Optimized Design and Analysis of Sparse-Sampling fMRI Experiments
Sparse-sampling is an important methodological advance in functional magnetic resonance imaging (fMRI), in which silent delays are introduced between MR volume acquisitions, allowing for the presentation of auditory stimuli without contamination by acoustic scanner noise and for overt vocal response...
Автори: | Perrachione, Tyler Kent, Ghosh, Satrajit S. |
---|---|
Інші автори: | Massachusetts Institute of Technology. Department of Brain and Cognitive Sciences |
Формат: | Стаття |
Мова: | en_US |
Опубліковано: |
Frontiers Research Foundation
2013
|
Онлайн доступ: | http://hdl.handle.net/1721.1/79614 https://orcid.org/0000-0002-5312-6729 https://orcid.org/0000-0002-9149-1815 |
Схожі ресурси
-
Sparse and continuous sampling approaches to fMRI of overt vocalization tasks
за авторством: Dawn L. Merrett, та інші
Опубліковано: (2021-12-01) -
Multiclass Sparse Bayesian Regression for fMRI-Based Prediction
за авторством: Vincent Michel, та інші
Опубліковано: (2011-01-01) -
Optimizing the measurement of sample entropy in resting-state fMRI data
за авторством: Donovan J. Roediger, та інші
Опубліковано: (2024-02-01) -
Overview of fMRI analysis.
за авторством: Smith, S
Опубліковано: (2004) -
Molecular fMRI
за авторством: Barandov, Ali, та інші
Опубліковано: (2017)