Methods in Brain Connectivity Inference Through Multivariate Time Series Analysis
Langue : anglais
Edité par CRC Press Mär 2014, 2014
Série : Livre 2 sur 3 - Frontiers in Neuroengineering Series
- Livre relié
- Neuf

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Neuware - Interest in brain connectivity inference has become ubiquitous and is now increasingly adopted in experimental investigations of clinical, behavioral, and experimental neurosciences. Methods in Brain Connectivity Inference through Multivariate Time Series Analysis gathers the contributions of leading international authors who discuss different time series analysis approaches, providing a thorough survey of information on how brain areas effectively interact. Incorporating multidisciplinary work in applied mathematics, statistics, and animal and human experiments at the forefront of the field, the book 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 each proposed method as well as an appreciation of their merits and limitations. Supplemental material for the book, including code, data, practical examples, and color figures is supplied in the form of downloadable resources with directories organized by chapter and instruction files that provide additional detail.The field of brain connectivity inference is growing at a fast pace with new data/signal processing proposals emerging so often as to make it difficult to be fully up to date. This consolidated panorama of data-driven methods includes theoretical bases allied to computational tools, offering readers immediate hands-on experience in this dynamic arena.…
N° de réf. du vendeur 9781439845721
- Titre
- Methods in Brain Connectivity Inference Through Multivariate Time Series Analysis
- Auteur
- Koichi Sameshima
- Éditeur
- CRC Press Mär 2014
- Année de publication
- 2014
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1439845727
- ISBN à 13 chiffres
- 9781439845721
- Poids de l'article
- 551 grammes
- Dimensions
- 238x159x27 mm
- Série
- Livre 2 sur 3: Frontiers in Neuroengineering Series
Interest in brain connectivity inference has become ubiquitous and is now increasingly adopted in experimental investigations of clinical, behavioral, and experimental neurosciences. Methods in Brain Connectivity Inference through Multivariate Time Series Analysis gathers the contributions of leading international authors who discuss different time series analysis approaches, providing a thorough survey of information on how brain areas effectively interact.
Incorporating multidisciplinary work in applied mathematics, statistics, and animal and human experiments at the forefront of the field, the book 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 each proposed method as well as an appreciation of their merits and limitations. Supplemental material for the book, including code, data, practical examples, and color figures is supplied in the form of downloadable resources with directories organized by chapter and instruction files that provide additional detail.
The field of brain connectivity inference is growing at a fast pace with new data/signal processing proposals emerging so often as to make it difficult to be fully up to date. This consolidated panorama of data-driven methods includes theoretical bases allied to computational tools, offering readers immediate hands-on experience in this dynamic arena.
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À propos de l’auteur
Luiz A. Baccalá majored in electrical engineering and physics at the University of São Paulo and then furthered his study on time-series evolution of bacterial resistance to antibiotics in a nosocomial environment, obtaining an MSc at the same university. He has since been involved in statistical signal processing and analysis and obtained his PhD from the University of Pennsylvania by proposing new statistical methods of communication channel identification and equalization. His current research interests focus on the investigation of multivariate time-series methods for neural connectivity inference and for problems of inverse source determination using arrays of sensors that include fMRI imaging and multielectrode EEG processing.
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