数据融合matlab代码CMTF_hunyadi 通过CMTF进行癫痫数据的EEG-fMRI融合 描述 EEG数据（每位患者的平均间质放电量）以患者的张量x通道x时间表示。 fMRI数据表示为患者x体素的矩阵。 体素是通过传统的基于GLM的EEG-fMRI图像获得的矢量化图像，然后进行遮罩以减少体素的数量。 然后，通过4种不同的方法进行关节盲源分离：jointICA，temporal-jointICA，耦合张量矩阵分解（CMTF）和受限CMTF，其中根据脑电图中尖峰和慢波的幅度固定患者的特征。 参考 该代码执行该方法并重现以下结果中描述的数据：[1] Hunyadi B.，Van Paesschen W.，De Vos M.，Van Huffel S.，``EEG和fMRI的张量矩阵分解，以探索癫痫病网络活动''，Proc。 2016年9月在匈牙利布达佩斯举行的2016年第23届欧洲信号处理会议（EUSIPCO）会议上发表演讲。 关键字/标签 脑电图，功能磁共振成像癫痫，张量分解，盲源分离，多峰融合 描述代码 jica_vs_jmtf_group_tle： 加载来自10例颞叶癫痫患者的

tt变换matlab代码MID处理流水线 该存储库具有用于在货币激励延迟 (MID) 任务期间预处理和分析功能性磁共振成像 (fmri) 数据的代码。 该数据集包含来自 42 个控制对象的数据。 每个受试者在 2 次扫描运行中执行 MID 任务，并提供以下信息： 6 个条件（0,1,5 增益/损失试验） 每个条件 15 次试验，所以总共 90 次试验 试用时间： 0-2 秒：提示呈现（+/- $0、$1 或 $5 提示） 4.25-5 s：目标窗口（即目标将在此间隔内的某个时间出现） 6-8 秒：结果展示 试验间隔 (ITI) 为 2、4 或 6 秒，所有试验平均为 4 秒 入门 软件要求 （注意：版本很重要，因为较新版本的 AFNI 显然没有在此管道中使用的 3dFourier 命令） （目前用于保存和绘制 VOI 时间课程） 权限 确保用户有权执行脚本。 从终端命令行，cd 到包含这些脚本的目录。 然后输入： chmod 777 *sh chmod 777 *py 能够执行它们。 这只需要运行一次。 功能磁共振成像管道 检查原始数据 原始 fMRI 和解剖数据应该在这里，相对于您的

在图论分析中从fMRI中提取复杂网络的主要步骤。 步骤一： 对采集的功能磁共振成像数据进行许多预处理步骤，包括切片之间的时间校正、重新对准、图像配准、基于分割的归一化和空间平滑。需要注意的是预处理步骤的选择和顺序可能会影响最终图指标测量的范围。 预处理步骤可以参考：DPABI详细使用教材——数据准备、预处理流程、数据分析流程 步骤二： 为了探索大规模的大脑网络，应用了适当的分割方案，例如解剖学自动标记图谱，将整个大脑划分为几个皮质和皮质下的解剖单元。 步骤三： 通过平均该特定区域内的所有体素的时间进程平均作为该脑区的时间序列。 步骤四 ： 执行在前面部分中回顾的连通性方法之一，诸如相关分析，以确定大脑不同脑区间的时间序列的成对关联。 步骤五 ： 通过对相关矩阵的值进行阈值处理来获得二进制连通性矩阵(即邻接矩阵)。 步骤六 ： 可以使用大脑连接工具箱获得表征大脑网络连接的局部和整体架构的关键拓扑属性。

matlab中位值平均滤波算法代码odcpsf-mcmc Matlab代码使用MCMC使ODC模型适合fMRI数据，该方法用于： Chaimow，D.，Yacoub，E.，Uğurbil，K.＆Shmuel，A.功能性MRI血液氧合React相对于神经元活动的空间特异性。 Neuroimage 164，32–47（2018）。 -脚本，演示了如何在已处理的ODC fMRI数据上运行MCMC（对fMRI结果的保存方式进行了一些假设，请参见参考资料）并可视化结果。 -模型和MCMC算法的主要代码 -在本地或HPC群集上启动和运行MCMC作业所涉及的代码 -测试 -一些辅助功能 -示例处理的fMRI数据：Chaimow等人的受试者1的GE和SE图谱。 （2018），在processMCMC.m中用作示例 一般说明 在（和）中实现了ODC的fMRI生成模型。 该函数在给定一组参数的情况下模拟ODC fMRI映射，并在给定真实fMRI数据的情况下计算能量和梯度。 哈密​​顿蒙特卡罗算法的实现与模型无关。 通常，为了对实际数据运行MCMC模型拟合： 使用，从已处理的fMRI数据和所需选项中创建ta

安全技术-网络信息-针刺治疗急性腰痛导致脑功能网络改变的fMRI研究.pdf

该工具箱提供了在 Matlab 中可视化 3D 大脑模型的功能，以及灵活地绘制大脑表面及其周围数据的功能。 该工具箱包括一个演示脚本和数据，让您快速熟悉它。 所有功能都包括全面的文档； 键入“帮助<功能名称>”以访问描述和使用说明。

matlab中t测试代码代码 各种Matlab脚本，用于分析Freesurfer和fMRI数据。 还包含对自闭症的表观遗传数据和纵向头围的分析 此代码中的大部分致力于我的论文主题，即中枢视力丧失后会出现什么神经可塑性。 为了回答这个问题，我们收集了T1结构数据和功能性MRI。 以group_ttest，pairtest和ttest_开头的代码是对主要视觉皮层中的ROI与执行控制中涉及的一组ROI之间功能连接的分析。 fcMRI分析中未使用的许多其他脚本与T1结构MRI数据的Freesurfer分析一起使用。 有两个文件用于绘制和分析纵向自闭症研究数据（plot_headcirc，headcirc_plot）。 最后，gene_overlap和Dir_analysis是用于从表观遗传数据调查基因表达变化的脚本。

基于SPM的任务态fMRI分析,神经科学

典型相关分析matlab实现代码代码质量和样式 单元测试和覆盖 如何引用 贡献者 SPM12预处理管道说明 依存关系 确保安装以下工具箱并将其添加到matlab路径。 有关说明，请参见以下链接： 依存关系 二手版本 20 ??? 或者 4.？ v7487 不适用 为简单起见，已将subfun工具工具箱添加到该子subfun文件夹中。 一般说明 这套功能将从读取和解压缩数据。 然后它将执行： 切片定时校正 空间预处理（重新对齐，对MNI空间进行归一化）， 平滑 主题级别的GLM和 组一级的GLM为SPM（即汇总统计方法）。 这必须针对每个任务独立运行。 所有参数最好都应该在getOptions.m文件中进行更改。 它还可以通过在非规范化图像上为每个受试者运行GLM来准备数据以运行MVPA分析，并为要在MVPA中使用的每种条件获取一个beta图像。 核心功能位于子功能文件夹subfun 假设 目前，此管道进行了一些假设： 假设虚拟扫描已从BIDS数据集中删除，并且可以直接跳至预处理， 假定给定任务的元数据与正在运行此管道的第一个主题的第一次运行的元数据相同， 它假定该组是在主题字段（例如s

基于静息状态fMRI的ADHD儿童复杂脑网络分析，冀鑫如，崔俊伟，注意缺陷/多动障碍（Attention Deficit/Hyperactivity Disorder，ADHD）是一种非常常见的儿童精神障碍疾病。ADHD已成为近十年来我国甚至世界一个�