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文章目录广义线性模型与一般线性模型（前言）reference广义线性模型与一般线性模型（前言）广义线性模型(generalizedlinear models，GLM)是对普通线性回归的一种灵活的推广，它允许有误差分布模型且非正态分布的响应变量。广义线性模型通过允许线性模型通过连接函数（link function）与响应变量的相关以及允许每个测量的方差的大小作为其预测值的函数来推广线性回归。公式为：E(Y)=g−1(Xβ)E(Y)=g^{-1}(X\beta)E(Y)=g−1(Xβ)其中E(y)为

水平面，矢状面，冠状面horizontal sagittal and coronal planes

脑科学脑科学一般问题与研究意义脑科学一般问题: 意识是怎么产生的？为什么人各有志？为什么有些人更聪明、记忆力好？为什么有些儿童有自闭倾向？为什么有些人患抑郁症？机器人怎样才能拥有人类的智慧和能力？人类社会未来如何与智能机器人共存？这些问题可以说与脑科学密切相关。脑科学研究意义: 脑科学研究不仅可以使我们理解认知、思维、意识和语言等脑功能原理，对人类认识自身有重大科学意义，还能够对各种脑功能神经基础进行解析，对有效诊断和治疗脑疾病有重要临床意义，脑科学所启发的类脑研究也可以推动新一代人工智能和新型信息

文章目录简介简介结果受试者之间的连通性差异在大脑网络中分布不均功能连接性的变化与进化皮质表面扩展高度相关功能连接性可变性与大脑折叠模式相关，但与皮质厚度无关功能可变性与远程连接的程度呈正相关，但与局部连接性呈负相关预测认知和行为领域中个体差异的区域主要位于功能连通性高的区域排除潜在的混杂因素简介人们彼此之间在思维或行为上有所不同的事实源于大脑解剖结构和连通性的个体差异。在这里，我们使用重复测量的静息态功能MRI探索受试者之间的连通性差异性。功能连通性的个体差异在整个皮质中是异质的，异峰联合皮质的差异性明

文章目录核心概念一般线性模型概述GLM建模分析流程概览fMRI中的回归分析第一级GLM：单一体素，单一对象核心概念一般线性模型概述GLM:一般线性模型。它的核心思想是把数据看作是**模型函数（预测因子,predictor）和噪声（误差,error）**的线性结合。用线性代数的知识，我们可以将GLM表述为下面的形式：图1.GLM的数学形式用矩阵形式写为：Y=Xβ+εY = X\beta + \varepsilonY=Xβ+ε,其中 XXX为设计矩阵，Y,β,εY , \beta,\varepsil

文章目录摘要介绍方法结果基于连接的个体化分区个体化水平分区生成匀质性特性连接区域摘要皮层区域的空间拓扑特性因个体而不同。在个体中基于连接的功能和解剖皮层映射将促进结构与功能关系的研究。然而，与基于功能连通性的那些相比，从解剖学连通性得出的特定于个体的皮层拓扑属性的研究较少。我们旨在开发一种新颖的基于个性化解剖学连接的分区框架，并使用扩散磁共振成像（dMRI）技术来研究皮质区域空间地形特征的个体差异。使用高质量的，重复-session的 dMRI数据集（42个被试，每个被试2个sessions），通过基于