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Influence of Time-Series Extraction on Binge Drinking Interpretability Using Functional Connectivity Analysis

机译：使用功能连通性分析的时间序列提取对暴饮性解释性的影响

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Brain connectivity analysis has gained considerable importance in different cognitive tasks and the detection of pathological conditions. Despite recent advances in connectivity analysis, there are still problems to be solved, being a proper extraction of the time-series to characterize the regions of interest (ROI) one of the challenges. In this work, we examine the influence of the time-varying mean estimation on the brain connectivity analysis for control and binge drinkers subjects. The obtained results show that the performance of brain connectivity improves using the eigenvalue-based averaging since it may face better the nonstationarity behavior and inter-trial variability of MEG activity.
机译：脑连通性分析在不同的认知任务和病理状况检测中已变得相当重要。尽管连通性分析最近取得了进步，但仍然存在一些问题需要解决，即如何正确提取时间序列以表征感兴趣区域（ROI）的挑战之一。在这项工作中，我们检查了时变均值估计对控制饮酒者和狂饮者受试者的大脑连通性分析的影响。获得的结果表明，使用基于特征值的平均可以改善大脑的连通性，因为它可能会更好地面对MEG活动的非平稳性行为和试验间变异性。

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