SPM/双状态DCM
双状态DCM [1] 是对fMRI中DCM标准神经元模型的扩展。而DCM中的标准神经元模型将每个区域的活动表示为单个量，双状态DCM在每个区域都有一个抑制性和兴奋性神经元群体。这给出了每个区域内固有连接的明确模型，并且被采用以比原始模型更合理且更不受约束。双状态DCM施加了正性约束 - 区域之间的所有连接都是兴奋性的，这符合真实皮层层次结构的组织，其中长距离连接是谷氨酸能的。凭借这些更丰富的动力学，双状态DCM 可能会更好地拟合 fMRI 数据。此外，抑制性和兴奋性群体增加了模型的稳定性，允许放宽连接的先验，这也可能提高模型解释数据的能力。
该模型（见图）涉及每个区域的兴奋性 (E) 和抑制性 (I) 群体之间的循环连接。从 E 到 I 有一个兴奋性连接，表示为 EI，从 I 到 E 有一个抑制性连接，表示为 IE。E 和 I 上有抑制性自连接，分别称为 SE 和 SI。区域之间的连接 (EE) 连接每个区域的兴奋性群体。在它在 SPM12 中的当前实现中，分配给这些连接的值是在将模型拟合到数据时估计的（EE 和 IE），或者具有固定值（EI、SI、SE；见下表）。EE 外部连接基于 A 矩阵的非对角线（如果有调制输入 B 则加上），而 IE 自抑制连接从 A 矩阵的对角线获取其值（如果有调制输入 B 则加上）。
| 连接 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| IE | 固有抑制性到兴奋性 | 估计 |
| EE | 外部兴奋性到兴奋性 | 估计 |
| EI | 固有兴奋性到抑制性 | 1 |
| SI | 固有自抑制（抑制性） | 1 |
| SE | 固有自抑制（兴奋性） | 0.5 |
为了使某些连接始终具有正效应，而另一些连接始终具有负效应，连接的参数（A 矩阵）和调制输入（B）是对数缩放参数，它们会增加或减少先验值。
区域间 EE（兴奋性到兴奋性）连接强度计算如下
其中 是时间 t 时一对区域 i 和 j 之间的连接强度（在 A 和 B 矩阵中求和）。
抑制性自连接 IE 以相同的方式进行转换，但它们始终为负，以确保稳定性
因此，A 矩阵和 B 矩阵中的值缩放先验连接强度，1/8Hz。A 矩阵和 B 矩阵中区域间连接的值为 0，相当于 1/8 * exp(0 + 0) = 1/8Hz 的连接强度。自连接的值为 0，将给出 -1/8 * exp(0+0) = -1/8Hz。
这意味着为了检查模型估计的结果，首先应该取 A 和 B 矩阵的指数，即 exp(DCM.Ep.A) 或 exp(DCM.Ep.B)。（如果使用 GUI 中的“查看”工具，则会自动执行此操作。）得到的结果是一个缩放因子，它缩放先验。值为 1 表示没有影响，大于 1 的值表示比先验更大的振幅影响，小于 1 的值表示比先验更小的振幅影响。C 矩阵中的值以 Hz 为单位。
以下是一些关于如何解释参数的更多示例。
区域间连接 exp(DCM.Ep.A(i,j)) 大于 1，意味着区域 j 对区域 i 的兴奋性影响大于先验值（1/8Hz）。小于 1 的值意味着兴奋性影响小于先验值。
自连接 exp(DCM.Ep.A(i,i)) 大于 1，意味着区域 i 的自抑制比先验值（-1/8Hz）更强（更负）。小于 1 的自连接意味着区域 i 的自抑制比先验值更弱（更不负）。
如果估计的参数 exp(DCM.Ep.B(i,i)) 大于 1，则表示任务导致区域 i 的自抑制增加。相反，如果该连接上的值小于 1，则表示任务导致自抑制减少。
如果区域间连接上的估计参数 exp(DCM.Ep.B(i,j)) 大于 1，则表示任务导致从区域 j 到区域 i 的连接强度增加。如果该值小于 1，则表示任务导致该连接减弱。
SPM12 中的模型实现（此处描述）与 Marreiros 及其同事在原始科学论文中[1]的描述存在一些差异。在论文中，所有可能的兴奋和抑制状态之间的内在连接都被调节和显式估计。因此矩阵 A 和 B 的大小为 [2xm,2xn]，而不是 [m,n]。这种实现没有在 SPM 中采用，目的是为了允许与其他单态和非线性 DCM 选项进行更直接的模型比较 (BMS)。如上所述，该软件使用一种简化的方案，其中 B 矩阵上的自连接上的估计参数大于 1 会导致 IE 内在抑制到兴奋连接，因此任务会导致该区域的自抑制增加。