USO DE COOKIES Utilizamos cookies necesarias de sistema para el correcto funcionamiento de la web y cookies opcionales de Google Analytics para obtener estadísticas de visita. +info
Configuración cookies
Necesarias
Las cookies necesarias son absolutamente esenciales para que el sitio web funcione correctamente. Esta categoría sólo incluye galletas que garantizan funcionalidades básicas y funciones de seguridad del sitio web. Estas cookies no almacenan información personal.
Nombre
Proveedor
Propiedad
Finalidad
Caducidad
+info
_GRECAPTCHA
google.com
Propia
proveer protección antispam con el servicio el servicio reCaptcha
6 meses
cc_cookie_accept
fidmag.org
Propia
Usada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)
1 any
WEB_SESSION
fidmag.org
Propia
Cookie técnica: cookie de sessió PHP. Guarda l'id de sessió d'usuari.
al acabar la sessió
Análisis
Les cookies analítiques s'utilitzen per entendre com interactuen els visitantes amb el lloc web. Aquestes cookies ajuden a proporcionar informació sobre mètriques, el nombre de visitants, el percentatge de rebots, la font del trànsit, etc.
Nombre
Proveedor
Propiedad
Finalidad
Caducidad
+info
_ga
Google Analytics
De terceros
Cookie d'anàlisi o mesurament: Identifica els usuaris i proporciona informació sobre com els usuaris troben la pàgina web i com la utilitzen per a realització d'Informes estadístics
2 anys
_gat_gtag_UA_141706552_1
Google Analytics
De terceros
Cookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics
1 minut
_gid
Google Analytics
De terceros
Cookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds
Regularized Functional Connectivity in Schizophrenia.
Salvador R, Fuentes-Claramonte P, García-León MÁ, Ramiro N, Soler-Vidal J, Torres ML, Salgado-Pineda P, Munuera J, Voineskos A, Pomarol-Clotet E
Servicio limitado a colaboradores de la res de centros de Hermanas Hospitalarias. Recibireis un mensaje en vuestro correo electrònico con un enlace para la descarga del presente artículo.
Abstract
Regularization may be used as an alternative to dimensionality reduction when the number of variables in a model is much larger than the number of available observations. In a recent study from our group regularized regression was employed to quantify brain functional connectivity in a sample of healthy controls using a brain parcellation and resting state fMRI images. Here regularization is applied to evaluate resting state connectivity abnormalities at the voxel level in a sample of patients with schizophrenia. Specifically, ridge regression is implemented with different degrees of regularization. Results are compared to those delivered by the weighted global brain connectivity method (GBC), which is based on averaged bivariate correlations and from the non-redundant connectivity method (NRC), a dimensionality reduction approach that applies supervised principal component regressions. Ridge regression is able to detect a larger set of abnormally connected regions than both GBC and NRC methods, including schizophrenia related connectivity reductions in fronto-medial, somatosensory and occipital structures. Due to its multivariate nature, the proposed method is much more sensitive to group abnormalities than the GBC, but it also outperforms the NRC, which is multivariate too. Voxel based regularized regression is a simple and sensitive alternative for quantifying brain functional connectivity.