Analyse Pls et Npairs Les pls (totalement carrés) et NPAIRIRES (non paramétriques, prévisions, activation, influence, reproductibilité, ré-échantillonnage) package logiciel neurotiming développé à l'Institut Research Research
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Analyse Pls et Npairs Classement & Résumé

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Analyse Pls et Npairs La description

Les PLS (moindres carrés partiels) et NPAIRS (non paramétrique, prévision, activation, influence, Reproductibilité, re-échantillonnage) progiciel développé neuroimagerie à l'Institut de recherche Rotman PLS et NPAIRS analyse est un ensemble d'outils qui peuvent être utilisés à des fins scientifiques. Carrés partiels les moins (PLS), a d'abord été introduit à la communauté de neuroimagerie en 1996 (McIntosh et al., 1996), pour mesurer les réponses des tâches distribuées (moyenne décentrement PLS et non pivotée Tâche PLS). PLS a également été appliqué à la mesure des modèles distribués qui ont une incidence sur l'exécution des tâches (régulier Behav PLS, non pivotée Behav PLS et multiblock PLS) et, enfin, à la fois en fonction de la tâche et de repos connectivité régionale de l'Etat (McIntosh et Lobaugh, 2004) .La NPAIRS (non paramétrique, de prédiction, l'activation, l'influence, la reproductibilité, re-échantillonnage) paquet a été introduit avec canonique analyse variables aléatoires (c.-à-linéaire analyse discriminante) et une reproductibilité métrique (Strother et al., 1997) suivi par l'addition de paramètres de prédiction ( Strother et al., 2002). NPAIRS utilise une base de PCA suite (PCA de débruitage) conçu pour optimiser les paramètres de reproductibilité et de prévision pour CVA. En plus de mesurer la tâche distribuée et de repos réponses de l'État NPAIRS fournit un cadre de ré-échantillonnage statistique avec des blocs de construction de base pour l'étalonnage et la comparaison prétraiter et l'analyse des données, (à savoir, d'un pipeline de traitement) choix (Strother et al., 2004) .Les deux PLS et NPAIRS / CVA se sont révélés être des méthodes robustes pour extraire les changements de signaux distribués liés à l'évolution des exigences de la tâche en neuroimagerie. Leurs points forts et les points faibles sont actuellement en cours d'évaluation à l'Institut de recherche Rotman. Exigences: · Java 1.6 ou plus tard Quoi de neuf dans cette version: · NPAIRS bug de partitionnement du groupe fixe: Maintenant, il fonctionne même dans le cas où conduit de séparation du groupe proportionnelle à des nombres fractionnaires d'objets dans une partition, par exemple s'il y a 2 groupes de 5 à être divisé en deux moitiés fendues (donc d'une simple division proportionnelle conduirait à 2,5 membres de chaque groupe dans chaque demi-split), maintenant un groupe est choisi au hasard pour être augmentée (3) et l'autre décrémenté (2) et vice versa pour l'autre moitié fendue. · GUI NPAIRS améliorée pour être compatible avec les environnements plus: champ Gamme PC « Step » doit maintenant être visible sous Mac OS X et Ubuntu. · PLS bug bootstrap comportementale (off-by-one erreur d'indexation) fixe. · Option ajouté à NPAIRS pour utilisation « Run » au lieu de « Session » comme « objet split » (à savoir l'unité de fractionnement) quand le rééchantillonnage des données. Il y a un nouveau menu déroulant de la fenêtre de configuration analyse permettant à l'utilisateur de spécifier l'objet partagé (par défaut est toujours « session »). Cette fonctionnalité a été ajoutée à l'interface graphique, mais n'a pas encore été inclus dans la ligne de commande (batch) Outils de plsnpairs. · NPAIRS: Numéro Etat CVA matrice de covariance intra-classe W est maintenant toujours vérifié et l'avertissement est imprimé dans le fichier journal d'analyse si cond (W)> 1000. (condition non est le rapport le plus élevé à la valeur propre la plus faible dans la décomposition spectrale. W;. plus la condition non, le W est plus proche de la singularité). · NPAIRS CVA problème de convergence de calcul du chi carré fixé: Maintenant, si le calcul de la fonction de répartition ne converge pas pour les valeurs d'entrée qui sont trop élevés (et au-dessus de la valeur critique pour le seuil de 0,95 p-valeur par défaut), alors la valeur p du chi-carré correspondant est enregistré dans fichiers de sortie 1,0. · Valeurs CVA R2 NPAIRS résultats enregistrés dans le fichier .mat que: npairs_result.r2_full_data et MLCell npairs_result.r2_splits (pas PC dim lignes X no CV dim de col..): Une cellule dim / CV et chaque cellule contenant (pas de criques.) Rangées X (pas. Les DiMS PC) Col.. Aussi enregistré en tant que fichiers texte avec le suffixe » .R2' . valeurs de R2 sont calculées entre les scores canoniques VCA pour chaque série temporelle de données de faible CV et une entrée (par exemple PCA dims) pour déterminer le bien de l'ajustement entre chaque dimension de CV et d'entrée (PCA) dims. · Résultats bloqués PLS enregistrés avec le suffixe _BfMRIresult.mat pour correspondre Matlab PLS syntaxe de sortie. Maintenant, les résultats spectateur reconnaîtra les fichiers de session et datamats correspondent à une analyse bloqué PLS donné. · Moyenne centrée (tâche) PLS bug de permutation fixe: résultat maintenant des données donnant permutée (Singulier) Les valeurs supérieures à Observed doit être correcte.

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