Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Discovery for fMRI data: Challenges, Solutions, and a Case Study

論文の概要: Causal Discovery for fMRI data: Challenges, Solutions, and a Case Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12678v1
Date: Wed, 20 Dec 2023 00:33:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-21 17:29:45.128418
Title: Causal Discovery for fMRI data: Challenges, Solutions, and a Case Study
Title（参考訳）: fmriデータの因果的発見:課題,解決法,ケーススタディ
Authors: Eric Rawls, Bryan Andrews, Kelvin Lim, Erich Kummerfeld
Abstract要約: fMRIデータに因果発見を適用する際に生じる9つの課題について述べる。全体として、因果発見はfMRIデータを解析するための有望なアプローチである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0946534289186842
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Designing studies that apply causal discovery requires navigating many researcher degrees of freedom. This complexity is exacerbated when the study involves fMRI data. In this paper we (i) describe nine challenges that occur when applying causal discovery to fMRI data, (ii) discuss the space of decisions that need to be made, (iii) review how a recent case study made those decisions, (iv) and identify existing gaps that could potentially be solved by the development of new methods. Overall, causal discovery is a promising approach for analyzing fMRI data, and multiple successful applications have indicated that it is superior to traditional fMRI functional connectivity methods, but current causal discovery methods for fMRI leave room for improvement.
Abstract（参考訳）: 因果発見を適用する研究の設計には、多くの研究者の自由度をナビゲートする必要がある。この複雑さはfMRIデータによる研究によってさらに悪化する。本論文では, i) fMRIデータに因果発見を適用する際に生じる9つの課題について述べる。 (二)行うべき決定の空間を議論すること。三最近の事例研究がその決定を下したかの見直し。 (iv)新しい手法の開発によって解決される可能性のある既存のギャップを特定します。全体として、因果発見はfMRIデータを解析するための有望なアプローチであり、従来のfMRI機能接続法よりも優れているが、現在のfMRIの因果発見法は改善の余地がある。

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