神经影像分析

当前话题为您枚举了最新的 神经影像分析。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。

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。
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。
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。
Matlab影像叠加代码烹饪视频的隐藏式字幕神经网络
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。
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。
Matlab神经影像.nii到.png格式转换器轻量级工具为医学影像和计算机视觉研究者设计
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。
MATLAB神经网络实例分析
详细记录了MATLAB程序如何应用于解析BP神经网络以及其他类型如RBF网络的具体案例。
SVR算法MATLAB代码神经影像学中模式回归的比较及样本大小影响评述
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》)。
灰色模型MATLAB代码在神经影像处理中的应用—cdcat_spm的格式化执行
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。