Dynamic modeling of neuronal responses in fMRI using cubature
Kalman filtering

J 2011

Dynamic modeling of neuronal responses in fMRI using cubature Kalman filtering

HAVLÍČEK, Martin; Karl J. FRISTON; Jiří JAN; Milan BRÁZDIL; Vince D. CALHOUN et. al.

Základní údaje

Originální název

Dynamic modeling of neuronal responses in fMRI using cubature Kalman filtering

Název česky

Dynamické modelování neuronálních odpovědí ve funkční fMRI s použitím Kalmanova kubaturního filtrování

Autoři

HAVLÍČEK, Martin (203 Česká republika); Karl J. FRISTON (826 Velká Británie a Severní Irsko); Jiří JAN (203 Česká republika); Milan BRÁZDIL (203 Česká republika, garant, domácí) a Vince D. CALHOUN (840 Spojené státy)

Vydání

NeuroImage, ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE, 2011, 1053-8119

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

30000 3. Medical and Health Sciences

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Impakt faktor

Impact factor: 5.895

Kód RIV

RIV/00216224:14740/11:00055575

Organizační jednotka

Středoevropský technologický institut

DOI

https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.03.005

UT WoS

000291457500023

Klíčová slova anglicky

STOCHASTIC DIFFERENTIAL-EQUATIONS; BOLD HEMODYNAMIC-RESPONSES; LOCAL LINEARIZATION METHOD; CEREBRAL BLOOD-FLOW; BRAIN ACTIVATION; BALLOON MODEL; SYSTEMS; SIGNALS; NOISE; SIMULATION

Štítky

ok, rivok

Příznaky

Mezinárodní význam

Změněno: 24. 3. 2012 07:30, Olga Křížová

Anotace

V originále

This paper presents a new approach to inverting (fitting) models of coupled dynamical systems based on state-of-the-art (cubature) Kalman filtering. Our scheme promises to provide a significant advance in characterizing the functional architectures of distributed neuronal systems, even in the absence of known exogenous (experimental) input; e.g., resting state fMRI studies and spontaneous fluctuations in electrophysiological studies. Importantly, unlike current Bayesian filters (e.g. DEM), our scheme provides estimates of time-varying parameters, which we will exploit in future work on the adaptation and enabling of connections in the brain.

Návaznosti

MSM0021622404, záměr

Název: Vnitřní organizace a neurobiologické mechanismy funkčních systémů CNS

Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Vnitřní organizace a neurobiologické mechanismy funkčních systémů CNS

Citovat

HAVLÍČEK, Martin; Karl J. FRISTON; Jiří JAN; Milan BRÁZDIL a Vince D. CALHOUN. Dynamic modeling of neuronal responses in fMRI using cubature Kalman filtering. NeuroImage. ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE, 2011, roč. 56, č. 4, s. 2109-2128. ISSN 1053-8119. Dostupné z: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.03.005.

@article{971299,
   author = {Havlíček, Martin and Friston, Karl J. and Jan, Jiří and Brázdil, Milan and Calhoun, Vince D.},
   article_number = {4},
   doi = {https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.03.005},
   keywords = {STOCHASTIC DIFFERENTIAL-EQUATIONS; BOLD HEMODYNAMIC-RESPONSES; LOCAL LINEARIZATION METHOD; CEREBRAL BLOOD-FLOW; BRAIN ACTIVATION; BALLOON MODEL; SYSTEMS; SIGNALS; NOISE; SIMULATION},
   language = {eng},
   issn = {1053-8119},
   journal = {NeuroImage},
   title = {Dynamic modeling of neuronal responses in fMRI using cubature Kalman filtering},
   volume = {56},
   year = {2011}
}

TY  - JOUR
ID  - 971299
AU  - Havlíček, Martin - Friston, Karl J. - Jan, Jiří - Brázdil, Milan - Calhoun, Vince D.
PY  - 2011
TI  - Dynamic modeling of neuronal responses in fMRI using cubature Kalman filtering
JF  - NeuroImage
VL  - 56
IS  - 4
SP  - 2109-2128
EP  - 2109-2128
PB  - ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE
SN  - 10538119
KW  - STOCHASTIC DIFFERENTIAL-EQUATIONS
KW  - BOLD HEMODYNAMIC-RESPONSES
KW  - LOCAL LINEARIZATION METHOD
KW  - CEREBRAL BLOOD-FLOW
KW  - BRAIN ACTIVATION
KW  - BALLOON MODEL
KW  - SYSTEMS
KW  - SIGNALS
KW  - NOISE
KW  - SIMULATION
N2  - This paper presents a new approach to inverting (fitting) models of coupled dynamical systems based on state-of-the-art (cubature) Kalman filtering. Our scheme promises to provide a significant advance in characterizing the functional architectures of distributed neuronal systems, even in the absence of known exogenous (experimental) input; e.g., resting state fMRI studies and spontaneous fluctuations in electrophysiological studies. Importantly, unlike current Bayesian filters (e.g. DEM), our scheme provides estimates of time-varying parameters, which we will exploit in future work on the adaptation and enabling of connections in the brain.
ER  -

HAVLÍČEK, Martin; Karl J. FRISTON; Jiří JAN; Milan BRÁZDIL a Vince D. CALHOUN. Dynamic modeling of neuronal responses in fMRI using cubature Kalman filtering. \textit{NeuroImage}. ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE, 2011, roč.~56, č.~4, s.~2109-2128. ISSN~1053-8119. Dostupné z: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.03.005.

Přehled o publikaci