En grafbaserad ram för fMRI-kartläggning av hjärnaktivering presenteras. Tillvägagångssättet utnyttjar spektralkurvan våget transform (SGWT) i syfte att definiera en avancerad rumslig omvandling med flera upplösningar för fMRI-data. Ramverket utökar Wavelet-baserade SPM (WSPM), som är ett alternativ till den konventionella metoden för statistisk parametrisk kartläggning (SPM), och utvecklas specifikt för analys på koncernnivå. Vi presenterar ett nytt förfarande för att bygga hjärngrafer, med subgrafer som separat kodar den strukturella anslutningen av cerebral och cerebellar grå materia (GM), och ta itu med den inter-individuella GM variabiliteten genom användning av mall GM representationer. Grafiska vågetter som är anpassade till GM:s invecklade gränser konstrueras sedan som ett sätt att genomföra en GM-baserad rumslig omvandling på fMRI-data. Det föreslagna tillvägagångssättet utvärderas med hjälp av såväl verkliga som semisyntetiska multiindividuella data. Jämfört med SPM och WSPM med klassiska wavelets visar den föreslagna metoden överlägsen typ I-felkontroll. Resultaten på verkliga data tyder på en högre detektionskänslighet samt förmågan att fånga subtila, sammankopplade mönster av hjärnaktivitet.
De experimenterade olika uppskattningar av hjärnans konnektivitet för att beräkna grafen. REF presenterar en grafbaserad ram för kartläggning av fMRI-hjärnaktivering.
Anatomically-adapted Graph Wavelets for Improved Group-level fMRI Activation Mapping
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}