Process / pipelineGenerative Bayesian

مدل‌سازی علی پویا

مدل‌سازی علی پویا (DCM) یک چارچوب بیزی برای مشخص‌سازی و وارون‌سازی مدل‌های مولد اتصال مغزی از داده‌های تصویربرداری عصبی است. DCM که در سال ۲۰۰۳ توسط کارل فریستون و همکارانش معرفی شد، نواحی مغزی را به عنوان سیستم‌های دینامیکی در نظر می‌گیرد و اتصال مؤثر را با تطبیق سری‌های زمانی fMRI مشاهده‌شده با یک مدل باورپذیر از نظر بیوفیزیکی از برهم‌کنش‌های عصبی تخمین می‌زند.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Friston, K. J., Harrison, L., & Penny, W. (2003). Dynamic causal modelling. NeuroImage, 19(4), 1273–1302. DOI: 10.1016/S1053-8119(03)00202-7
  2. Stephan, K. E., & Mathys, C. (2015). Computational approaches to neuroscience. Current Opinion in Neurobiology, 25, 85–92. link

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Causal Modeling for fMRI Brain Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/neuroimaging/dynamic-causal-modeling

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGateDynamic Causal Modeling (Dynamic Causal Modeling for fMRI Brain Networks). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/neuroimaging/dynamic-causal-modeling · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026