The_best_man的博客

PR-GNN图神经网络用于脑网络分析PR-GNN的结构如上图所示，GATConv作为节点的卷积层，分别验证了基于ranking的池化方法SAGEPooling与TopKPooling作为节点的池化层。符号和问题定义根据T1T1T1 sMRI将大脑划分为NNN个ROI符号含义符号含义G=(V,ε)G=(V,ε)G=(V,ε)无向有权图V={v1,...,vn}V=\{v_1,...,v_n\}V={v1​,...,vn​}顶点集εεε边集H=[h1,...

ANTs软件安装写在最前面的，我使用的是Ubuntu18.04进行环境的安装与配置，安装ANTs前需要检查是否已经安装CMake以及ITK，如果已经安装了，请直接跳过前两个部分。本教程参考了医学配准软件ANTs安装Tutorial+避坑指南CMake安装下载安装包wget https://cmake.org/files/v3.12/cmake-3.12.1-Linux-x86_64.sh执行sh文件sh cmake-3.12.1-Linux-x86_64.sh继续输入sudo apt

fMRI预处理工具按照之前文章的介绍，该部分将主要介绍SPM与DPABI的处理流程，希望可以方便大家的学习。SPMDPABI优点便于了解数据处理的工作原理 简单，可执行批处理，任意中断处都可以开始缺点产生较大的数据量没有缺点诶SPM界面介绍数据预处理窗口统计处理窗口小工具窗口处理执行过程界面图形界面处理过程参见SPM入门案例1；SPM入门案例2；SPM入门案例3.DPABI界面介绍Command命令行打开DPAB|2

功能磁共振成像技术本文是根据我学习一年fMRI相关知识所总结的内容，我将会以我目前所学知识从使用的开发工具，处理步骤逐步介绍以及当前所研究的方向进行介绍。文中涉及的各种资料我将上传到我的Github中功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)通过使用BOLD信号应用于研究脑科学和认知科学。处理工具工欲善其事，必先利其器。借助优秀的开发工具可以达到事半功倍的效果。我比较常用的工具如下：开发平台Matlab2016b：该版本对于各

特征提取的算法CSP共空间模式共空间模式(CSP)是一种对二分类任务下的空间滤波特征提取算法，能够从多通道的脑机接口数据里面提取出每一类的空间分布成分。共空间模式算法的基本原理是利用矩阵的对角化，找到一组最优的空间滤波器进行投影，使得两类信号的方差值差异最大化，从而得到具有较高区分度的特征向量。假设X1X_1X1​和X2X_2X2​分别为二分类想象运动任务下的多通道诱发相应时空信号矩阵，他们...

Face group fMRI dataIntroduction多种fMRI的实验对象的random effect 分析与second-level模型。second-level包含三个基本类型：M2c：只使用HRF(血流动力学影响函数)。每个实验对象使用单次观测(single observation)，使用One-sample t-test分析数据M2i：使用来自informed基集的对...

Face fMRI data要求实验者通过按键来判断知名度。因此这里有4种兴趣的类型；第一二步显示出有知名度和没有知名度的人脸，代表着N1,N2,F1和F2。###准备工作通过EPI获得图像，其中回复时间TE=40ms，重复时间TR=2s，24个下降的切片，3mm厚和1.5mm间距。数据获取：Face Repetition dataset创建face_rep的文件夹用来存放分析的...

如何使用SPM入门1.准备工作(1)数据下载使用样例Auditory fMRI dataset，数据来源于官网下载未处理的数据Raw functional and structural data。(2)创建文件夹创建名为auditory的文件夹，在该文件夹下创建三个子文件夹分别是dummy,jobs,classical分别用于存放dummy scans、job-specificati...