fanuc 0I-C功能连接B-64113C-1_01

Yeo7网络 17网络的AAL90 脑图谱的 映射关系模板https://www.freesurfer.net/fswiki/CerebellumParcellation_Buckner2011 参考文献：Yeo BT, Krienen FM, Sepulcre J, Sabuncu MR, Lashkari D, Hollinshead M, Roffman JL, Smoller JW, Zollei L., Polimeni JR, Fischl B, Liu H, Buckner RL. The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity. J Neurophysiol 106(3):1125-65, 2011

保守值法matlab代码简单模拟 用于测试大脑功能连接方法的模拟（和分析）代码 在出版物中使用这些模拟时，请引用：Cole，Yang，Murray，Repovs，Anticevic，“功能连通性的变化作为共享信号动力学”，《神经科学方法杂志》， 联系人：迈克尔·科尔（Michael W. Cole）， 可以使用以下命令在R中运行代码： 来源（'CorrelationVsCovarianceSim.R'） 来源（'CorrelationVsCovarianceSim_WithOtherMeasures.R'） 在运行代码之前，请确保已安装R（例如RStudio），并且已安装以下R软件包：ggplot2，sapa，plyr，entropy，grid 还包括用于MATLAB的仿真框架的替代版本：CorrelationVsCovarianceSim_matlab.m

在图论分析中从fMRI中提取复杂网络的主要步骤。 步骤一： 对采集的功能磁共振成像数据进行许多预处理步骤，包括切片之间的时间校正、重新对准、图像配准、基于分割的归一化和空间平滑。需要注意的是预处理步骤的选择和顺序可能会影响最终图指标测量的范围。 预处理步骤可以参考：DPABI详细使用教材——数据准备、预处理流程、数据分析流程 步骤二： 为了探索大规模的大脑网络，应用了适当的分割方案，例如解剖学自动标记图谱，将整个大脑划分为几个皮质和皮质下的解剖单元。 步骤三： 通过平均该特定区域内的所有体素的时间进程平均作为该脑区的时间序列。 步骤四 ： 执行在前面部分中回顾的连通性方法之一，诸如相关分析，以确定大脑不同脑区间的时间序列的成对关联。 步骤五 ： 通过对相关矩阵的值进行阈值处理来获得二进制连通性矩阵(即邻接矩阵)。 步骤六 ： 可以使用大脑连接工具箱获得表征大脑网络连接的局部和整体架构的关键拓扑属性。

应用复杂网络方法研究数学认知的一个基本过程――背诵过程中大脑功能连接的特征。利用功能磁共振成像(fMRI)得到的数据，建立了不同认知任务下的大脑功能网络。对不同网络的分析表明，不同认知任务下，大脑功能连接虽然有一定的区别，但都具有相同的特性：功能连接的度分布呈power-law分布，网络的平均最短距离与对应的随机网络相差不大，而平均集聚系数却大很多，表明此网络具有小世界特性。对网络核心节点定位分析的结果与传统心理学和认知神经科学研究的结果得到很好的吻合。

记事本添加插入照片功能，连接小型数据库

此功能将断开的轮廓与一个像素间隙连接起来。 源文件中可能有不同的中断和连通性定义。

fastconn(EPI,SEED,OUTPUT_NAME) 计算基于种子的功能连接在静息状态数据 EPI 上，从种子量。 该函数产生两个输出卷： 1) r-map：一个皮尔逊相关图2) z-map：z-Fisher 变换的 r-map。 输出映射将具有前缀 OUTPUT_NAME。 EPI 和 SEED 都可以是 NIfTI 文件的路径（.nii 或 .hdr；在这种情况下需要 SPM）或可以分别是 4-d 和 3-d 矩阵，预装了另一个工具箱。

matlab代码影响对EEG单一试验和连接组进行分类 这是我于2019年8月5日至30日进行的项目的仓库。 __目标：使用机器学习工具（例如MNE库）对EEG任务相关的单项试验和功能连接进行分类。 理论：检查我的 原始数据：头皮脑电图数据-Biosemi-512 Hz-64电极-50位健康的人（.bdf） 任务：视觉空间注意任务（每个受试者每个主要状况约250次试验） 预处理数据（从EEGLAB到PYTHON） 对于ERP：在连续信号（Raw，.bdf）上闪烁并过滤假象，然后在ERPLAB / EEGLAB上进行分段（.set + .ftd） 对于wPLI：在连续信号上，应用SCD（Raw，.bdf），闪烁并过滤假象，选择14个电极，进行Beta和Gamma过滤，并进行Hilbert变换，并应用wPLI（.erp），然后进行10 ICA（connectomes）（。mat） ） 数据维度以纪元形式构建，以符合Python流程（最初为EEGLAB / MATLAB） 目标（1）随时代而定分为2个类：出席与否 言语上的问题：每个时期，作为电压信号（ERP）或特征权重（ICA），将成为两态分

为了探究正常人脑电β波（13~25 Hz）静息态功能连接，提出了一种结合独立成分分析（ICA）、图论、层次聚类、t检验、标准低分辨率电磁断层成像（sLORETA）技术的分析算法。对利用BP Analyzer 64导脑电仪采集的25个健康被试者在闭眼和睁眼静息状态下的高分辨率脑电信号β波（13~25 Hz）进行了功能连接研究，结果表明：（a）β波在闭眼状态下的功能连接明显多于睁眼状态；（b）从闭眼状态到睁眼状态，在右侧大脑顶叶、枕叶、颞叶区域β波功能连接明显减弱，而在双侧额叶连接增强；（c）静息态网络中的默认节点网络、视觉网络、运动感觉网络在闭眼状态下显著。因此，证明该算法适用于研究脑电β波静息态功能连接。