fMRI数据分析处理原理及方法 来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质

原文地址:http://www.cnblogs.com/minks/p/4889497.html 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据

来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据包括解剖(结构)

Localization of Cardiac-Induced Signal Change in fMRI 这篇文章是最早做生理噪声相关组织的定位的. 很奇特,因为,这位学者甚至得出了,血管心动等变化对于fmri bold signal的variation的影响的比率.我很想看看你是怎么进行的计算. 还有,这里是利用Hu的方法,进行的实验,在进行scanner进行acquisition时,同步采集心动,然后对图片做sorting,做排序,就可以解决问题吗 .我很想知道. 具体步骤: 他在选取体素

course link: https://class.coursera.org/fmri1-001 Part 1  ❤ Three fundmental goals in fMRI: localization (brain mapping approach: task comparison, brain-behavior correlation, information-based mapping); connectivity (functional connectivity (seed-bas

本程序意在解释这样几个问题:完整版代码在本文的最后. 1.实验的设计如何转换成设计矩阵? 2.设计矩阵的每列表示一个刺激条件,如何确定它们? 3.如何根据设计矩阵和每个体素的信号求得该体素对刺激的敏感性? 程序详解: 1.构造hrf hrf_small = [ 0 4 2 -1 0 ]; figure(1); clf; plot(0:4,hrf_small,'o-'); grid on; xlabel('Time (in units of TRs, 4s long each)'); ylabel

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear all;clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % haemodynamic response function: BOLD signal has stereotyped shape every % time a stimulus hits it. We usually use the spm_hrf.m in S

1.02年ola是第一个应用cca在fmri激活检测上的学者. <exploratory fmri analysis by autocorrelation maximization> 2.06年川大的那位肖柯硕士论文,几乎是完全基于ola的论文,只是最后最temporal和spatial做了融合.也是用于做激活检测. <基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究> 3.02年南理工的yang jian,发表了impca,改变以前基于向量的方式,进行实验,而是直接采用图像矩阵的方

reference:http://www.psychology.gatech.edu/cabi/Resources/Course/index.html sluggish 懒散的,无精打采的.哈哈,ppt作者好有意思啊.有效的设计,是能够hrf可预测.predictable. 1. 统计量是基于可解释和不可解释的变异性之间的比率:variability 1. HRF是很缓慢的,加性的. 1.视觉皮层,展现了视觉刺激,在人眼接受刺激5s之后.所以,fmri是一种间接的测量方式. 为了使可预测的变异性

Source: Brain voyager support Theoretical Background Spatial smoothing means that data points are averaged with their neighbours. This has the effect of a low pass filter meaning that high frequencies of the signal are removed from the data while enh

The laterality issue: different software will interpret fMRI images in different way (mainly refer to right/left side display), so will the functions offered by them. NIFTI toolbox provides series explanations on the issued. Here are some notes. Defi

Source: http://mindhive.mit.edu/node/112 1. What is smoothing? "Smoothing" is generally used to describe spatial smoothing in neuroimaging, and that's a nice euphamism for "blurring." Spatial smoothing consists of applying a small blur

来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-434990.html   在处理fMRI数据时,使用空间ICA的方法.将一个四维的fMRI数据分解为空间pattern与时间序列的乘积. 其中每一pattern的时间序列是该pattern中强度(z-score值)最大的voxel的时间序列.该pattern中剩余voxel的时间序列与最大voxel的时间序列的相关性逐渐降低.对应在pattern中就是剩余voxel的z-score值降低. 因此pattern其

 引言 Introduction 需要特别说明,spm是每一个体素为单位,计算统计量,进行t检验. 1.分别在每个体素上做方差分析; 2.对每个体素的方差分析结果,计算t检验统计量; 3.计算等同于t检验统计量的z值; 4.绘制一副t检验统计量map,或者z值map; 5.利用随机场理论,纠正统计检验结果的显著性水平. 命名说明 Naming of parts observation = a voxel value, in the voxel we are analysing, for one

1.参考 reference 1. tutorial主页:http://www.bcs.rochester.edu/people/raizada/fmri-matlab.htm. 2.speech_brain_images.mat数据:speech_brain_images.mat. 3.showing_brain_images_tutorial显示大脑图像代码:showing_brain_images_tutorial.m . 4.overlaying_Tmaps_tutorial.m叠加t检

这里包含了这样一个数据集:slice_data.mat. 这个数据集中包含的mri数据是:64*64*25.共有25个slice.每个slice的分辨率是64*64. 程序非常简短: load slice_data.mat %转载数据 for i=1:25 %总共有25个切片 subplot(5,5,i) slice=scan1(:,:,i); imagesc(slice'); %这里对图像矩阵过了转置.不然头是歪的. end 本程序讲解了:fMRI每1秒钟对大脑进行25层全脑扫描究竟发生了什么

1.基于小波+高斯模型 <SPATIOTEMPORAL DENOISING AND CLUSTERING OF FMRI DATA>

1.pca 抛开fmri研究这个范畴,我们有一个超长向量,这个超长向量在fmri研究中,就是体素数据.向量中的每个数值,都代表在相应坐标轴下的坐标值.这些坐标轴所组成的坐标系,其实是标准单位坐标系.向量如果乘以另外一个转换矩阵,我们可以得到这个向量在新坐标系下的坐标值.变换之后,新的向量维数就变了,一般是降低了,如果我们是以降维为考虑目标.如果把向量进行推广,成为矩阵,那么这个矩阵的每一列都代表一个向量,在具体的研究中,也就是一次采样数据.矩阵有多少列,就代表有多少次采样.在fmri研究中,如果

首先,ica是一种探索性的方法,属于数据驱动的范畴. ica计算量很大,一般都是离线式计算. ica基于的猜想是,世界是加性的.在我们所研究的脑科学中,所采集到的BOLD信号,是由一些源信号所构成,更准确地说,是由这些源信号叠加而成的.也就是说,假设我们以每个体素为研究对象,那么每个体素的BOLD信号在每个时间点的数值,都是由很多个独立的源信号所组成.注意,在这里,我们对于ica的要求就是分离出的源信号是独立的. 那么,源信号来自于哪里呢? 来自于某个体素,来自于某个脑区,来自于分散在大脑皮层各

Given a set of keywords words and a string S, make all appearances of all keywords in S bold. Any letters between <b> and </b> tags become bold. The returned string should use the least number of tags possible, and of course the tags should fo