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摘要。已证明，使用三维空间平滑先验的贝叶斯全脑功能磁共振成像 (fMRI) 分析无需预先平滑数据即可生成最先进的活动图。然而，所提出的推理算法对计算要求很高，并且所使用的空间先验具有一些不太吸引人的性质，例如不合适和具有无限的空间范围。我们提出了一种基于 Mat'ern 协方差函数类的全脑 fMRI 分析统计推理框架。该框架通过 Lindgren 等人 (2011) 的随机偏微分方程 (SPDE) 方法使用可能各向异性空间 Mat'ern 场的高斯马尔可夫随机场 (GMRF) 表示。这允许更灵活和可解释的空间先验，同时保持在高维全脑设置中快速推理所需的稀疏性。我们开发了一种加速随机梯度下降 (SGD) 优化算法，用于空间超参数的经验贝叶斯 (EB) 推断。根据推断出的超参数，我们对大脑活动进行完全贝叶斯处理。Mat'ern 先验应用于模拟和实验任务 fMRI 数据，并通过比较活动图、先验模拟和交叉验证清楚地表明，它是比以前使用的先验更合理的选择。
用于快速全脑 fMRI 分析的空间 3D 材料先验
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