Modèle de sommation

La précision de nos estimations de paramètres dans chaque zone dépend du niveau de bruit BOLD (CI des pondérations β), ainsi que des paramètres spécifiques estimés pour cette zone. Pour comprendre comment ces facteurs interagissent, nous avons simulé 1000 jeux de données pour chacune des trois zones: v1, V3ab et LO. Les simulations ont utilisé le paramètre médian correspond à chaque zone (τ et σ) pour générer une prédiction sans bruit. Nous avons ensuite ajouté le bruit indépendamment pour chacune des prédictions 1000, selon le niveau de bruit dans les mesures d`IRM pour cette zone. Enfin, nous avons résolu le modèle CTS pour chacune des réponses prévues et nous avons analysé les paramètres. Cette analyse de récupération de paramètres révèle deux résultats importants. Tout d`abord, il montre que les paramètres pour les différentes zones sont distingués: les modèles résolus à partir de simulations appariées à v1, par exemple, ne sont pas verwechselbar avec les modèles résolus à partir de simulations correspondant à V3ab ou Lo (Fig. 6B). Deuxièmement, l`analyse montre que la précision des estimations des paramètres diffère d`une zone à l`autre. Par exemple, pour v1, τ est plus précisé que σ, alors que pour LO, σ est plus précisé que τ (Fig. 6B, insets). V3ab est intermédiaire.

Ces simulations concordent avec l`observation selon laquelle les solutions modèles sur les données amorcées montrent un CI plus petit pour τ que pour σ en v1, et l`inverse pour LO (Fig. 6A). Le PSM fait référence à une description statistique des expositions au laser MP proposées pour la première fois par Menendez et al. 1 le modèle repose sur l`hypothèse que les MPs dans une exposition au laser sont des événements statistiquement indépendants, de sorte que la probabilité de l`exposition causant des dommages est donnée par la probabilité cumulative de tout SP causant des dommages. Laissez pi être la probabilité que le pouls de l`exposition provoque des dommages. La probabilité totale que des dommages sont causés pendant l`exposition est donnée par les données de l`IRM et le modèle correspond à une deuxième expérience. A, stimuli et réponses v1. Les deux classes de stimulus (modèles de bruit et faces incorporées dans les modèles de bruit) ont été entrelacées aléatoirement dans les passages. Les conditions temporelles étaient identiques à celles de la figure 4. Le modèle général des réponses et des ajustements de modèle sont très semblables à ceux de l`expérience principale, avec le Model CTS adaptant les données beaucoup plus précisément que le modèle linéaire. B, modèle CTS adapté aux zones visuelles extrastriates.

Le modèle CTS (rouge) adapte les données plus précisément que le modèle linéaire dans toutes les zones visuelles. C, paramètres dérivés à l`aide de l`ajustement du modèle CTS. Les métriques dérivées, Rdouble et TISI, montrent des modèles similaires à ceux de l`expérience principale: diminution de Rdouble et augmentation de l`TISI dans les zones visuelles plus élevées. Figure faite à partir du script trf_mkFigure8. m. Pour relier la sortie du modèle CTS au signal BOLD, nous avons additionné la sortie prévue de CTS pour un essai et l`avons mise à l`échelle par un paramètre de gain, g, pour convertir en unités de pourcentage de variation en gras. Nous additionnons la sortie CTS pour donner une valeur unique par condition temporelle, qui peut être comparée avec le poids β dans chaque condition, l`ajustement de la GLM. Si nous convolons plutôt la prédiction du modèle CTS variant dans le temps avec un HRF, plutôt que de convolution la prédiction du modèle CTS additionnée avec le HRF, la réponse en gras prévue est presque identique (Fig.

Author: GCL

Share This Post On
468 ad
printf( '
  • %3$s
  • ', esc_url( $post_permalink ), $title_attribute, esc_html__( 'Linkedin', 'Nexus' ) );