随笔分类 - 再见，我的硕士研究
摘要：什么叫做方法的鲁棒性： fmri分析有四级： 一级：单个被试，单次实验。individual、a singal run； 二级：单个被试，多次实验。individual、multiple runs； 三级：多个被试，但是是一个群体如果你有一个方法，能在这四级分析中都能保持结果的敏感性和特异性，那么你的方法就是鲁棒的。
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posted @ 2014-03-28 08:19
二郎那个三郎
摘要：关于fmri数据分析的两大类，四种方法： 数据驱动：tca：其实这种方法，主要是提取时间维的特征。如果用它来进行数据的分析，则必须要利用其他的数据方法，比如结合ICA。ica：作为pca的一般化实现。是一种结构化的方法，就像和小波、傅立叶类似。只不过，比他们要更一般化。小波和傅立叶主要是在频率域做分析，而ica提取出的成分是统计独立的。这些成分，可以理解为本质上有是独立的成分。这就已经超越了频域相同的范畴，更加一般化了。聚类：什么意思呢。先找指标，特征。然后，剩余的方法，就完全和老冯的属性论，定性映射是相仿的。就是根据欧氏距离来判断，二者是否属于一类。 模型驱动：基于spm的glm模型，这种方
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posted @ 2014-03-28 08:15
二郎那个三郎
摘要：一、利用ica进行fmri数据分解时，在得到相互独立的成分后，这些成分的后续处理，其实是有很多文章可以做的。比如，对这些成分进行排序和选择。如果能够提出某种方法，能够自动地制造特征，并将这些特征与分解后的独立成分的特征进行比对，确定相应的结果。比如，激活与否。这也可以算做是fmri信号的盲分离算法。二、tca分析，就是进行成分的特征提取与判别的。这种方法的假设是：一个被试在一次run中，大概会得到150多个timepoint的数据。将大脑在这150多个时间点的峰值信号值提取出来，然后得到一个150多个信号的一维向量。用这个向量来反映大脑在一次run中的状态的持续，其中向量中的每一个值代表大脑在
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posted @ 2014-03-28 08:14
二郎那个三郎
摘要：1. m文件与m函数的区别所谓 MATLAB 程序，大致分为两类：M 脚本文件 (M-Script) 和 M 函数 (M-function), 它们均是普通的 ASCII 码构成的文件。 M 脚本文件中包含一族由 MATLAB 语言所支持的语句，它类似于 DOS 下的批处理文件，它的执行方式很简单...
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posted @ 2014-03-25 15:48
二郎那个三郎
摘要：1. MRI analysis tutorials：http://www.mccauslandcenter.sc.edu/CRNL/wp-content/tools/tutorial/index.html2.国外关于神经科学的软件库：http://neuro.debian.net/3. spm主站：http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/4. fsl主站：http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/5. 美国某大学开始的一个公开课，非常全面的fmri分析入门：http://www.psychology.gatech.edu/cabi/Resou
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posted @ 2014-03-23 15:13
二郎那个三郎
摘要：1.spm初学者教程：http://www.ernohermans.com/wp-content/uploads/2011/11/spm8_startersguide.pdf2.spm官方mannual：http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/ 在spm官网上有，spm的教程，官方mannual，以及与mannual对应的datasets。3.利用spm做block(或者epoch)设计：http://www.mccauslandcenter.sc.edu/CRNL/wp-content/tools/tutorial/html/blockspm.html4.国内的一些博客和.
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posted @ 2014-03-23 15:07
二郎那个三郎
摘要：MRIcro tutorial参考网址：http://www.mccauslandcenter.sc.edu/mricro/mricron/ http://www.cabiatl.com/mricro/mricro/mricro.htmlThis guide gives is a brief description of how you can use MRIcro and SPM to work with patient scans. For the MRIcro manual and software, visit theMRIcro home page(also availabl...
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posted @ 2014-03-23 14:52
二郎那个三郎
摘要：Talairach空间、MNI空间、Native空间、Stereotaxic空间 Native空间就是原始空间。 图像没有做任何变换时就是在原始空间。在这个空间中图像的维度、原点、voxel size等都是不同的，不同被试的图像之间不具有可比性，计算出来的任何特征都不能进行统计分析，或是用于机器学习。所以必须对所有被试的图像进行配准标准化到同一个模板上，这样所有被试的维度、原点、voxel size就一样了。 使用MNI标准模板，就表示把图像转换至MNI空间了。一般而言MNI模板是最常用的，研究的比较多。标准空间的图像也是指MNI空间的图像。 Talairach空间和MNI空间的坐标有对应的.
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posted @ 2014-03-23 14:45
二郎那个三郎
摘要：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。 //这里的pattern=component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。//取component中z值最大的voxel的timecourse作为此pattern的timecourse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其实是一个脑网络，可以理解为以最大z-score值也就是pea
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posted @ 2014-03-23 14:25
二郎那个三郎
摘要：布罗德曼分区是一个根据细胞结构将大脑皮层划分为一系列解剖区域的系统。神经解剖学中所谓细胞结构（Cytoarchitecture），是指在染色的脑组织中观察到的神经元的组织方式。布罗德曼分区最早由德国神经科医生科比尼安·布洛德曼（Korbinian Brodmann）提出。他的分区系统包括每个半球的52个区域。其中一些区域今天已经被细分，例如23区被分为23a和23b区等。从物种间差异来讲，同一分区号码在不同的物种间并不一定代表相似的区域。大脑半球外侧面的布罗德曼分区大脑半球内侧面的布罗德曼分区以下列出人类大脑皮层的布罗德曼分区系统。1，2和3区：体感皮层（习惯上常称为“3，1和2区”
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posted @ 2014-03-23 14:07
二郎那个三郎
摘要：The MNI brain and the Talairach atlasSPM 96 and later use standard brains from the Montreal Neurological Institute. The MNI defined a new standard brain by using a large series of MRI scans on normal controls. Recall that the Talairach brain is the brain dissected and photographed for the famous Tal
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posted @ 2014-03-23 14:00
二郎那个三郎
摘要：1. 人的中枢神经系统图示 中枢神经系统（CNS，Central nervous system）是神经系统中神经细胞集中的结构，在脊椎动物包括脑和脊髓；在高等无脊椎动物如环节动物和昆虫等，则主要包括腹神经索和一系列的神经节。 人的中枢神经系统构造最复杂而完整，特别是大脑半球的皮层获得高度的发展，成为神经系统最重要和高级的部分，保证了机体各器官的协调活动，以及机体与外界环境间的统一和协调。 中枢神经系统与周围神经系统组成了神经系统，控制了生物的行为。 整个中枢神经系统位于背腔，脑在颅腔，脊髓在脊椎管；颅骨保护脑，脊椎保护脊髓。 ...
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posted @ 2014-03-23 13:50
二郎那个三郎
摘要：下面利用一张大脑矢状面（侧视图）来描述ac-pc的空间位置关系。前联合用红色点表示，后联合用黄色表示。在Talairach 模板的官方文档中,AC-PC线从前联合AC的表面出发，延伸到后联合PC的中央。如下图所示：再举一个例子，在MNI标准图像中标示出前联合的位置。 如下图所示，前联合在红色虚线的交汇处。J. Talairach and P. Tournoux, "Co-planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain: 3-Dimensional Proportional System - an Approach to Cerebral Ima
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posted @ 2014-03-23 13:22
二郎那个三郎
摘要：1. 仿射变换的应用1. 在用PS时，大家一定用过旋转、水平剪切和垂直剪切的操作。2. spm在fmri图像数据预处理时，normalize归一化这一步时，需要将带配准图像与来自standard space的模板图像进行配准，配准除了涉及旋转、平移这些刚体变换之外，还包括放缩、错切。这就构成了a f...
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posted @ 2014-03-23 10:55
二郎那个三郎
摘要：Commentscan be classified by:style (inline/block)parse rules (ignored/interpolated/stored in memory)recursivity (nestable/non-nestable)uses (docstring...
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posted @ 2014-03-17 20:35
二郎那个三郎
摘要：%%%% Tutorial on the basic structure of using a planar decision boundary%%%% to divide a collection of data-points into two classes. %%%% by Rajeev Ra...
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posted @ 2014-03-17 20:15
二郎那个三郎
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