神经影像

NIAK v0.6.4.3是一个基于Octave或Matlab进行fMRI处理的模块和管线库。它支持在本地或超级计算环境中并行运行，适用于Linux OS和MINC文件格式。有兴趣将NIAK用作开发库或为项目做出贡献的开发人员可以查阅NIAK的Google Code页面。Wiki提供详细的用户指南和资源列表，包括预处理管道的教程。NIAK最初由Pierre Bellec设计，并在加拿大Alan C. Evans实验室启动。

Matlab影像叠加代码:egg:用于烹饪视频的隐藏式字幕神经网络是计算机视觉领域的研究热点。该项目通过多级管道分析烹饪视频，以提取细节，改进当前在Youtube和Vimeo等网站上实施的字幕系统。结合光学字符识别、对象识别神经网络和序列到序列学习技术，该项目从视频中提取信息，生成更优质的字幕。这项工作显示了在不需要更多培训的情况下，通过整合现有技术，创建领域特定的专业知识的潜力。

这本出色的国外书籍是我们的教材，适合有志青年学习。

医学影像和计算机视觉研究人员，这款神经影像.nii到.png格式转换器是您的理想选择。只需将脚本添加到路径中，输入命令' nii2png '，选择工作目录和您的NIfTI图像，即可快速转换。您还可以选择旋转图像，处理后的png文件将保存在工作目录的png文件夹中。

SVR算法MATLAB代码Pattern_Regression这是我们NeuroImage论文的代码，其中涉及不同模式回归算法（包括OLS、Ridge、LASSO、Elastic-Net、SVR、RVR）的比较，以及样本量对预测性能的影响。如果您希望进行个性化的行为预测工作，推荐尝试这些代码。这些代码特别适用于本研究，如需使用，请引用我们的相关论文（Zaixu Cui, Gaolang Gong, 2018年《NeuroImage》）。

FSL MRI脑影像分析指南 本指南概述使用FSL软件包进行MRI脑影像分析的流程及常用工具： 1. 安装与学习资源: FSL官方网站提供详细的安装教程。 FSL Course是深入学习FSL的优秀资源。 2. 预处理: 颅骨剥离 (BET): 去除头骨及非脑组织。 感兴趣区域选取 (FSLROI): 提取目标脑区。 3. 图像分割: FAST: 基于模型的快速组织分割，包含偏置场校正功能。 Partial Volume Segmentation: 处理组织边界模糊问题，提高分割精度。 4. 结果统计与分析: FSLSTATS: 提取分割结果的统计指标(如体积、平均强度等)。 FIRST: 皮层下结构(如海马、丘脑)的自动分割与统计分析。 Vertex Analysis: 基于表面的皮层形态学分析。 Volumetric Analysis: 基于体素的脑区体积分析。 5. 信息汇总: 整合分析结果，撰写研究报告。

将您关注的shp格式区域与世界地图遥感栅格影像进行叠加，能够实现更精细化的数据分析和研究。

检验污染模型MATLAB代码模型cdcat_spm（cdcatmr的神经影像管道）代码格式化，以便MATLAB脚本/函数在单个主题上运行。每个步骤按文件夹划分，Slurm脚本编译所需的函数，并提交并行作业数组以提高效率。一旦设置了SPM12和Atlas，您只需在Slurm文件中更改路径和ACCRE上的MATLAB版本（通过ACCRE终端上的ml检查）等信息即可，无需在MATLAB脚本中进行更改。所有Slurm脚本共享相同的sBatch指令，重要路径包括您的MATLAB/SPM12路径、cdcat_spm的克隆目录和Scratch数据目录（在ACCRE上为/scratch/polynlab/fmri/cdcatmr），确保代码知道数据的位置。管道概述截至03/10/20。

基于Matlab语言实现的最小二乘影像匹配程序。

探讨了多媒体数据挖掘的原型，通过建立包含媒体库、特征库和知识库的体系结构，全面展示影像数据的特征，从而有效解决了影像数据表示的问题。