本文介绍了静息态功能连接（RSFC）、独立成分分析（ICA）和网络模态这三种功能性脑网络划分方式，并提供了Python代码示例。这些方法用于理解大脑功能分区和信息传递。
功能性脑网络是指在大脑中负责特定功能的区域之间形成的连接网络。这些网络在神经科学和脑成像研究中起着重要的作用，帮助我们理解大脑的功能分区和信息传递。本文将介绍几种常见的功能性脑网络划分方式，并提供相应的源代码示例。
- 静息态功能连接（Resting-State Functional Connectivity，RSFC）
静息态功能连接是通过测量大脑在静息状态下的功能连接来划分脑网络的一种方式。它基于认为在静息状态下，大脑的功能连接反映了其内在的神经活动模式。常用的方法是计算大脑各个区域之间的相关性，并构建相关性矩阵。下面是一个简单的Python代码示例，使用fMRI数据计算静息态功能连接：
import numpy as np
from scipy import signal
def calculate_rsfc(data):
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