思源黑体 加粗和中等
SourceHanSansCN-Medium.ttf
SourceHanSansCN-Bold.ttf
2022-10-17 17:15:06
8.89MB
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大数据-算法-非血流动力学响应函数分析BOLD省略胶质瘤氧含量与病理组织学对照研究.pdf
2022-05-04 14:09:03
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MATLAB血氧处理代码贝叶斯换粗体
本实验将重点开发功能性磁共振成像（fMRI）数据中与血氧水平相关（BOLD）信号的仿真，这些信号可作为计算参数映射（CPM）的基础，这是基于模型的fMRI实验的贝叶斯方法。
背景
功能性生物学过程是指尖上的刺激通过许多神经通路和血红蛋白React功能的激活而产生的，从而在大脑成像中表现为信号[1]。
对于功能性MRI，有两种实验设计，如下所示[2]。
积木式设计会在一段时间内持续刺激，随后一段时间内不会刺激。
相反，与事件相关的设计会应用点刺激，并且随着时间的推移，生成的BOLD信号将成为每个fMRI图像中的体素。
在倒数第二个步骤中，将生成BOLD函数。
它有一个初始的下降，之后是一个峰值，然后是刺激后的下冲[3]。
给定一条单一的BOLD信号曲线的形状，我们可以用反伽马分布对其进行近似。
贝叶斯框架有两个步骤：1.第一：选择先验条件。
在当前的模拟中，我们为反伽马分布2选择了一个共轭（平面/无信息）。
是史蒂文的幂定律中的幂。
我们想探索在设计实验时哪个alpha值能提供最佳的参数恢复。
这项研究是一个简化的案例，线性模型中只有一个beta。
2022-04-28 19:51:17
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思源黑体（包含 Bold, ExtralLight, Heavy, Light Medium, Normal, Regular）
2022-04-06 01:26:50
43.73MB
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arcgis js api 使用的字体，包括arial-unicode-ms-regular和arial-unicode-ms-bold，可以离线部署，特别是在内网使用的时候。
2022-04-05 21:13:16
17.83MB
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粗体信号MATLAB代码层流_BOLD_model
Havlicek,
M.
&
Uludag,
K.
(2019)
A
dynamical
model
of
the
laminar
BOLD
response,
NeuroImage,
doi:
10.1016/j.neuroimage.2019.116209
中描述的层流
BOLD
响应
(LBR)
模型的
Matlab
代码。
用
Matlab
R2015b
测试。
作者：Martin
Havlicek，马斯特里赫特大学
()
主要文件：
LBR_model.m
-
包含层流
BOLD
信号模型的主函数（包括两个如何生成稳态和动态响应的简单示例）。
LBR_parameters.m
-
LBR
模型的支持函数，包含模型所有参数的结构。
此函数的输出是
LBR_model
的第一个输入。
附加文件：
Neuronal_NVC_model.m
-
模拟神经元和血流响应的模型，在模拟动态响应的情况下，可用作
LBR_model
的驱动输入。
Neuronal_NVC_parameters.m
-
神经元_NVC_model
的支持函数，
2022-04-04 21:15:10
557KB
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