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

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

同步脑电 功能磁共振（EEG-fMRI）原理与技术同步脑电 功能磁共振（EEG-fMRI）原理与技术