of the components in the model, con

of the components in the model, contrastswere defined to estimate the
strength of the BOLD response in each trial type relative to baseline. The
resulting weight maps were used to compute whole brain percent signal
change maps, which were used in the follow-up region of interest
based group level analysis described below.
A whole brain group analysis integrated data collected during three
runs of the sametask fromeach of the participants. This fixed effects approachwas
chosen because the sample sizewas too small to yield sufficient
statistical power in a random effects analysis. Due to the fixed
effects approach the conclusions drawn from this group analysis have
to be limited to the sample of participants studied and cannot be generalized
to the population from which the sample was drawn. However,
this does not affect the conclusions that can be drawn from the study,
since the purpose of the group analyses was merely to provide a
frame of reference for interpreting the multivariate pattern analysis results,
which are single-subject results. After estimating the betaweights
associated with each of the variablesmodelled, contrasts of each condition
of interest relative to baseline were computed, as well as specific
contrasts between these conditions. All these contrasts ignored the
time and dispersion derivative regressors associated with the different
conditions. The resulting statistical t-maps were evaluated at the single
voxel significance level of 0.05, corrected for multiple comparisons
based on Gaussian field theory (i.e., family-wise error correction)
(Friston et al., 1991; Worsley et al., 1992).
Group-level region of interest (ROI) analyseswere performed on the
participant and condition specific percent signal change data that resulted
from the first level analyses described above. These analyses
were conducted as post-hoc follow-up analyses intended to reveal the
specific nature of the BOLD signal modulations at selected activation
sites. ROIs were defined by local maxima in the statistical maps created
in the integrated group-level analyses, thatwere described above. A position
of a ROI was defined by the MNI coordinates of the local maximum
and comprised all the voxels within a 6 mm range of these
coordinates. Eleven ROIs in the left hemisphere were examined. For
each participant the average percent signal change was computed for
the 20% voxels within the ROI with the strongest percent signal change
(positive or negative) in a condition. This voxel selection procedure
leads to an optimization of the ROI to the specific activations of each
participant. The analysis was focused on identifying ROIs whose
power for discriminating long term from immediate overt recall trials
did not replicate in the monitoring task, which statistically translates
into a significant interaction between task and trial type. Despite the
small number of participants, a random effects analysis revealed six regions
for which this interaction was significant.We therefore choose to
report these random effects results.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ส่วนประกอบในรูปแบบ contrastswere กำหนดในการประเมินการความแข็งแรงของการตอบสนองที่เป็นตัวหนาในแต่ละชนิดทดลองใช้สัมพันธ์กับพื้นฐาน การน้ำหนักผลแผนที่ใช้ในการคำนวณสัญญาณสมองทั้งเปอร์เซ็นต์เปลี่ยนแผนที่ ซึ่งใช้ในพื้นที่ติดตามผลของดอกเบี้ยจากการวิเคราะห์ระดับกลุ่มอธิบายไว้ด้านล่างการวิเคราะห์กลุ่มสมองทั้งบูรณาการข้อมูลระหว่างสามทำงานของ fromeach sametask ของผู้เข้าร่วมงาน นี้คงผล approachwasเลือกเพราะ sizewas ตัวอย่างเล็กเกินไปเพื่อให้เพียงพอพลังงานสถิติในการวิเคราะห์ผลกระทบแบบสุ่ม เนื่องจากการจัดผลสรุปจากการวิเคราะห์กลุ่มนี้มีแนวทางกับกลุ่มตัวอย่าง ผู้เข้าร่วมศึกษา และไม่สามารถ generalizedกับประชากรที่มีวาดตัวอย่าง อย่างไรก็ตามไม่มีผลสรุปที่สามารถออกจากการศึกษาตั้งแต่วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์กลุ่มเป็นเพียงเพื่อ ให้มีกรอบอ้างอิงสำหรับการตีความผลการวิเคราะห์แบบตัวแปรพหุซึ่งเป็นผลเดียวเรื่อง หลังจากประเมินการ betaweightsเกี่ยวข้องกับแต่ละ variablesmodelled ความแตกต่างของแต่ละเงื่อนไขน่าสนใจเมื่อเทียบกับพื้นฐานถูกคำนวณ และเฉพาะความแตกต่างระหว่างเงื่อนไขเหล่านี้ ความแตกต่างเหล่านี้ถูกละเว้นการเวลาและกระจายอนุพันธ์ regressors เกี่ยวข้องกับความแตกต่างเงื่อนไข มีประเมินผลลัพธ์ทางสถิติ t-แผนที่ที่เดียวว็อกเซลระดับนัยสำคัญ 0.05 สำหรับเปรียบเทียบหลายอิงทฤษฎีนที่ (เช่น แก้ไขข้อผิดพลาด family-wise)(Friston et al. 1991 Worsley et al. 1992)ระดับกลุ่มภูมิภาคที่สนใจ (ROI) analyseswere ดำเนินการในการผู้เข้าร่วมและสภาพเปอร์เซ็นต์เฉพาะสัญญาณเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่เกิดจากการวิเคราะห์ระดับแรกอธิบายไว้ข้างต้น วิเคราะห์เหล่านี้ได้ดำเนินการเป็นโพสต์เฉพาะกิจติดตามผลวิเคราะห์ไว้ให้เหมาะกับการลักษณะเฉพาะของ modulations หนาสัญญาณที่เลือกเปิดใช้งานเว็บไซต์นี้ กำหนดไว้ โดยเฉพาะแมกในแผนที่สถิติที่สร้าง Roiในการวิเคราะห์ระดับกลุ่มบูรณาการ thatwere อธิบายไว้ข้างต้น ตำแหน่งของ ROI ถูกกำหนด โดยพิกัด MNI ของสูงสุดท้องถิ่นและ voxels ทั้งหมดภายในช่วง 6 มม.เหล่านี้ประกอบด้วยพิกัด Roi ที่สิบเอ็ดในซีกซ้ายถูก examined สำหรับร่วมคำนวณการเปลี่ยนแปลงสัญญาณเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์สำหรับvoxels 20% ในร้อยเปอร์เซ็นต์ที่แข็งแกร่งกับสัญญาณเปลี่ยนแปลง(บวก หรือลบ) ในสภาพนี้ ขั้นตอนนี้เลือกของ voxelนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพของ ROI เพื่อเปิดใช้งานเฉพาะของแต่ละผู้เข้าร่วม การวิเคราะห์เน้นการระบุ Roi ที่มีพลังงานสำหรับเหยียดพวกผิวระยะยาวจากการทดลองเรียกคืนก่อทันทีไม่ได้ไม่มีจำลองในงานตรวจสอบ ซึ่งแปลว่าทางสถิติเป็นการติดต่อที่สำคัญระหว่างงานและประเภททดลอง แม้มีการจำนวนผู้เข้าร่วม การวิเคราะห์ผลกระทบแบบสุ่มเปิดเผยหกภูมิภาคซึ่งการโต้ตอบนี้เป็นสำคัญ เราจึงเลือกที่จะรายงานผลการสุ่มลักษณะพิเศษเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขององค์ประกอบในโมเดล, contrastswere กำหนดให้ประเมิน
ความแข็งแรงของการตอบสนองที่เป็นตัวหนาในประเภทการทดลองแต่ละเทียบกับพื้นฐาน
ส่งผลให้แผนที่น้ำหนักถูกนำมาใช้ในการคำนวณทั้งสมองสัญญาณร้อยละ
แผนที่การเปลี่ยนแปลงซึ่งถูกนำมาใช้ในภูมิภาคติดตามที่สนใจ
การวิเคราะห์ระดับกลุ่มตามที่อธิบายด้านล่าง.
สมองวิเคราะห์ทั้งกลุ่มบูรณาการข้อมูลที่เก็บรวบรวมในช่วงสาม
วิ่งของ fromeach sametask ของ ผู้เข้าร่วม ผลกระทบนี้คง approachwas
เลือกเพราะตัวอย่าง sizewas ขนาดเล็กเกินไปที่จะให้ผลผลิตเพียงพอ
อำนาจสถิติในการวิเคราะห์ผลกระทบแบบสุ่ม เนื่องจากการแก้ไข
ผลกระทบเข้าหาข้อสรุปที่ได้จากการวิเคราะห์กลุ่มนี้ได้
ถูก จำกัด ให้ตัวอย่างของผู้เข้าร่วมการศึกษาและไม่สามารถทั่วไป
ของประชากรจากการที่กลุ่มตัวอย่างถูกดึง แต่
นี้ไม่ได้ส่งผลกระทบต่อข้อสรุปที่สามารถดึงออกมาจากการศึกษา
ตั้งแต่วัตถุประสงค์ของกลุ่มวิเคราะห์เป็นเพียงเพื่อให้เป็น
กรอบของการอ้างอิงสำหรับการตีความผลการวิเคราะห์รูปแบบหลายตัวแปร
ที่มีผลเรื่องเดียว หลังจากการประเมิน betaweights
เกี่ยวข้องกับแต่ละ variablesmodelled ที่แตกต่างของแต่ละเงื่อนไข
ที่น่าสนใจเมื่อเทียบกับพื้นฐานได้รับการคำนวณเช่นเดียวกับที่ระบุ
ความแตกต่างระหว่างเงื่อนไขเหล่านี้ ความแตกต่างเหล่านี้ทั้งหมดไม่สนใจ
เวลาและการกระจายตัวของอนุพันธ์ regressors ที่เกี่ยวข้องกับการที่แตกต่างกัน
เงื่อนไข ส่งผลให้สถิติ T-แผนที่ได้รับการประเมินที่เดียว
voxel ระดับนัยสำคัญ 0.05 แก้ไขสำหรับการเปรียบเทียบหลาย
อยู่บนพื้นฐานของทฤษฎีสนาม Gaussian (เช่นครอบครัวฉลาดแก้ไขข้อผิดพลาด)
(Friston et al, 1991;.. Worsley, et al, 1992) .
ภูมิภาคกลุ่มระดับที่น่าสนใจ (ROI) analyseswere ดำเนินการใน
ผู้เข้าร่วมการและเงื่อนไขที่เฉพาะเจาะจงสัญญาณการเปลี่ยนแปลงร้อยละข้อมูลที่เป็นผลมา
จากระดับแรกวิเคราะห์กล่าวไว้ข้างต้น การวิเคราะห์เหล่านี้
ได้ดำเนินการตามที่โพสต์เฉพาะกิจติดตามวิเคราะห์ตั้งใจที่จะแสดงให้เห็นถึง
ลักษณะเฉพาะของการปรับสัญญาณ BOLD ที่เปิดใช้งานเลือก
เว็บไซต์ ROIs ถูกกำหนดโดย Maxima ท้องถิ่นในแผนที่ทางสถิติที่สร้างขึ้น
ในระดับกลุ่มบูรณาการวิเคราะห์ที่อบอธิบายไว้ข้างต้น ตำแหน่ง
ของผลตอบแทนการลงทุนได้รับการกำหนดโดย MNI พิกัดสูงสุดของท้องถิ่น
และประกอบด้วยชุทั้งหมดภายในช่วง 6 มมเหล่านี้
พิกัด Eleven ROIs ในซีกซ้ายถูกตรวจสอบ สำหรับ
ผู้เข้าร่วมแต่ละสัญญาณการเปลี่ยนแปลงร้อยละเฉลี่ยคำนวณ
ชุ 20% ภายในผลตอบแทนการลงทุนที่มีการเปลี่ยนแปลงสัญญาณที่แข็งแกร่งร้อยละ
(บวกหรือลบ) ในสภาพที่ ขั้นตอนการเลือก voxel นี้
จะนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพของผลตอบแทนการลงทุนให้กับการเปิดใช้งานเฉพาะของแต่ละ
ผู้เข้าร่วม การวิเคราะห์ได้มุ่งเน้นไปที่การระบุ ROIs มี
พลังงานสำหรับระยะยาวเหยียดจากการทดลองทันทีเรียกคืนโจ่งแจ้ง
ไม่ได้ทำซ้ำในงานการตรวจสอบซึ่งสถิติแปล
เป็นปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างงานและประเภทของการพิจารณาคดี แม้จะมี
ขนาดเล็กจำนวนของผู้เข้าร่วมการวิเคราะห์ผลกระทบสุ่มเปิดเผยหกภูมิภาค
ที่มีปฏิสัมพันธ์นี้ที่ significant.We จึงเลือกที่จะ
รายงานผลกระทบเหล่านี้ผลการสุ่ม