脑网络

这份脑图涵盖Hadoop相关知识点，可供学习和参考。

由Aggarwal、Priya和Anubha Gupta提出的研究，探索了组级脑网络的组融合多元回归建模方法。该研究发表于2019年的《神经计算》期刊第363期，详细分析了MATLAB在该模型开发中的应用和实现。

我开始实施ReGTries代码。我使用各种脚本处理数据。早期参与脑网络数据分析和Gtries算法的文件结果包括在内。在ADHD_200分析部分中，threshold_csv文件包含了我在统计分析中使用的数据，还有SPSS文件。在Gts_perf_analysis文件夹中，我有我本学期早期使用的关于脑网络数据的Gtriescanner程序的输出。这些输出记录在相应的电子表格中。数据集文件夹包含对大小为3、4、5和6的模体进行的分析处理。线虫神经元网络文件需要我使用Octave将其处理为边缘列表。论文部分包括我的最终论文及其LaTeX源文件。杂项文件夹包含了我在数据处理中使用的各种文件以及本学期中的笔记。这些文件记录了我在ADHD_200部分下进行的工作，包括20个阈值样本的应用。

Stavros Tsogkas在巴黎CentraleSupelec开发了随机森林图像MATLAB代码，用于脑分割。该代码可用于训练和评估CNN，详细信息可在我们在ISBI 2016上发布的实验中找到。我们的代码根据MIT许可证发布。如果您发现我们的代码或CNN生成的概率图对您的研究有帮助，请引用：@inproceedings{shakeri2016subcortical, Author={Shakeri, Mahsa and Tsogkas, Stavros and Ferrante, Enzo and Lippe, Sarah and Kadoury, Samuel and Paragios, Nikos and Kokkinos, Iasonas}, Title={Sub-cortical Brain Structure Segmentation Using F-CNNs}, Booktitle={International Symposium on Biomedical}

这是我个人学习Scala时总结的思维导图。

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。

基于 MATLAB，提供 GUI 界面，用于脑电信号处理。

这是一个用于计算脑电信噪比的算法，现在与大家分享。

周阳老师整理的 Redis 脑图，全面涵盖 Redis 知识点。 脑图内容： Redis 简介 Redis 数据类型 Redis 基本命令 Redis 事务和持久化 Redis 集群 Redis 应用场景

详细介绍了利用Matlab进行脑电数据处理以进行脑电源定位的方法。借助Matlab及其相关工具包，能够高效快速地处理脑电数据。