Process / pipelineGenerative Bayesian
동적 인과 모델링
동적 인과 모델링(DCM)은 신경영상 데이터로부터 뇌 연결성의 생성 모델을 명시하고 역추론하기 위한 베이즈 프레임워크입니다. 2003년 Karl Friston과 동료들에 의해 소개된 DCM은 뇌 영역을 동적 시스템으로 취급하며, 관찰된 fMRI 시계열을 생물리학적으로 타당한 신경 상호작용 모델에 맞춰봄으로써 유효 연결성을 추정합니다.
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출처
- Friston, K. J., Harrison, L., & Penny, W. (2003). Dynamic causal modelling. NeuroImage, 19(4), 1273–1302. DOI: 10.1016/S1053-8119(03)00202-7 ↗
- Stephan, K. E., & Mathys, C. (2015). Computational approaches to neuroscience. Current Opinion in Neurobiology, 25, 85–92. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Causal Modeling for fMRI Brain Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/neuroimaging/dynamic-causal-modeling
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