功能脑网络估计 脑网络分类 交叉验证 不同脑网络建模方法的实例 包括了其对应的留一法交叉验证，ttest特征选择等等

使用静息态fMRI脑数据,构建了基于格兰杰因果分析的有向功能脑网络,对正常对照组和轻度认知障碍的早期和晚期进行识别。在特征选择部分,有向脑网络的局部属性和全局属性被施以双样本t检验,三组间具有显著差异的属性被选作分类特征;接着,支持向量机算法被应用于后续的分类。最后,运用单因素方差分析探测三组间两两均具有显著差异的脑区信息。实验结果表明,本研究取得了较好的分类效果,颞中回、楔前叶、海马旁回等许多脑区在3个考察组中均体现出了显著性差异,这与已有研究的结果基本一致。

安全技术-网络信息-首发精神分裂症患者脑灰质和脑网络的磁共振成像研究.pdf

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�

典型相关分析matlab实现代码动态脑网络模块 模块化脑网络组织的时间稳定性-及其与个体差异的关系（例如，一般智力） 下文提供了Kirsten Hilger，Fukushima Makoto，Olaf Sporns和Christian Fiebach共同撰写的“与人类智力相关的功能性大脑模块的时间稳定性”一文中使用的分析管道的详细说明（doi：即将出版）。 该存储库中的脚本可用于复制论文或更广泛的分析，以研究个体差异（例如，智力）与模块化脑网络组织的时间动态之间的关联，这些关联可作为模块化随时间推移的标准偏差进行操作。 此外，脚本还可以为每个受试者确定极端模块化状态（特别是高模块化或低模块化状态）的数量，它们与个体差异的潜在关系以及网络稳定性在大脑某些区域的定位（通过计算稳定性）。特定于节点的共分类值代表了大脑网络稳定性的另一种可操作性）。 此外，该存储库还包含其他脚本，用于研究模块化分区本身的时间动态（通过信息论的措施进行操作）以及网络最大模块的时间稳定性（网络集成的措施）。 最后，该脚本还包含分析代码，用于研究静态网络中的脑网络模块性以及具有个体差异的潜在关系。 如果您对脚本有疑问

脑网络可视化 脑网络可视化工具（python） 运行 example/render_inputs.sh 以获得最小示例 ================ 自述文件： 命令行选项/标志： -n N：N 是 Node csv 文件的路径 -n 是必需参数 -e E：E 是 Edge csv 文件的路径 -a A：A 是邻接矩阵 csv 文件的路径 应该使用 -e 或 -a 选项。 -l L: L 是波瓣 csv 文件的路径 如果您想手动指定波瓣的范围，请使用 -s S：S 是一个数字，它指定只有权重在整个边权重范围前 s % 的边将被渲染 -t T：T 是一个数字，指定将渲染 t% 的边。 这些边将是那些具有最高权重的边。 如果相同权重的候选者之间存在平局，则会不确定地打破 -s 或 -t，或者两者都不能使用，但不能同时使用。 -o O：O 是输出文件的路径 可选（默认为 fmri-

基于交叉频率耦合算法的脑网络在工作记忆中的动态特性

olaf的经典脑网络书籍，脑科学研究必选

脑是人体最为复杂的器官，脑图谱是理解脑的结构和功能的基石。它为探索复杂的脑部结构和异常变化进行"导航"。因此，脑图谱绘制一直以来都是神经科学、认知科学、心理学和脑疾病研究的共同前沿领域。模式识别国家重点实验室脑网络组研究中心负责人蒋田仔研究员的报告详细阐述了研究团队近10年来在人类脑网络组图谱方面的研究进展，从脑网络组图谱的绘制、验证与应用三个方面，系统回顾了脑网络组图谱的原创思想、构建框架、生物学基础、以及在脑认知与疾病中的应用示范，并对脑网络组图谱的未来发展从多模态集成、个体化绘制以及多尺度验证三个方向进行了展望。我们希望该报告能够帮助读者厘清研究脉络，明晰未来走向。

相干，相位同步脑网络连通性指标计算