面向脑血管分割的改进型非局部均值滤波算法研究.docx

脑科学小组设计实验（占课上大分）：具体跟我发布的脑科学实验设计那期是相关的

ggseg 该软件包主要包含绘图功能ggseg和不同大脑图谱的data.frames进行绘图。 在区域或网络上绘制分析结果的绘图通常涉及在统计工具（例如R）和用于大脑成像的软件之间进行交换，以正确地可视化分析结果。 该软件包旨在使直接通过R绘制结果成为可能。 地图集 软件包中目前有四个地图集： dk -Desikan-Killany地图集（aparc）。 aseg皮层下自动分割。 我们正在努力在Wiki中创建有关如何创建和贡献地图集的详细说明。 ggseg函数已经允许您为它提供自定义地图集的data.frame（如果有的话），但是必须符合某些规范才能工作。 注意：从1.5.3版开始， ggseg分为两个软件包：一个用于ggplot中的2d多边形图，另一个用于通过plotly的3d网格图。 这样做是为了减小程序包的大小，依赖性以及简化维护。 如果需要3d绘图工具，请转到。 您可

自己总结的cartographer后端处理详细脑图，从添加节点开始，到构建约束，到线程池，到全局优化都有，提取了关键的函数。xmind格式，下载以后可以自己修改。

小波变换原理： 小波变换的含义是把某一被称为基本小波（mother wavelet）的函数作位移τ再 在不同尺度α下，与待分析信号X(t)左内积，即 式中，α>0，称为尺度因子，其作用是对基本小波Φ（t）函数作伸缩，τ反映 位移，其值可正可负，α和τ都是连续变量，故又称为连续小波变换（continue wavelet transform， 简称CWT）。在不同尺度下小波的持续时间随值的加大而增 宽，幅度则与反比减少，但波的形式保持不变。 傅里叶分析是将信号分解成一系列不同频率的正弦波的叠加，同样小波分析 是将信号分解为一系列小波函数的叠加，而这些小波函数都是由一个母小波函数 经过平移和尺度伸缩得来的。 二、小波变换

GPU流水线脑图

一种用于家庭睡眠监护的脑电预处理算法.doc

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用matlab生成谐波代码脑电信号处理 Matlab中的EEG信号预处理和分类。 开发该代码是为了分析EEG信号在抓握和提起任务中区分丝绸，麂皮和砂纸的表面纹理的能力。 此代码中使用的数据是Luciw et.al.（）生成的数据。 作者提供了一个函数WEEG_GetEventsInHS（），并在此代码中使用了该函数。 此项目使用主题7和11的表面系列试验。 这段代码： 预处理脑电数据 通过主成分分析执行降维（此部分在代码中被注释掉，以从后续技术中生成结果） 生成频谱图 使用在此处找到的函数permutest执行非参数置换测试。 实现SVM分类器并计算准确性，误报率等。 其他信息：乳突通道是通道17和22。由于感兴趣的信号在运动皮层中，因此从乳突通道引用EEG数据。 保留权利的课程中提供了用于多个小波时频分析的函数mttfr（）。 这是文件中提供的一些信息，可能有助于重现该信息： 用法： [功率，平均，ITC，时间] = mttfr（x，fs，freqs，n_cycles，time_bandwidth） 例子： [功率，平均，ITC，时间] = mtffr（x，4000，30：5：100

编写了一个 Matlab 代码来分割肿瘤并使用 SVM 将其分类为良性或恶性。 使用的特征是DWT+PCA+Statistical+Texture 怎么跑？？ 1.解压Brain_Tumor_Code文件夹放在Matlab路径下，添加数据集2. 运行 BrainMRI_GUI.m 并在 GUI 中单击并选择图像3.对图像进行分割，观察分类结果4. 评估准确性代码大致基于以下论文（包括），请引用并感谢作者： [1] Zhang，Yudong和Lenan Wu。 “通过主成分分析和核支持向量机的 MR 脑图像分类器。” 电磁学研究进展 130 (2012): 369-388。 注意：头骨区域的分割是一项持续的任务，一旦结束将上传更好的代码随时欢迎提出意见和建议 提前致谢 马努BN