DGM:用于多元时间序列数据的动态图形模型，用于估计网络中的有向动态关系

DGM：用于多元时间序列数据的动态图形模型，用于估计功能性MRI中的定向动态网络 该软件包的目的是研究功能性MRI中的定向动态功能连接。 动态图形模型（DGM）属于动态贝叶斯网络家族。 DGM是动态线性模型（DLM）[1]的集合，它是每个节点上的动态多变量回归。 此外，DGM会搜索所有可能的父模型，并为每个网络节点提供回归模型方面的可解释拟合。 DGM有一个特殊的变体，称为多回归动态模型（MDM），它将网络约束为一个无环图[2,3]，但对于DGM，我们不使用此约束。 当前的研究旨在使用人类连接基因组计划（HCP）的模拟和大数据对DGM进行全面表征，以测试有效性和可靠性，从而使这种新方法可用于神经影像学研究。 参考 Schwab，S.，Harbord，R.，Zerbi，V.，Elliott，L.，Afyouni，S.，Smith，JQ，…Nichols，TE（2017）。 使用动态图形模