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这项研究是由美国商务部赞助的。本出版物中表达的任何意见，调查结果，结论或建议不一定反映出为该项目提供支持的任何组织或代理商的观点。共识研究报告的副本可从美国国家学院出版社（800）624-6242 |获得。 www.nap.edu | https://nap.nationalacademies.org/catalog/27460。
估计和推断最大刺激程度......
其中 𝚺 𝑋 ( 𝑧 ) 是在 𝑍 = 𝑧 时 𝑿 ( 𝑧 ) 的协方差矩阵，并且 𝑍 ∈[0 , 1] 具有连续密度。逆协方差矩阵 { 𝚺 𝑋 ( 𝑧 )} −1 编码了时间 𝑍 = 𝑧 时随机变量对之间的条件依赖关系：当且仅当在时间 𝑍 = 𝑧 时第 𝑗 和第 𝑘 变量与其他变量条件独立时，{ 𝚺 𝑋 ( 𝑧 )} −1 𝑗𝑘 = 0。在自然观看实验中，主要目标是构建一个锁定在外部刺激处理上的大脑连接网络，称为刺激锁定网络（Simony 等，2016；Chen 等，2017；Regev 等，2018；Musch 等，2020）。构建刺激锁定网络可以更好地表征连续刺激下大脑模式的动态变化（Simony 等，2016）。构建刺激锁定网络的主要挑战是缺乏高度控制的实验来消除自发和个体差异。测得的血氧水平依赖（BOLD）信号不仅包含特定于刺激的信号，还包括特定于每个受试者的内在神经信号（随机波动）和非神经元信号（生理噪声）。内在神经信号和非神经元信号可以解释为测量误差或混淆刺激特定信号的潜在变量。在整篇文章中，我们将非刺激诱导信号称为受试者特定效应。因此，使用测量数据直接拟合（1）将得到一个随时间变化的图表，该图表主要反映每个大脑内的内在 BOLD 波动，而不是由于自然连续刺激引起的 BOLD 波动。我们利用自然观看实验的实验设计方面，并提出通过将内在和非神经元信号视为干扰参数来估计动态刺激锁定的大脑连接网络。我们的建议利用了这样一个事实，即相同的刺激将给予多个独立的受试者，并且不同受试者的内在神经和非神经元信号是独立的。这