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.

    NombreProveedorPropiedadFinalidadCaducidad+info
    _GRECAPTCHAgoogle.comPropia proveer protección antispam con el servicio el servicio reCaptcha6 meses
    cc_cookie_acceptfidmag.orgPropia Usada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)1 any
    WEB_SESSIONfidmag.orgPropia 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.

    NombreProveedorPropiedadFinalidadCaducidad+info
    _gaGoogle AnalyticsDe tercerosCookie 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 estadístics2 anys
    _gat_gtag_UA_141706552_1Google AnalyticsDe tercerosCookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics1 minut
    _gidGoogle AnalyticsDe tercerosCookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds24 hores

ConfigurarRechazar todasAceptar
Volver a los resultados
FI
3.21
2022 Frontiers in Human Neuroscience
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.
Formamos parte de
HH Província España
Contactanos

Avda. Jordà, 8, 08035 Barcelona
Teléfono: 935 480 105
E-mail: fundacio@fidmag.org
Formulario de contacto online 

           

 

Reconocimientos a la calidad y la excelencia
Última modificación: 22/03/2024