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Spatiotemporal group ICA applied to fMRI datasets

Kohler, Christian und Keck, Ingo R. und Gruber, Peter und Lie, Chuh-Hyoun und Specht, Karsten und Tomé, A. M. und Lang, Elmar (2008) Spatiotemporal group ICA applied to fMRI datasets. proceedings: Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2008, S. 4652-4655.

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Zusammenfassung

Exploratory data analysis techniques such as independent component analysis (ICA) do not depend on a priori hypotheses and are able to detect unknown, yet structured spatiotemporal processes in neuroimaging data. We present fMRI data of two different subject-groups (young and old), which performed a modified Wisconsin Card Sorting Test (WCST). Spatiotemporal ICA and SPM-generated brain maps of ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:2008
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Identifikationsnummer:
WertTyp
19163753PubMed-ID
10.1109/IEMBS.2008.4650250DOI
Klassifikation:
NotationArt
AlgorithmsMESH
Automatic Data ProcessingMESH
Data Interpretation, StatisticalMESH
Databases, FactualMESH
HumansMESH
Magnetic Resonance Imaging/methodsMESH
Models, StatisticalMESH
Models, TheoreticalMESH
Neuropsychological TestsMESH
Reproducibility of ResultsMESH
SoftwareMESH
Task Performance and AnalysisMESH
Time FactorsMESH
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Unbekannt / Keine Angabe
An der Universität Regensburg entstanden:Unbekannt / Keine Angabe
Eingebracht am:12 Okt 2010 09:20
Zuletzt geändert:12 Okt 2010 09:20
Dokumenten-ID:16964
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