脑影像分析

当前话题为您枚举了最新的 脑影像分析。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

FSL MRI脑影像分析指南
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。
世界地图遥感影像分析
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。
Hadoop脑图
这份脑图涵盖Hadoop相关知识点,可供学习和参考。
PSPM-开源工具的并行化神经影像分析
PSPM,全称为Parallel SPM,是基于SPM的开源并行实现,主要用于处理和分析功能磁共振成像(fMRI)、结构磁共振成像(sMRI)等数据。与传统SPM相比,PSPM通过MPI实现分布式和并行计算,显著提升了处理速度和效率。MPI允许在多处理器或跨网络的多台计算机上运行并行程序,有效分解和执行任务。在神经影像分析中,PSPM并行化处理图像校准、配准、标准化等预处理步骤,支持简单的统计分析并行化,如方差分析或t检验。PSPM2-2.0.2-beta版本在测试阶段,包含新功能、性能优化和bug修复,提升用户体验和分析效率。其开源性质促进了社区的协作和创新,推动了神经影像分析技术的发展。
数字影像处理
这本出色的国外书籍是我们的教材,适合有志青年学习。
将R软件代码转换为MatlabNIAK神经影像分析套件
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代码用于动态功能连接分析的脑机接口研究
MATLAB数硬币的代码通过大脑和行为的联合分解来证明脑机接口控制中的学习。该存储库包含在中再现分析所需的所有代码。探索了支持脑计算机接口学习的功能网络的中尺度组织。必选套餐所需的MATLAB工具箱:eeglab,实地考察所需的Python工具箱:os,numpy,scipy,sys;(来自的NMF)所需的R工具箱:R.matlab,ggplot2,dplyr,coin,lmPer,汽车,aplpack,RColorBrewer,wesanderson,ez,plyr。指示前处理功能连接性和行为数据非常干净,因此需要最少的预处理。运行preproc_behav.m以获取每个科目的成绩和学习率(斜率)的摘要统计信息。运行preproc_wpli和preproc_wpli_pr.m以制作FC数据和阶段随机化的FC数据。这将调用函数wrapper_wpli.m和wrapper_pr_wpli.m。该脚本将使用Fieldtrip中的一个辅助函数来组合平面梯度仪,为每个试验使用定制的辅助函数get_window_wpli.m计算wPLI,并为每个会话保存一个矩阵。
Scala学习总结脑图
这是我个人学习Scala时总结的思维导图。
脑电信号处理程序
基于 MATLAB,提供 GUI 界面,用于脑电信号处理。
matlab脑电信噪比计算程序
这是一个用于计算脑电信噪比的算法,现在与大家分享。