networks simultaneously. The model takes into account the within-subject spatial coherence as well as the between-subject consistency of the network label maps. The statistical dependency between group and subject networks acts as a regularization, which helps the network estimation on both layers. We use Gibbs sampling to approximate the posterior density of the network labels and Monte Carlo expectation maximization to estimate the model parameters. We compare our method with two alternative segmentation methods based on K-Means and normalized cuts, using synthetic and real fMRI data. The experimental results show our proposed model is able to identify both group and subject functional networks with higher accuracy, more robustness, and inter-session consistency.
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DOI：
10.1109/acssc.2008.5074650
发表时间：
2008-10
期刊：
Conference record. Asilomar Conference on Signals, Systems & Computers
影响因子：
--
作者：
Golland P;Lashkari D;Venkataraman A
通讯作者：
Venkataraman A
影响因子：
5.7
作者：
Alexander-Bloch, Aaron;Lambiotte, Renaud;Roberts, Ben;Giedd, Jay;Gogtay, Nitin;Bullmore, Edward T.
通讯作者：
Bullmore, Edward T.
影响因子：
10.6
作者：
Bernard Ng;McKeown, Martin J.;Abugharbieh, Rafeef
通讯作者：
Abugharbieh, Rafeef
影响因子：
5.7
作者：
Beckmann, CF;Jenkinson, M;Smith, SM
通讯作者：
Smith, SM
DOI：
10.1073/pnas.0308627101
发表时间：
2004-03-30
影响因子：
11.1
作者：
Greicius, MD;Srivastava, G;Menon, V
通讯作者：
Menon, V