Analisi Pls e NPairs I PLS (minimi quadrati parziali) e NPairs (nonparametrico, previsione, attivazione, influenza, riproducibilità, ri-campionamento) del pacchetto software di neuroimaging sviluppato presso il Rotman Research Institute
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I PLS (minimi quadrati parziali) e NPairs (non parametrico, previsione, attivazione, influenza, riproducibilità, ri-campionamento) del pacchetto software di neuroimaging sviluppato presso il Rotman Research Institute L'analisi PLS e NPairs è una serie di strumenti che possono essere utilizzati in scopi scientifici. I minimi quadrati parziali (PLS), è stato introdotto per la prima volta alla comunità di neuroimaging nel 1996 (McIntosh et al., 1996), per misurare le risposte alle attività distribuite (Pls medi-centrali e task non rotanti). Pls è stato anche applicato per misurare i modelli distribuiti che hanno un impatto sulle prestazioni delle attività (regolamento dei comportamenti regolari, dei pressioni del comportamento non rotanti e dei Pls multiblocco) e infine sia alla connettività regionale dello Stato dipendente dalla task-dipendente (McIntosh e Abaugh, 2004). (Nonparametrico, previsione, attivazione, influenza, riproducibilità, ri-campionamento) Il pacchetto è stato introdotto per la prima volta con le variazioni canoniche di analisi (cioè, analisi discriminante lineare) e una metrica di riproducibilità (un passo et al., 1997) seguita dall'aggiunta di metriche di previsione ( Stroterm et al., 2002). NPairs utilizza una base PCA penalizzata (denoising PCA) adattata per ottimizzare le metriche di riproducibilità e previsione per CVA. Oltre a misurare il compito distribuito e le risposte dello stato di riposo NPPAIrs fornisce un quadro di ricampionamento statistico con i blocchi di costruzione di base per il benchmarking e il confronto della pre-elaborazione e dell'analisi dei dati, (ad esempio, la conduttura di lavorazione) delle scelte (Strotert et al., 2004) .Both Pls e NPairs / La CVA ha dimostrato di essere metodi solidi per l'estrazione delle modifiche del segnale distribuita relative alle mutevoli esigenze delle attività in neuroimaging. I loro punti di forza e di debolezza relativi sono attualmente in fase di valutazione presso il Rotman Research Institute. Requisiti: · Java 1.6 o successiva Cosa c'è di nuovo in questa versione: · Bug di partizione di Gruppo NPairs Fixed: ora funziona anche nel caso in cui il partizionamento del gruppo proporzionale porta a numeri frazionati di oggetti in una partizione, ad es. Se ci sono 2 gruppi di 5 per essere partizionati in metà diviso (quindi una semplice divisione proporzionale porterà a 2.5 membri di ciascun gruppo in ogni metà divisa), ora un gruppo è scelto a caso per essere aumentato (a 3) e l'altro decrementato (a 2) e viceversa per l'altra metà divisa. · La GUI di NPairs è migliorata per essere compatibile con più ambienti: il campo "Passo" della gamma PC dovrebbe ora essere visibile in Mac OS X e Ubuntu. · Bug del bootstrap comportamentale PLS (errore di indicizzazione off-by-one) risolto. · L'opzione aggiunta a NPairs per utilizzare "Esegui" anziché "Session" come "oggetto diviso" (I.e. Straight Unit) durante la ricampizzazione dei dati. Esiste un nuovo menu a discesa nella finestra di impostazione dell'analisi che consente all'utente di specificare l'oggetto diviso (il valore predefinito è ancora "sessione"). Questa funzione è stata aggiunta alla GUI ma non è ancora inclusa in strumenti PLSNPairs della riga di comando (batch). · NPPAIrs: il numero di condizioni del Numero di covarianza della CVA all'interno della CLASSE Matrix W è ora sempre selezionato e l'avviso è stampato su Analysis Log File se Cond (W)> 1000. (Condizione n. Il rapporto è il rapporto del più alto livello più basso nella decomposizione spettrale di W; più alto è la condizione n., Più da vicino è per singolarità). · NPairs CVA CHI-Squared Convergence Problemation Problema fisso: ora se il calcolo del CDF non riesce a convergere per i valori di input troppo elevati (e al di sopra del valore critico per la soglia predefinita del valore P di 0,95) quindi viene salvato il valore P CHI-SQARED corrispondente Uscita file come 1.0. · Valori CVA R2 di NPairs salvati nei risultati. Mat file come: npairs_result.r2_full_data (n. PC Dims righe x no. Cv dims cols) e mlcell npairs_result.r2_splits: una cella / cv dim e ciascuna cella contenente (no. Spaccature) righe X (no. PC Dims) Cols. Salvato anche come TextFiles con suffisso '.R2'. I valori R2 sono calcolati tra i punteggi Canonici CVA per ciascun trimestre dei dati Dim e di ingresso CV (E.G. Dims PCA) per determinare la bontà di adattamento tra ogni dimensione CV e ingresso (PCA) Dims. · Risultati PLS bloccati salvati con suffisso _bfmreiresult.mat per abbinare la sintassi di uscita PLS PLS MATLAB. Ora il visualizzatore dei risultati riconoscerà quali file di sessione e datamat corrispondono a una determinata analisi PLS bloccata. · Bug del permutazione dei PLS centrati (compito) centrati: ora i dati del risultato che danno i valori consentiti (singolari) maggiori di quelli osservati dovrebbero essere corretti.

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