<div dir="ltr"><br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On 4 November 2016 at 13:47, Marmaduke Woodman <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmwoodman@gmail.com" target="_blank">mmwoodman@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>hi</div><br>> How can we help?<br><div><br></div><div>It would be really really helpful to get feedback on the scope: what sort of functionality would you want from such a library? If you've ever done modeling work, what tripped you up or made life difficult?</div><div><br></div><div>I see a few main dimensions of scope & functionality:</div><div><br></div><div>First, in the projects I've seen using TVB and DCM, I see network models used both parametrically and non parametrically. By parametrically, I mean, for example,  that we do a parameter sweep over coupling strength, and compare empirical and simulated FC, and then look at, for example, a group wise difference of the best coupling strength. By non parametrically, I have in mind things like DCM's estimates of effective connectivity, where many parameters are being estimated and they are interpreted as an ensemble, not individually. This is naturally a slippery slope and some modeling questions lie between the two extremes.</div><div><br></div></div></blockquote><div><br></div><div>I think the distinction you're pointing to here is between inference on parameters vs. inference on models (parametric/non-parametric has separate meanings); and not DCM's estimates of effective connectivity parameters per se but rather model evidence/fit/frenergy metrics and comparisons thereof. Certainly it is essential to support both. </div><div><br></div><div> <br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div></div><div>The second dimension of scope is in terms of the methods and numerics implemented. Simple time-stepping schemes for differential equations are easy to implement, but making them high-performance is less so (think CUDA/OpenCL). Bayesian inversion is really neat, but requires computing gradients or using packages like PyMC3 or Stan.</div></div></blockquote><div><br></div><div><br></div><div>Definitely agree that model inversion/fitting should be a priority design consideration from the very start. PyMC3 does look like the way to go. </div><div> <br></div><div><br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><br></div><div>Finally, I would assume we're mainly interested in human or primate neuroimaging, so modalities like fMRI & MEG, and maybe invasive clinical modalities too. As more of a methods library, this would be a detail I guess, and I would expect to delegate I/O, formatting, etc to the respective libraries.</div><div><br></div></div></blockquote><div><br></div><div><br></div><div>Incidentally: I understand that there is a new MNE-NEURON project on the go (PIs Matti Hamalainen & Stephanie Jones), that will be looking to fit lower-level (compartmental) neuron models to MEG signals from humans and animals. Could well be a lot of overlap on model fitting problems. </div><div> </div><div><br></div><div><br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div></div><div><br></div><div>Again, consider this a RFC and let me know what you think.</div><span class="gmail-HOEnZb"><font color="#888888"><div><br></div><div>Marmaduke</div></font></span></div>
<br>______________________________<wbr>_________________<br>
Neuroimaging mailing list<br>
<a href="mailto:Neuroimaging@python.org">Neuroimaging@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/<wbr>mailman/listinfo/neuroimaging</a><br>
<br></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><p><span style="font-size:10pt;color:rgb(127,127,127)">Dr. John Griffiths</span></p><p><span style="color:rgb(127,127,127);font-size:10pt">Post-Doctoral Research Fellow</span></p><p><span style="color:rgb(127,127,127);font-size:10pt">Rotman Research Institute, </span><span style="color:rgb(127,127,127);font-size:10pt">Baycrest</span></p><p><span style="color:rgb(127,127,127);font-size:10pt">Toronto, Canada</span></p><p><span style="color:rgb(127,127,127);font-size:10pt">and</span></p><p><span style="color:rgb(127,127,127);font-size:10pt">Honorary Associate</span></p><p><span style="color:rgb(127,127,127);font-size:10pt">School of Physics</span></p><p><span style="color:rgb(127,127,127);font-size:10pt">University of Sydney</span></p></div></div></div></div></div></div>
</div></div>