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  Bayesian modelling of fMRI time series

PADFR, Rasmussen, C., & Hansen, L. (2000). Bayesian modelling of fMRI time series.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E5C1-7 Versions-Permalink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E5C2-5
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
PADFR, Autor
Rasmussen, CE1, Autor              
Hansen, LK, Autor
Solla, Sara A., Herausgeber
Leen, Todd K., Herausgeber
Müller, Klaus-Robert, Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, escidoc:1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We present a Hidden Markov Model (HMM) for inferring the hidden psychological state (or neural activity) during single trial fMRI activation experiments with blocked task paradigms. Inference is based on Bayesian methodology, using a combination of analytical and a variety of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling techniques. The advantage of this method is that detection of short time learning effects between repeated trials is possible since inference is based only on single trial experiments.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2000
 Publikationsstatus: Im Druck publiziert
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 2306
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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