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有规律的大脑阅读,收缩和平滑。 (英语) Zbl 1397.62474号

摘要:功能性神经成像测量大脑对复杂刺激的反应。然而,样本大小适中,噪音很大,刺激是高维的。因此,直接估计本身就不精确,需要进行正规化。我们比较了一组通过收缩进行正则化的方法:岭回归、弹性网(岭回归和套索的推广)和基于小面积估计的分层贝叶斯模型(SAE)。我们将正则化与空间平滑以及平滑与收缩的组合进行了对比。所有方法都是在多个受试者的功能磁共振成像(fMRI)数据上进行测试的,这些受试者参与了两个与阅读相关的不同实验,用于预测对刺激的神经反应和从反应中解码刺激。有趣的是,当通过交叉验证为每个体素独立选择正则化参数时,在分类精度高/低的体素中选择低/高正则化,这表明正则化强度是识别认知任务相关体素的良好工具。令人惊讶的是,所有的正则化方法都能很好地工作,这表明击败基本平滑和收缩不仅需要聪明的方法,还需要谨慎的建模。

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62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用;元分析
62J07型 岭回归;收缩估计器(拉索)
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