Methods in Brain Connectivity Inference Through Multivariate Time Series Analysis -
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Incorporating multidisciplinary work in applied mathematics, statistics, and animal and human experiments at the forefront of the field, this volume addresses the use of time series data in brain connectivity interference studies. Contributors present codes and data examples to back up their methodological descriptions, exploring the details of...
Sommaire: Brain Connectivity: An Overview. Fundamental Theory. Directed Transfer Function: A Pioneering Concept in Connectivity Analysis. An Overview of Vector Autoregressive Models. Partial Directed Coherence. Information Partial Directed Coherence. Assessing Connectivity in the Presence of Instantaneous Causality. Asymptotic PDC Properties. Extensions. Nonlinear Parametric Granger Causality in Dynamical Networks. Time-Variant Estimation of Connectivity and Kalman Filter. Applications. Connectivity Analysis Based on Multielectrode EEG Inversion Methods with and without fMRI a Priori Information. Methods for Connectivity Analysis in fMRI. Assessing Causal Interactions among Cardiovascular Variability Series through a Time-Domain Granger Causality Approach. Epilogue. Multivariate Time-Series Brain Connectivity: A Sum-Up. Index.
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