课程教师和 FIL 的 Peter Aston，2011 年 fMRI/PET/VBM 和 2012 年 M/EEG SPM 课程在伦敦录制（AVT Connect 的拍摄服务）的课程视频，该资源为上述课程的讲义，并且也可以作为SPM软件的使用手册

mfBox是Matlab工具箱，用于对多变量数据集执行无模型分析。 它还插入了SPM，用于分析多变量脑部记录，例如fMRI，SPECT和PET数据集。 该项目正在寻找新的维护者！

matlab人头检测的代码精神病 注意：此python代码可以运行，但是由于多种原因（特定于Python的问题和特定于MNE的问题），它不是最佳的。 我们已经在Matlab中实现了它，效果更好： 用于对来自eeg-fmri实验的eeg数据进行去噪并融合eeg-fmri数据的Python代码。 全自动管道，用于清除扫描仪内部采集的原始EEG数据。 程序包按顺序执行以下操作： 梯度伪影去除 心电图伪影去除 将来可能会添加以下功能： 使用ICA消除残留噪声 脑电运动检测和审查 清洁头皮空间信号的源定位 源空间与FMRI体素空间的共配准 每个体素中特定于频率的EEG-FMRI相关性 基于脑电图心动图伪影频率的时变心率 基于脑电图心电图伪影振幅的呼吸量 基于宽带高频EEG功率的毫秒级精确头部运动幅度 注意：由于开销较大，具有16 Gb RAM的计算机的最大EEG数据集为1.5Gb，这通常只会在梯度降噪步骤中出现问题 依赖项可以通过以下方式安装 cd eegfmripy python setup.py install 这些依赖性与mne-python（）相同。 安装后，您可以运行eegfmripy

malini：NeuroImaging中的机器学习（MALINI）是基于MATLAB的工具箱，用于使用静止状态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据进行特征提取和疾病分类。 介绍了18种不同的流行分类器。 稍加修改，它也可以用于使用任何功能集的任何分类问题

该工具箱包含以下文件。 自述文件.pdf Main_DTSR.m（DTSR的主文件） rec_codes文件夹（包含运行Main_DTSR.m的支持代码（主文件）） 代码与： P. Aggarwal 和 A. Gupta，“基于双时间稀疏性的压缩感知静息态 fMRI 加速重建”，计算。 生物。 医学，卷。 91，255-266页，2017。 https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2017.10.020

ADNI_rs-fMRI数据预处理过程_matlab.docx

fMRI_Data_Analyses ： 与fMRI图像处理原理相关的代码，包括， 和 ： 涵盖了最广泛使用的当前统计方法的代码，用于在Matlab SPM中分析fMRI数据。

gift-master.zip

bspm 这是我用来预处理和分析fMRI数据的代码，并且主要依赖于的例程。 bspm_某些函数是用于直接调用SPM函数的包装器（例如， bspm_checkreg大多数从spm_check_registration ），但是大多数函数旨在matlabbatch在SPM批处理系统中为各种模块构建matlabbatch结构的过程。 我认为我应该将其设为开源，因为，我相信开源，而且实际上，该存储库中的大部分内容都来自其他人的开源软件。 但是，由于这不是为公众编写的，因此我无法保证所有内容都可以在您的计算机上运行。 但是，如果您确保使用时，除thirdparty以外的所有文件夹和子文件夹都在您的M

使用fMRI数据预测各种机器学习模型和交叉验证方法的自闭症诊断 贡献者：Emily Chen，AndréanneProulx，MikkelSchöttner 该存储库包含在2020年BrainHack学校期间所做的贡献。该项目使用ABIDE数据集中的静止状态fMRI数据来训练机器学习模型，并获得了Creative Commons Zero v1.0 Universal许可。 如果您有任何疑问或意见，请随时与我们联系。 项目定义 个人背景 艾米丽 你好！ 我是麦吉尔大学（即将入学）的四年级本科生，学习计算机科学和城市健康地理，辅修认知科学。 我是Zatorre实验室的Isabelle Ar