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Adaptive spatiotemporal modelling and estimation of the event-related fMRI responses

机译：与事件相关的功能磁共振成像反应的自适应时空建模和估计

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Functional magnetic resonance imaging (fMRI) data analysis is a challenging problem due to the underlying physiological complexity of the brain and the scanning process. From engineering perspective, the fMRI data analysis can be viewed as a system modelling problem. In this paper, assuming the fMRI signal as the output of an unknown linear time-invariant system, a spatiotemporal adaptive filter is proposed to model the spatial activation patterns as well as the haemodynamic response (HDR) to the event-related stimulus. The well-known least mean square adaptive algorithm is used for estimating the coefficients of the spatiotemporal filter. The proposed method is shown to be equivalent to the canonical correlation analysis method. It is then extended to multiple event type scenarios to estimate the HDRs of each event type. Results from simulated as well as real fMRI data show that these adaptive modelling schemes can capture the variations of the HDR at different regions of the brain and hence enhance the estimation accuracy of the activation patterns.
机译：由于大脑和扫描过程的潜在生理复杂性，功能磁共振成像（fMRI）数据分析是一个具有挑战性的问题。从工程角度来看，fMRI数据分析可以看作是系统建模问题。在本文中，假设功能磁共振成像信号是未知的线性时不变系统的输出，则提出了一种时空自适应滤波器来对空间激活模式以及对事件相关刺激的血流动力学响应（HDR）进行建模。众所周知的最小均方自适应算法用于估计时空滤波器的系数。所显示的方法与规范相关分析方法等效。然后将其扩展到多个事件类型方案，以估计每种事件类型的HDR。来自模拟以及真实fMRI数据的结果表明，这些自适应建模方案可以捕获大脑不同区域的HDR变化，从而提高激活模式的估计准确性。

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