Рисунок 1. Модели эффективной связи На этой схеме показаны основные уравнения, на которых основаны динамические (DCM) и причинно-следственные модели (GCM). В DCM для фМРТ билинейные дифференциальные уравнения описывают изменения нейрональной активности x ( t ) i в терминах линейно разделяемых компонентов, которые отражают влияние других региональных переменных состояния. Известные детерминированные входы u ( t ) вызывают изменение состояний нейронов непосредственно через c i или увеличивают параметры связи a ij пропорционально параметрам билинейной связи b ij . Состояния нейронов входят в региональную гемодинамическую модель для получения выходных данных y ( t ) i . GCM пытается смоделировать последующие зависимости между выходными данными с помощью линейной регрессии с запаздыванием во времени текущего ответа на предыдущие ответы (до порядка, обозначенного p ).
В обеих моделях данные содержат шум наблюдения ε ( t ), который добавляется к региональным наблюдениям. DCM - это, по сути, модель в пространстве состояний, сформулированная в непрерывном времени; тогда как GCM - это модель векторной авторегрессии в дискретном времени. См. Рисунок 2 для более полного объяснения гемодинамической части модели.
Это изображение диаграммы можно воссоздать с использованием векторной графики в виде файла SVG . У этого есть несколько преимуществ; см. Commons: Media для очистки для получения дополнительной информации. Если доступна SVG-форма этого изображения, загрузите ее, а затем замените этот шаблон на . Рекомендуется назвать SVG-файл «Диаграмма динамического причинно-следственного моделирования - причинное моделирование и взаимосвязь мозга в функциональной магнитно-резонансной томографии Карла Фристона.svg» - тогда доступная версия шаблона Vector (или Vva ) не нуждается в параметре имени нового изображения . {{vector version available|new image name}}
делиться - копировать, распространять и передавать произведение
ремикс - адаптировать произведение
При следующих условиях:
атрибуция - вы должны указать соответствующий источник, предоставить ссылку на лицензию и указать, были ли внесены изменения. Вы можете сделать это любым разумным способом, но не любым способом, который предполагает, что лицензиар одобряет вас или ваше использование.
https://creativecommons.org/licenses/by/1.0 CC BY 1.0 Лицензия Creative Commons Attribution 1.0 правдаправда
Субтитры
Добавьте однострочное объяснение того, что представляет собой этот файл
Этот файл содержит дополнительную информацию, вероятно, добавленную с цифровой камеры или сканера, которые использовались для ее создания или оцифровки.
Если файл был изменен по сравнению с исходным состоянием, некоторые детали могут не полностью отражать измененный файл.