כתבה
arXiv cs.LG ·
קביעת אי-ודאות בייסיאנית לחיבוריות fMRI
Bayesian Uncertainty Quantification for fMRI Functional Connectivity via Simulation-Based Inference
חוקרים פיתחו שיטה בייסיאנית לקביעת אי-ודאות בחיבוריות fMRI, המאפשרת לקבוע זמן סריקה אופטימלי ולשפר את אמינות הביומרקרים. השיטה משתמשת בתהליכי Ornstein-Uhlenbeck מקושרים ובהערכת פוסטריורית עצבית.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.30445v1 Announce Type: cross Abstract: Optimizing fMRI scan duration and spatial resolution is critical for experimental design, yet traditional correlation-based approaches cannot quantify uncertainty or disentangle scanner measurement noise from true neural variability across subjects. Without principled uncertainty bounds, researchers cannot know whether a protocol is long enough to reliably estimate connectivity, or whether between-subject differences reflect biological variation or noise. We present a Bayesian framework modeling BOLD dynamics as coupled Ornstein-Uhlenbeck processes, using Sequential Neural Posterior Estimation to obtain connectivity posteriors while accounting for frequency-independent measurement noise across the BOLD spectrum. Applied to N = 28 healthy co
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית