PLS und NPAIRS-Analyse Die PLS (partiale kleinste Quadrate) und NAGE (nichtparametrisch, Vorhersage, Aktivierung, Einfluss, Reproduzierbarkeit, Wiedergutmachung) NeuroImaging-Softwarepaket, die am Rotman Research Institute entwickelt wurde
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PLS und NPAIRS-Analyse Ranking & Zusammenfassung

PLS und NPAIRS-Analyse Stichworte

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PLS und NPAIRS-Analyse Beschreibung

Die PLS (partiale kleinste Quadrate) und NPAILS (nichtparametrisch, Vorhersage, Aktivierung, Einfluss, Reproduzierbarkeit, RE-SAMPLING) NeuroImaging-Softwarepaket, entwickelt am Rotman Research Institute PLS und NPAIRS-Analyse sind ein Satz von Werkzeugen, die in wissenschaftlichen Zwecken eingesetzt werden können. Teilweises kleinste Quadrate (PLS), wurde erstmals 1996 in die neuroimagierende Gemeinschaft eingeführt (McIntosh et al., 1996), um verteilte Taskantworten zu messen (mittlere Central-PLS und nicht gedrehte Task-PLS). Pls wurde auch auf die Messung von verteilten Mustern angewendet, die sich auf die Aufgabenleistung auswirken (regelmäßiges Verhalten, nicht gedrehtes Verhalten und Multiblock-PLS) und schließlich sowohl auf taskabhängige und ruhende Regionalkonnektivität (McIntosh und Lobgh, 2004). Die NPASTS (Nichtparametrisch, Vorhersage, Aktivierung, Einfluss, Reproduzierbarkeit, RE-SAMPLING) -Paket wurde zuerst mit kanonischer Variatennarakterierung (dh lineare Diskriminierungsmittelanalyse) und eine reproduzierende Metrik (Stricker et al., 1997) eingeführt, gefolgt von der Zugabe von Vorhersagemetriken ( Straffer et al., 2002). NPAIRs verwendet eine bestrafte PCA-Basis (PCA-Denoising), um die Reproduzierbarkeits- und Vorhersagemetriken für CVA zu optimieren. Neben dem Messen verteilter Task- und Ruhezustandsantworten stellt NAPASTE ein statistisches Resampling-Framework mit grundlegenden Bausteinen für das Benchmarking und den Vergleich der Vorverarbeitungs- und Datenanalyse (dh Verarbeitung von Pipeline) -Aufigkeiten (dh Verarbeitung von Pipeline) -Appichen (dh Verarbeitung von Pipeline). CVA hat sich als robuste Methoden zum Extrahieren verteilter Signaländerungen bewiesen, die sich auf das Ändern der Änderung der Aufgabenanforderungen in NeuroImaging. Ihre relativen Stärken und Schwächen werden derzeit am Rotman Research Institute bewertet. Anforderungen: · Java 1.6 oder höher Was ist neu in dieser Version: · NPAIRS GROUP-Partitionierungsfehler behoben: Jetzt funktioniert es auch in dem Fall, dass proportionale Gruppenpartitionierung zu einer fraktionalen Anzahl von Objekten in einer Partition führt, z. Wenn es 2 Gruppen von 5 in geteilten Hälften aufgeteilt werden (so dass ein einfacher proportionaler Split zu 2,5-Mitgliedern jeder Gruppe in jeder Splithälfte führen würde), wird nun eine Gruppe zufällig ausgewählt, um Augmented (bis 3) und der anderen dekrementiert (zu 2) und umgekehrt für die andere geteilte Hälfte. · NPAIRS GUI verbessert, um mit mehr Umgebungen kompatibel zu sein: Das STEP-Feld des PC-Bereichs sollte jetzt in Mac OS X und Ubuntu sichtbar sein. · PLS-Verhaltens-Bootstrap-Fehler (Off-by-One-Indexfehler) behoben. · Option, um NPASTS hinzugefügt, um 'Run' anstelle von 'Session' als "Split-Objekt" (d. H. Splitting Unit) verwenden, wenn Daten aufgenommen werden. Es gibt ein neues Dropdown-Menü im Analyse-Setup-Fenster, mit dem Benutzer das Split-Objekt angeben können (Standard ist noch "Sitzung"). Diese Funktion wurde der GUI hinzugefügt, ist jedoch noch nicht in Command-Line (Batch) PLSNPairs-Tools enthalten. · NPAIRS: Zustandsanzahl der CVA-CVA-Kovarianz-Matrix W wird jetzt immer geprüft und Warnung wird in die Analyse-Protokolldatei gedruckt, wenn cond (W)> 1000. (Bedingungs-Nr. Ist das Verhältnis von höchster bis niedrigster Eigenwert in der spektralen Zersetzung von W; Je höher der Zustand nein., Desto näher w ist die Singularität.) · NPAIRS CVA-Chi-Squared-Berechnung-Konvergenzausgabe fest Ausgabedateien als 1.0 ausgibt. · NPAIRS CVA R2-Werte in den Ergebnissen gespeichert .MAT-Datei als: nPairs_result.r2_full_data (nein. PC Dims Zeilen x Nein. CV Dims Cols) und MLCELL NPAWS_RESULT.R2_SPLITS: ONE CELL / CV DIM und jede Zelle, die (Nr. Splits)-Zeilen enthält X (nein. Pc dims) cols. Auch als Textfiles mit Suffix '.r2' gespeichert. Die R2-Werte werden zwischen CVA-kanonischen Scores für jede CV-DAW- und Eingangsdatenfestreäer (z. B. PCA-Dims) berechnet, um die Fitnessung zwischen jeder CV-Dimension und der Eingabe (PCA) zu bestimmen. · Blockierte PLS-Ergebnisse, die mit Suffix _bfmriresult.mat gespeichert werden sollen, um Matlab PLS-Ausgabe-Syntax anzupassen. Nun erkennen Ergebnisse des Viewers an, welche Sitzungsdateien und Datamaten einer bestimmten blockierten PLS-Analyse entsprechen. · Mittlere zentrierte (Aufgabe) PLS-Permutation-Fehler behoben: Nun Ergebnisdaten, die zulässigen (einzigartige) Werte, die größer als beobachtet werden, sind korrekt sein.

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