空间零模型的显著性检验 surface-level(顶点，脑区)，volumetric -level(体素，脑)校正——Spatial nulls for significance testing

已于 2022-10-22 21:52:12 修改
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分类专栏： 神经科学工具箱 脑科学核磁共振成像 脑网络的图论分析 文章标签： python 开发语言
于 2022-10-22 21:35:48 首次发布
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这篇博客介绍了如何使用neuromaps库进行空间零模型的显著性检验，涵盖了顶点级、脑区级和体积级的数据校正。内容包括安装依赖、非分区数据和分区数据的空模型应用，以及适用于MNI152空间的特定空模型。通过这些方法，可以进行相关性和p值计算，以评估大脑映射的统计显著性。

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空间零模型的显著性检验：表面层和体积层校正
KdpdCode的博客
09-23 107
综上所述，表面层校正和体积层校正是两种常见的空间零模型，用于进行显著性检验。通过生成随机模型并计算与观测数据的差异，我们可以评估观测数据的显著性水平。通过使用适当的源代码示例，我们可以在实际应用中实现这些方法，以支持空间统计分析的显著性检验。空间零模型是一种常用的方法，用于生成随机模型以检验观测数据的显著性。在本文中，我们将讨论两种常见的空间零模型：表面层和体积层校正，并提供相应的源代码示例。函数用于根据差异度量计算观测数据的显著性水平。函数用于计算观测数据与随机数据之间的差异度量。
neuromaps: structural and functional interpretation of brain maps 多模态、多尺度脑科学数据综合分析的利器
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
10-22 776
介绍了一个开放访问的Python工具箱，neuromaps，以使研究人员能够系统地共享、转换和比较脑图。neuromaps软件工具箱在[neuromaps](https://github.com/netneurolab/neuromaps)上可用
在线作图|在线做零模型分析（null model）
weifanbio的博客
11-05 5846
零模型（Null model） 零模型（null model）是一种对装配过程进行定量比较的方法。例如，集合群落结构（EMS）方法的目的的要素来区分那些物种分拣过程组装随机组装社区，基于发生率 (Raup-Crick) 的 beta 多样性 (βRC ) 已被用于区分确定性和随机组装过程 。此外，基于系统发育相关性表明共享环境响应特征的假设，零模型方法已扩展到整合系统发育信息(Using null models to compare bacterial and microeukaryotic metacom
Neuromaps: 大脑结构和功能的图解
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10-13 1953
在箱线图中，箱体的两端代表零模型分布的第一（25%）和第三（75%）四分位数，中心线（中位数）代表零模型分布的第二四分位数（n = 1,000旋转），线的延伸部分代表分布的非异常范围，而开放的圆圈代表异常值。其中一些图谱最初是在不再使用的坐标系统中定义的。例如，功能梯度与国家卫生研究院（NIH）的等距缩放在CIVET 41k空间中显著相关（r = 0.223，双侧Pspin = 0.049），但在fsLR 32k空间中的相关性不显著（r = 0.217，双侧Pspin = 0.097）（图5c）。
neuromaps的学习笔记
clancy_wu的博客
10-31 1190
neuromaps是一款2022年8月刚发布的工具，文章发表在nature method杂志上。近期同事推荐给了我，于是我尝试用了下。首先的话，neuromaps是一款主要用于脑区之间进行比较的工具，使用的是基于空模型的非参数方法-置换检验。
High-energy all-fiber gain-switched thulium-doped fiber laser for volumetric photoacoustic imaging of lipids
01-26
We demonstrate a high-energy all-fiber short wavelength gain-switched thulium-doped fiber laser for volumetric photoacoustic (PA) imaging of lipids. The laser cavity is constructed by embedding a ...
Iso2Mesh - a 3D surface and volumetric mesh generator for MATLAB
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网格生成器的作用在于将三维模型划分为一系列离散的单元，这些单元可以是三角形、四边形或六面体等，以便于数值计算和模拟。Iso2Mesh能够生成高质量的三角形网格和四面体网格，这对于后续的有限元分析、计算流体动力...
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UniStorm-Volumetric-Clouds-Sky
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[数据分析]脑图像处理工具
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从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
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神经图谱旨在提供一套可复制的工具，用于处理和分析大脑地图(或“注释”)。作者介绍了一个开放访问的Python工具箱，neuromaps，以使研究人员能够系统地共享、转换和比较脑图（图1）。neuromaps软件工具箱在neuromaps上可用，在PyPi、Zenodo上，它作为Docker容器存在，文档可以在GitHub页面上找到（https://netneurolab.github.io/neuromaps）。
回归分析模型检验评估
dltan
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标签（空格分隔）： 王小草机器学习笔记通过模型评估的方法与性能的度量我们知道了学习器的性能指标，但是如何知道这个学习器的性能是否真的达到要求，或者如何在统计学上比较学习器A优于学习器B，以及这个把握有多大呢？在统计学上，我们使用“统计假设检验”(hypothesis test)。2.1 对单个学习器泛化性能的假设检验做了多次留出法或者交叉验证法之后，会有多个测试误差率，此时使用“t检验”(t-tes
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使用说明 刚接触计量经济学和Eviews软件不久，并且本着能用就行的原则，只对软件的操作和模型的结果分析进行说明，并不太在意具体的方法和具体的数学原理。 以下内容大多为在网上学习相关操作，按照自己的理解进行操作和分析，仅仅代现阶段个人看法，并不保证一定正确，如有错误欢迎指正！ 以某次多元线性回归为例介绍多元线性回归模型常见的检验方法，其中Farming为被解释变量，其他的所有变量为解释变量。此处要求进行：多重共线性检验、随机误差项正态分布检验、异方差检验、模型结构稳定性检验。 0. 前期准备 创建工作
第三章 正态性检验、自相关检验与异方差性检验
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四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT。 分类： 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient region detec显著性检测 laviewpbt 2014.8.3 编辑 Email：laviewpbt@sina.com QQ：33184777 最近闲来蛋痛，看了一些显著性检测的文章...
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本文为转载 颜色，这样就可以构造一个较小的直方图用来加速，但是由于过渡量化会对结果带来一定的瑕疵。因此作者又用了一个平滑的过程。 最后和LC不同的是，作者的处理时在Lab空间进行的，而由于Lab空间和RGB并不是完全对应的，其量化过程还是在RGB空间完成的。      我们简单看看这个量化过程，对于一幅彩色图像，减少其RGB各分量的值，可以用Photoshop的色调分离功能直接看到
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