Matlab代码sqrt-NiiStat: 用于临床人群神经影像数据分析的Matlab脚本集合

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简介：
这段简介可以这样描述： Sqrt-NiiStat是为临床人群的神经影像数据提供分析功能的MATLAB脚本集，专为科研人员及医生设计，助力高效精准的数据处理和统计分析。 NiiStat是一组用于分析临床人群神经影像数据的Matlab脚本。该GitHub存档包含最新版本。有关用法，请参见2016年10月9日更新：保存节点/边缘图以进行连接组分析（DTI/Rest，GLM/SVM）。直接支持大多数NPMval文件，并使用统一逻辑掩码代码。在2016年6月30日的版本中，主程序名称从“nii_stat”更改为“NiiStat”，与NITRC行为数据匹配。此更新修复了特定于该日期版本的问题，在绘制感兴趣区域地图时出现问题。脚本会自动检查是否有可用的GitHub更新。 2015年3月3日增加了ALF和fMRI模式，而2014年8月29日修正了一个错误：当进行相关分析且需要删除白质区域但未包括任何白质区域ROI的情况下程序将崩溃。同年9月3日引入了dtifc模式用于扩散束成像中的纤维计数（而非密度）。此外，到2014年9月8日为止的版本已经修复了一些问题，并提供了新的功能和改进。

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Matlab代码sqrt-NiiStat: 用于临床人群神经影像数据分析的Matlab脚本集合

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这段简介可以这样描述： Sqrt-NiiStat是为临床人群的神经影像数据提供分析功能的MATLAB脚本集，专为科研人员及医生设计，助力高效精准的数据处理和统计分析。 NiiStat是一组用于分析临床人群神经影像数据的Matlab脚本。该GitHub存档包含最新版本。有关用法，请参见2016年10月9日更新：保存节点/边缘图以进行连接组分析（DTI/Rest，GLM/SVM）。直接支持大多数NPMval文件，并使用统一逻辑掩码代码。在2016年6月30日的版本中，主程序名称从“nii_stat”更改为“NiiStat”，与NITRC行为数据匹配。此更新修复了特定于该日期版本的问题，在绘制感兴趣区域地图时出现问题。脚本会自动检查是否有可用的GitHub更新。 2015年3月3日增加了ALF和fMRI模式，而2014年8月29日修正了一个错误：当进行相关分析且需要删除白质区域但未包括任何白质区域ROI的情况下程序将崩溃。同年9月3日引入了dtifc模式用于扩散束成像中的纤维计数（而非密度）。此外，到2014年9月8日为止的版本已经修复了一些问题，并提供了新的功能和改进。

MATLAB EEGLAB实验代码对比：用于EEG数据分析的脚本集合

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这段简介可以这样编写：本项目汇集了针对EEG数据处理的MATLAB与EEGLAB平台下的实验代码，旨在为科研工作者提供一套便捷的数据分析脚本集。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算、图像处理及数据分析的高级编程环境；EEGLAB则是运行于MATLAB上的强大工具，专门用于脑电图（EEG）数据的处理与分析。本压缩包中的matlab对比实验代码-EEGLAB_scripts提供了一系列脚本，旨在帮助用户在MATLAB中使用EEGLAB进行有效且高效的EEG数据分析。作为一款开源系统，EEGLAB允许其源码公开访问，因此使用者可以根据个人需求对其进行修改和扩展。这不仅促进了研究者与开发者之间的沟通交流，也使得社区能够贡献新的算法及功能。处理EEG数据通常涉及以下步骤： 1. 数据导入：脚本支持多种格式的文件读取（如EDF、BDF等），并可以执行初步的数据预处理工作。 2. 信号质量评估：通过视觉检查和统计方法，帮助识别不良通道，并标记出由接触问题或肌肉活动引起的异常数据点。 3. 重新参考化：脚本包含多种重参考技术的应用（如平均参考、耳电极链接等），以减少头皮电位的影响。 4. 时频分析：EEGLAB支持傅里叶变换和小波变换，用于将信号从时间域转换到频率域，并进行相应的频谱特征分析。 5. 节段切割：根据实验设计自动分割EEG数据（如基于事件相关电位的触发器）。 6. 噪声去除：利用独立成分分析等技术识别并移除眼动、肌肉以及其他非脑源性噪声。 7. 空间滤波：应用空间滤波方法，例如最小方差法或主成分分析以减少噪音并增强信号强度。 8. 脑源定位：采用皮层体模解剖定位等技术估算引起EEG变化的大脑区域位置。 9. 统计分析：脚本可能包含t检验、ANOVA及非参数测试，用于比较不同条件或群体之间的差异性。 10. 结果可视化：通过时间序列图、功率谱密度图和地形图等多种图形展示处理结果。该压缩包中的EEGLAB_scripts-master很可能包含了上述步骤的MATLAB脚本。对于从事EEG研究的研究人员而言，理解和使用这些脚本能显著提高工作效率，并有助于发现有价值的实验对比结论。

MATLAB代码sqrt-Polarizemic：三分量地震数据的极化分析代码

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sqrt-Polarizemic是一款基于MATLAB开发的工具箱，专为研究三分量地震数据设计。它提供了一系列算法来执行详尽的极化分析，帮助用户深入理解地震波特性。 Matlab代码sqrt三分量地震极化分析是由Matt Haney编写的两个极化分析代码组成。第一个是基于协方差方法的，第二个则是采用复数相干矩阵的方法。运行poliriz.m文件可以查看这两种方法在合成输入数据上的比较效果。原始zip文件中的注释表明，该文件经过了对Dylan的修改以便适应Git存储库结构下的操作环境。 polariz是一组用于窄带地震数据分析极化的Matlab程序。这一套工具包含4个独立的部分：3个函数和一个脚本。这些程序可以展示如何利用实值协方差矩阵与复数相干矩阵进行数据处理，以实现对真实世界中地震信号的极化分析。对于实际应用而言，极化特性是频率相关的，在使用该系统时需要确保输入的数据已经通过带通滤波器进行了预处理。为了运行示例，请下载Git存储库，并在Matlab环境中转到相应目录下执行北极星命令（polariz）。这将生成三个图表，展示合成数据集上的分析结果。第一个图展示了合成数据的三组运动分量：垂直、向东和向北方向的数据。该综合数据包含两个部分，第一部分是直线极化的，在这部分中所有三个分量都是同相位的；第二部分则是椭圆极化模式下的表现形式，其中在90度相位差下对比了垂直与水平运动分量之间的关系。除了上述关于极化特性的描述外，还值得注意的是：第一部分数据中的（Z、E、N）三组分量相对幅度的设定。

临床试验结果预测分析：基于临床试验数据

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本研究聚焦于通过先进的统计与机器学习方法，对临床试验数据进行深度挖掘和模式识别，以实现对未来临床试验结果的精准预测。致力于提升药物研发效率及成功率。临床试验结果预测 1. 通过Conda安装使用conda.yml文件创建并激活环境： ``` conda env create -f conda.yml conda activate predict_drug_clinical_trial ``` 2. 原始数据原始数据存储在`.ClinicalTrialGov`目录中，包含超过348,891条临床试验记录。由于不断新增的临床试验信息，数据量会持续增长。 3. 数据预处理 3.1 收集所有NCTID 从`.ClinicalTrialGov`目录下收集所有的XML文件，并将结果存放在`data/all_xml`中： ``` find ClinicalTrialGov -name NCT*.xml | sort > data/all_xml ``` 3.2 疾病分类到ICD-10编码此步骤涉及将疾病名称映射为ICD-10编码，输入数据包括ClinicalTrialGov目录下的文件和`data`中的重写内容。

基于BP算法的人工神经网络-MATLAB实现及数据分析+代码

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本项目采用MATLAB平台，运用BP（反向传播）算法构建人工神经网络，并进行数据训练与分析。附带详细源代码供学习参考。数据包含2000个样本，每个样本有25个因子。第一个因子表示该样本的种类，并分为1至4类；其余的24个因子则代表了这个样本的具体特征。在编写MATLAB程序时，请注意这些细节。

IMDb影评文本-基于神经网络的文本分类数据集

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本数据集包含IMDb电影评论及其情感标签，采用神经网络技术进行文本分类，旨在研究与开发先进的自然语言处理和机器学习模型。 ACLIMDB_v1 是一个大型电影评论数据集，由斯坦福大学提供。该数据集包含50,000条电影评论（其中一半为正面评价，另一半为负面评价）。这些评论被分为训练和验证两个部分，每个部分各有25,000条评论，并且正负比例相同。此外，还有5,000条未标注的影评。另一个数据集是rt-polaritydata，这是一个较小的数据集，同样由IMDB整理而成。该数据集包含10,662条电影评论（正面和负面各占一半）。这些评论已经经过初步处理，包括分隔标点符号并转换为小写形式，并且每行是一则简短的电影评价。

临床医学影像DICOM软件

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临床医学影像DICOM软件是一款专为医疗行业设计的专业工具，支持DICOM标准格式，用于存储、传输及处理各类医学影像数据。这款医疗看图软件支持放射、超声、内镜、病理及核医学图像的查看，文件类型为DICOM格式。它既可以在本地使用，也可以在局域网环境中运行，并且安装简便易用。

基于MATLAB的神经网络预测数据分析

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本研究运用MATLAB平台开发神经网络模型，专注于预测数据的分析与优化，探索其在复杂系统中的应用潜力。使用神经网络进行预测时可以采用BF（Backpropagation）、FF（Feedforward）、GRNN（General Regression Neural Network）和RBF（Radial Basis Function）网络等多种方法。

Toolbox-Romano-et-al: 分析神经元群体钙成像数据的Matlab计算工具箱

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简介：Toolbox-Romano-et-al是一款专为分析神经元群体钙成像数据设计的Matlab工具箱，提供一系列算法和函数用于处理和解析复杂的大规模神经活动记录。有关教程和完整说明，请参阅 Romano 等人的预印本 A 计算工具箱和分步教程，用于分析钙成像数据中的神经元种群动态 (doi.org/10.1101/103879)。该工具箱在 Romano 等人 (doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005526) 的论文中演示了用于分析神经元种群动态的综合钙成像处理工具箱。此工具箱由斑马鱼神经行为学实验室开发。

MATLAB神经网络案例分析程序及数据集

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本书提供了使用MATLAB进行神经网络案例分析的详细程序和实用数据集，旨在帮助读者理解和应用先进的机器学习技术。这个包包含了30个用MATLAB编写的神经网络案例的代码，所有代码都是可以运行的，并且还附带了用于试验的数据。