fMRI分析

典型相关分析matlab实现代码的质量和样式单元测试覆盖如何引用贡献者SPM12预处理管道说明依赖关系确保安装以下工具箱并将其添加到matlab路径。详细说明请参见以下链接：依赖关系的第二版本20或者4。为了简便起见，已将subfun工具箱添加到子文件夹中。此功能套件通常包括从读取和解压缩数据开始的步骤。然后，它依次执行切片定时校正、空间预处理（重新对齐到MNI空间）、平滑主题级别的GLM以及组级别的GLM（即汇总统计方法）。每个任务必须独立运行。所有参数最好在getOptions.m文件中修改。此外，还可以为每个受试者的非规范化图像运行GLM，以准备进行MVPA分析，并为MVPA中每个条件获取一个beta图像。核心功能位于子功能文件夹subfun中。管道的假设包括：虚拟扫描已从BIDS数据集中删除，并且可以直接进行预处理；给定任务的元数据与运行管道的第一个主题的第一次运行的元数据相同；该组在主题字段上是同质的。

tt变换MATLAB代码用于MID处理流水线，该存储库包含在货币激励延迟(MID)任务期间，通过拟合单主题GLM和绘制VOI时间课程来预处理和分析功能性磁共振成像(fMRI)数据的代码。我们将分析来自2个科目的数据。每个受试者在2次扫描运行中执行MID任务，并提供以下信息： 6个条件（0,1,5增益/损失试验），每个条件15次试验，总共90次试验。试验时间安排为： 0-2秒：中间演示，4.25-5秒：目标“窗口”，6-8秒：结果展示。试验间隔(ITI)为2、4或6秒，所有试验平均为4秒。软件要求（仅用于保存和绘制ROI时间课程），使用niftiRead()函数加载nifti文件到MATLAB。用户需确保有权执行脚本，运行以下命令： chmod 777 sh chmod 777 py以便执行。这只需要运行一次。功能磁共振成像管道检查原始数据，原始fMRI和解剖数据应在此处。

在神经影像学研究中，交叉验证LOOCV matlab代码的应用是探索混合效应多级分析(MEMA)和典型相关分析(CCA)的分析框架。这些方法适用于血氧水平依赖性(BOLD) fMRI体积数据分析，针对个体水平的数据进行精确评估，例如使用GLM模型和最小二乘限制最大似然估计。此外，行为数据的标准化分析显示了行为与神经活动之间的潜在联系。

MATLAB女性研究员代码存储库包含两个在青春期女性研究中使用的任务代码：自我变化（SVC）和差异自我披露（DSD）。SVC任务基于先前的自我评估工作，而DSD任务基于Tamir＆Mitchell的自我披露研究。

MATLAB代码实现了从静止状态fMRI BOLD信号中估计触发血液动力学响应的伪事件发作。基于点过程理论，使用模型检索事件与HRF发生及形状之间的最佳滞后，采用具有两个导数的规范形状或平滑的有限冲激响应。每个体素的HRF检索后，可在时间序列中对其进行反卷积以改进基于滞后的连接性估计，或映射形状参数作为病理生理指标。输入可以是3D或4D图像，或直接矩阵格式[观察x体素]。支持使用时间掩码排除特定时间点。Python软件包和BIDS-App已开发，可重复和轻松进行分析。

SpikeAnalyzer 是一个MATLAB工具，帮助检测fMRI时间序列中的非生理性峰值（异常值）。虽然它不能替代人工检查，但它能够帮助您挑选出可疑扫描，供进一步分析，如使用SPM工具中的spm_movie进行详细查看。 SpikeAnalyzer提供了两种检测方式： 通过对EPI系列总体活动的一阶导数进行阈值判断； 通过对运动速度进行阈值判断。 所有超过设定阈值的扫描将被标记为可疑扫描（即潜在的异常扫描）。在可视化图中，第一种方式检测到的峰值将以浅蓝色的垂直条形式显示，而第二种方式检测到的峰值则以浅红色标记。 您可以通过这些图形直观地看到峰值在全局活动中的“跳跃”，或者在一阶导数中以突然的变化出现。一阶导数方法尤为适用于定义阈值，因为除了某些轻微波动外，原始全局均值曲线即使在跳跃后通常也能接近零。这些“跳跃”现象可能是由扫描仪故障或对象移动造成的。 为了评估后者原因，SpikeAnalyzer结合对象运动参数来在定义的扫描窗口内预测全局均值（默认值）。

一组Matlab和SPM12脚本，用于优化fMRI数据集的图像和时间序列质量指标计算及可视化。受PCP-QAP和MRIQC启发，此工具为熟悉SPM12和Matlab的fMRI技术人员提供便捷的质量控制功能。尽管其相对性质取决于扫描仪位置、采集时间和数据格式，但可为研究人员提供关于潜在数据质量问题的有用见解。

Matlab代码演示了如何使用MCMC方法将ODC模型拟合到fMRI数据。该方法由Chaimow等人（2018）开发，处理功能性MRI数据，以反映血氧水平对神经活动的空间特异性响应。代码包括模型和MCMC算法的主要部分，可在本地或HPC群集上运行。示例数据来自Chaimow等人的研究，展示了在处理过的fMRI数据上的模型应用。

matlab图像清晰化实现代码先验如何影响多感知知觉。该代码与实验和论文紧密相关，已上传原始研究结果。更多信息和刺激请参见相关资源。原始版本的fMRI和行为实验运行脚本分别存放在fMRI和psychophysics文件夹中（最初在matlab 2010a和psychtoolbox 3.09中运行）。仍需改进文档。初始刺激存储于OSF私人项目中，因演员视频内容未充分开放。如需了解更多，请联系我们。用于分析的原始脚本存放在fMRI_analysis文件夹中，但文档记录尚不完善，用于后代和档案目的。其他未发布或提及的多项分析脚本存放于存储库archives分支的archive文件夹中。我已为原始fMRI数据制作了BIDS数据集。目前正在审核该功能磁共振成像研究的道德许可，以便全面开放数据。请谅解，如需了解详情，请联系我们。

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。