功能磁共振成像（fMRI)的基础知识，欢迎各位下载！

从普适计算的角度出发，探索不同时空尺度的神经元组件之间的有效连通性是人脑研究中的重要问题。 同时，网络主题在网络分类和结构网络特性分析中发挥作用。 本文开发了一种通过使用网络图案来分析功能磁共振成像（fMRI）数据的有效连通性的方法。 首先，基于格兰杰因果关系分析（GCA）分析了功能磁共振成像时间序列之间的有向相互作用，从而建立了复杂的网络以揭示不同大脑区域之间的因果关系。 然后用多种网络图案描述了复杂网络中的有效连通性，并根据网络图案拓扑参数表征了fMRI数据的统计特性。 最后，实验结果表明，该方法在测试和测量fMRI数据的有效连通性方面是可行的。

matlab代码保密脑龄 评估各种机器学习模型性能的研究，这些模型用于通过基于功能磁共振成像的多种生物标记和认知行为表现来预测一个人的大脑年龄。 结果概述： 先决条件 所有功能都是用matlab编写的。 分析说明 使用一系列认知测试对行为测度进行了预测，预测了各个年龄段的约100名健康成年人的大脑年龄，使用了各自的功能磁共振成像数据计算了他们的功能连通性概况，并使用，计算了每个人的fMRI数据，这也是从每个人的功能磁共振成像数据得出的。 创建并比较了许多回归模型，以查看它们如何处理少量主题和许多功能。 这些包括： 二次模型回归 一般线性模型回归 偏最小二乘回归 森林随机回归 支持向量回归 通过使用嵌套的交叉验证结构来防止过度拟合，从而实现了预测。 结果发现，支持向量回归和偏最小二乘回归能够胜过其他方法，在受试者实际年龄和预测年龄之间平均误差为7.4年。 出于患者机密原因，此处未包含数据 档案文件 age_predict_master.m-运行所有模型的脚本 / model_functions-每种模型类型的脚本 - nested_fcn_quadratic_model_February

tt变换matlab代码MID处理流水线 该存储库具有在货币激励延迟 (MID) 任务期间通过拟合单主题 GLM 和绘制 VOI 时间课程来预处理和分析功能性磁共振成像 (fmri) 数据的代码。 我们将分析来自 2 个科目的数据。 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：中间演示 4.25-5 s：目标“窗口”（即目标将出现在此时间窗口内的某个时间） 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 （仅用于保存和绘制 ROI 时间课程） （仅用于其 niftiRead() 函数将 nifti 文件加载到 matlab 中以保存时间课程） 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

看脑电图像的文件，fMRI、MRI等脑电图，可以用该软件打开看到，三维立体。

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在本文第一部分介绍了SPM软件包对数据进行预处理的基本数学原理后,此第二部分将重点介绍它在PET 和 fMRI 数据处理中的一些具体应用模型。

基于脉冲深度信念网络的fMRI分类研究

matlab导入xlsx数据代码一步一步使用 CONN (rest_pipeline) 的静息状态 fMRI 分析管道 此代码仅用于我们的实验室，但请随时查看它以及我如何使用 CONN 的批处理功能。 介绍 这个 MATLAB 管道基于 CONN（功能连接工具箱），旨在仅用作 CONN 批处理函数的包装器，有时这可能非常乏味。 基本思想是简化数据的导入、多个图集的使用以及（待分析的）ROI 的规范——所有这些都在使用 CONN 的批处理功能时。 安装 无需安装，但需要CONN和SPM。 如何 要通过此管道运行数据，请执行以下步骤： 确保所有数据都在一个文件夹中，每个主题都有一个子文件夹。 在主题的文件夹中，您需要有一个 4D-Nifti 文件或多个 HDR 图像。 打开“run_rest_pipeline.m”并将其保存在特定于您的项目的不同名称下。 在此 m 文件中，按照该文件中的注释中所述插入所有项目规范。 在运行脚本第一部分中的所有变量后，继续第二部分并指定要运行的所有分析。 当您第一次运行分析并希望得到连通性矩阵时，请运行除二级分析之外的所有内容。 如果您需要指定其他 CONN