<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">06 de agosto, às 13:30h</font></i>) o ciclo de Seminários do <i>Departamento de Estatística da UFMG</i> terá a apresentação de <b>Michelle F. Miranda</b>. <br><br>Michelle é Professora do <i>Department of Mathematics and Statistics</i> da <i>University of Victoria</i> (Canadá). Ela fez Bacharelado e Mestrado em Estatística pela UFMG, e é Doutora em Estatística pela <i>University of North Carolina</i> (Chapel Hill, EUA). Suas linhas de pesquisa são: Inferência Bayesiana, Machine Learning e Dados de Neuroimagem.     <br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<i><a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w">Seminários DEST - UFMG</a></i>":<br><br>Att,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********</b><br><br>Michelle F. Miranda (University of Victoria, Canadá)<br><br><i>A computationally scalable Bayesian method for simultaneous detection of activation signatures and background connectivity for task fMRI data.</i><br><br>Task-based functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies are a powerful tool to understand human sensory, cognitive, and emotional processes. To optimally perform a task, the brain enters a task state, and it needs to maintain it throughout the task. It is hypothesized that this is done by brain modulation of task-dependent connection patterns. We will use the term "background connectivity" for the task-dependent modulations that are due to variations in ongoing brain activity instead of stimulus-driven activity. We propose a unified modelling approach to estimate activation signatures and background connectivity in the working-memory task of the Human Connectome Project. Our model involves a new hybrid tensor spatial-temporal basis strategy that enables scalable computing, yet it captures nearby and distant intervoxel correlation and long-memory temporal correlation.  The spatial basis is a composite hybrid transform with two levels: the first accounts for within-ROI correlation, and the second between-ROI distant correlation.  Our basis space model increases sensitivity for identifying activation signatures, partly driven by the induced background connectivity that itself can be summarized to reveal biological insights.<br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i><font color="#999999">Vinícius D. Mayrink</font></i><div><i><font color="#999999">Professor Associado - Departamento de Estatística</font></i></div><div><i><font color="#999999">ICEx, Universidade Federal de Minas Gerais<br></font></i></div></div></div></div></div></div>