TY -的A2 Tsipouras马科斯·g . AU - Emoto良盟,川口Atsushi AU -高桥,彦盟,松井Shigeyuki PY - 2020 DA - 2020/12/09 TI -效果评估使用半参数分层混合模型在疾病相关研究神经影像数据SP—7482403六世- 2020 AB -疾病相关研究中使用神经影像数据,评估个体的生物或临床意义关联不仅需要检测疾病相关的大脑区域,也估计震级的协会或个体大脑区域的尺度效应。在本文中,我们提出一个基于模型的框架下的分布推断空间依赖神经影像数据。具体来说,我们采用分层与一个隐藏的马尔可夫随机场混合模型结构将体素之间的空间相关性。提出了一种非参数规范的效应大小分布灵活估计潜在的大小分布的影响。仿真实验表明,与天真的估计方法相比,提出的方法可以显著减少的选择性偏差影响最大的选择压的大小估计观察关联。应用程序从一个阿尔茨海默氏症研究神经影像数据。SN - 1748 - 670 - 2020/7482403 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2020/7482403——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER