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कार्यात्मक चित्र विश्लेषण प्रतियोगिता (FIAC) 2005 डेटासेट का विश्लेषण ब्रेनवॉइजर क्यूएक्स का उपयोग करके किया गया था। सबसे पहले, हमने कार्यात्मक और शारीरिक डेटा का मानक विश्लेषण किया जिसमें पूर्व-प्रसंस्करण, तालैरच स्थान में स्थानिक सामान्यीकरण, परिकल्पना-चालित सांख्यिकी (एकल-और दो-कारक, एकल-विशेष विषय और समूह-स्तरीय रैंडम प्रभाव, सामान्य रेखीय मॉडल GLM) शामिल हैं। समय और फ्रंटल क्षेत्रों में मजबूत वाक्य और कमजोर वक्ता समूह-स्तरीय प्रभाव पाया गया। इस मानक विश्लेषण के बाद, हमने एकल-विशेष विषय और समूह-स्तरीय (तालैरच-आधारित) स्वतंत्र घटक विश्लेषण (ICA) किया जो वाक्य प्रक्रिया के लिए समय और फ्रंटल क्षेत्रों में कार्यात्मक रूप से जुड़े क्लस्टर की उपस्थिति को उजागर करता है, इसके अलावा श्रवण उत्तेजना या मस्तिष्क की डिफ़ॉल्ट स्थिति से संबंधित अन्य नेटवर्क को भी प्रकट करता है। अंततः, हमने मस्तिष्कों के बीच स्थानिक संगतता में सुधार के लिए एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन कॉर्टिकल संरेखण विधि लागू की और इस स्थान में रैंडम प्रभाव समूह GLM और समूह-स्तरीय ICA को फिर से चलाया। स्थानिक और अस्थायी रूप से असमूत्रित डेटा का उपयोग करते हुए, इस कॉर्टेक्स-आधारित विश्लेषण ने तुलनीय परिणामों का खुलासा किया लेकिन स्थानिक रूप से अधिक सीमित समूह क्लस्टर्स और अधिक विभेदक समूह क्षेत्र की रुचि समय सरणियों के साथ।
गोएबेल एट अल. (मंगल,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।