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磁共振成像初学者必看

  • 一、浅谈功能脑网络
  • 二、不同模态脑网络的构建
    • 功能脑网络
    • 结构脑网络
    • 白质纤维束脑网络
    • 加权网络
    • 二值网络
  • 三、趣谈散点图与相关系数
  • 四、脑电信号频域变换
  • 五、fMRI中的FDR校正
  • 六、模板（mask）
    • 1、模板(mask )往往是与ROI联系在一起的
    • 2、mask作用的原理
    • 3、常见的mask
  • 七、假设检验和效果量
  • 八、组水平标准化
  • 九、由 ALFF 说开去
  • 十、计算机存取MRI影像的那些事
  • 十二、Linux基础命令
  • 十三、浅谈标准空间模板和空间变换
    • 一：标准空间模板
    • 二：空间变换
  • 十四 、 功能连接
  • 十五、大脑激活与功能连接的联系
  • 十六、浅谈小世界网络
  • 十七、 独立成分分析
  • 十八、广义线性模型GLM（上）
  • 十九、Block 还是Event？——来自任务态数据处理的逆思路答案
  • 二十、Block 还是Event？—来自任务态数据处理的逆思路答案（下）
  • 二十一、浅谈影像组学
    • 1 影像数据获取
    • 2 肿瘤分割
    • 3 影像特征的提取
    • 4 数据挖掘分析
      • 4.1 特征筛选（降维）
      • 4.2 模型建立：分类、预测
    • 5 辅助诊断
  • 二十二、任务态分析方法总汇——你还停留在单变量的激活时代吗？

一、浅谈功能脑网络

首先，甲学员从他人那里获取了每个脑区的信号序列。其次，计算任意两个信号序列间的相关（皮尔逊相关）。这样，把脑区视为节点，相关值视为边，功能网络就构建好啦！

红色脑区的信号序列（均值）和蓝色脑区的信号序列（均值）做一下相关，就是红区和蓝区间的FC值，也就是红蓝脑区间的连边值。

这样，包含两个节点（红色脑区和蓝色脑区）和一个连边的最小“脑网络”已经构建好了。当我们把任意两个脑区信号序列的相关计算出来后，一个完整的脑网络就计算好了！

本文标签： 和静脑科学电信号磁共振网络

版权声明：本文标题：脑科学磁共振成像（MRI)初学者必看——功能脑网络、小世界网络、FDR校正、脑电信号频率变换、模板、假设检验、广义线性模型、独立成分分析、影像组学、任务态和静息态方法汇总 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/dianzi/1727136773a1099164.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。