nipy：用于Python FMRI分析的神经成像工具包

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简介：
NIPY是一款专为FMRI数据分析设计的Python库。它提供了丰富的函数和模块，帮助研究人员处理、统计及可视化神经影像数据，助力神经科学研究。尼皮适用于Python的Neuroimaging工具。NIPY的目标是创建一个独立于平台的Python环境，并使用开放式开发模型来分析功能性大脑成像数据。在NIPY中，我们的目标包括：提供适合快速发展的开源、混合语言科学编程环境；在此环境中创造软件组件，以便轻松为MRI、EEG、PET及其他方法开发工具；建立并维护广泛的开发者基础以贡献此平台，并将该框架作为一个易于安装的捆绑包进行维护和更新。NIPY是多人合作的结果，在每次发行版中的AUTHOR文件中列出主要作者，在THANKS列表中也包含其他重要人员的名字。关于使用问题或代码贡献，可参见神经影像学邮件列表；错误报告请在github的问题页面上提交；查看当前建议的更改清单可以访问我们的资源下载区域。

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nipy：用于Python FMRI分析的神经成像工具包

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NIPY是一款专为FMRI数据分析设计的Python库。它提供了丰富的函数和模块，帮助研究人员处理、统计及可视化神经影像数据，助力神经科学研究。尼皮适用于Python的Neuroimaging工具。NIPY的目标是创建一个独立于平台的Python环境，并使用开放式开发模型来分析功能性大脑成像数据。在NIPY中，我们的目标包括：提供适合快速发展的开源、混合语言科学编程环境；在此环境中创造软件组件，以便轻松为MRI、EEG、PET及其他方法开发工具；建立并维护广泛的开发者基础以贡献此平台，并将该框架作为一个易于安装的捆绑包进行维护和更新。NIPY是多人合作的结果，在每次发行版中的AUTHOR文件中列出主要作者，在THANKS列表中也包含其他重要人员的名字。关于使用问题或代码贡献，可参见神经影像学邮件列表；错误报告请在github的问题页面上提交；查看当前建议的更改清单可以访问我们的资源下载区域。

开源的静息态fMRI数据分析工具包

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简介：本项目提供一个全面且易于使用的开源平台，专门用于处理和分析静息态功能性磁共振成像（fMRI）数据，助力科研人员探索大脑功能连接。尽管静止状态功能磁共振成像越来越受到关注，但目前还没有专门用于其数据分析的软件。我们基于MATLAB开发了一个名为REST的软件包。当前，REST具有三个主要功能：功能连接、ReHo和ALFF。

PyEIT：一个用于电阻抗层析成像的Python工具包

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简介：PyEIT是一款专为电阻抗层析成像技术设计的Python工具包，提供了一套完整的数值模拟和图像重建解决方案。它支持研究人员进行高效的算法开发、仿真测试及临床应用探索。感谢您对pyEIT的关注！ pyEIT是一个用于电阻抗层析成像（EIT）的基于Python的开源框架。该框架的设计理念是模块化、极简主义、可扩展性和面向对象编程。 1. 简介 1.1 依赖关系必备 - numpy (已测试至版本：numpy-1.19.1) - scipy (已测试至版本：scipy-1.5.0) - matplotlib (已测试至版本：matplotlib-3.3.2) 可选 - pandas (已测试至版本：pandas-1.1.3，用于数据分析和处理) - vispy（在Python 3.8中因vispy失败） - 注意: pyEIT使用vispy进行三维网格的可视化。如果仅需二维EIT，则不需要此模块。问题1：为什么选择vispy进行3D可视化？答：PyEIT采用vispy来实现四面体结构的三维展示，若只需处理二维数据则无需该库的支持。Vispy具有最小化的系统依赖性，并且完全使用Python编写。用户仅需具备支持OpenGL的图形卡即可享受快速渲染体验。

开源的Group ICA一致性工具箱用于fMRI数据分析

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这是一个旨在促进功能磁共振成像(fMRI)数据集团独立成分分析(GrpI-ICA)研究的开源软件工具箱。它提供了一整套实用工具，以实现GrpI-ICA方法在神经科学中的广泛应用和深入理解。 ### 一致组独立成分分析（Group ICA）fMRI工具箱详解 #### 软件概述 **Consistent Group ICA for fMRI Toolbox** 是一款专为功能磁共振成像(fMRI)数据分析设计的开源软件，它实现了改进的一致性组ICA方法。旨在提高数据处理中的稳定性和可靠性。 - **主要功能**: 提供一种增强版的组独立成分分析技术，以更稳定的手段处理fMRI数据。 - **应用场景**: 适用于神经科学研究领域，特别是在需要大规模fMRI数据分析的情况下尤为适用。 - **技术基础**: 基于ICA（独立成分分析）的技术原理。这是一种无需事先假设的数据驱动方法，在没有明确科学模型时也能有效提取有意义的信息。 #### ICA 技术背景 **独立成分分析**(ICA) 是一种在神经科学研究中广泛应用的信号处理工具，其主要优势如下： - **无须预设**: 完全数据驱动的方法，不需要建立任何假设或模型。 - **灵活性高**: 适用于复杂的数据集，在缺乏明确科学模型时仍能发挥作用。 - **组水平分析**: 相较于个体层面的ICA，组级别的ICA更能反映群体特征，并解决了不同个体间数据匹配的问题。 **早期挑战**: - 初期研究主要集中在个别样本数据分析上。 - 组级ICA面临的主要难题是处理大数据集时的数据降维问题，尤其是在计算资源有限的情况下。 #### 软件核心技术与特点该工具箱不仅改进了传统ICA方法的稳定性，并且适用于神经影像学领域特别是fMRI数据处理的需求： **技术特点包括：** 1. **图形用户界面**: 便于调整参数设置。 2. **多模式操作**: 支持命令行和GUI两种方式，适合批量任务处理。 3. **改进算法**: 经过多次ICA运行，并通过变更样本顺序及随机初始值来提高结果的稳定性。 4. **日志记录功能**：详细文档每次执行情况便于追踪与调试。 5. **稳定性评估**: 利用图表展示多轮ICA分析中稳定性的指标，帮助用户直观理解质量。 6. **成分排序**: 依据其稳定性对独立成分进行排名以简化后续的统计计算。 #### 软件设计与实现 **架构组成** - 包括参数配置界面、核心处理程序和结果查看等模块。 **具体实施细节：** 1. **图形用户界面（GUI）**: 使用MATLAB Guide创建，使设置输入更加便捷。 2. **核心处理程序**: - 数据预处理: 确定成分数量, 计算掩模(mask), 设置分组和降维参数等。 - 降低数据维度：采用PCA进行多次降维以减少计算负担并简化分析过程。 - ICA 分析：使用FastICA或Infomax算法执行独立成分的提取。 - 成分聚类与平均化: 多次运行后通过集群方法建立各成分间的对应关系，并求取平均值，从而提高结果稳定性。 3. **查看和浏览组件**： - 显示多轮ICA分析中的稳定度：利用相关性系数进行多元尺度展示(MDS)以可视化的方式展现不同组间的关系。 - 功能排序: 根据多次运行的结果对独立成分按其稳定性排名，便于后续统计计算。 - **开发环境** - 使用MATLAB版本7.1 - 总代码量约为9376行 **结论**: 通过提供一种高效且稳定的fMRI数据分析方法, Consistent Group ICA for fMRI Toolbox 对神经科学研究人员来说是一个强大的工具。利用此软件，科研人员能够更准确地解析大脑活动模式，并推动该领域的发展。

基于MATLAB的层次分析法代码-isc_software：用于4D fMRI数据分析的简单工具

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本项目提供了一套基于MATLAB实现的层次分析法代码，特别适用于处理和解析4D fMRI数据。它为科研人员与工程师们提供了便捷的数据分析工具，助力于神经科学研究领域的发展。介绍这是一个从fMRI的4D nifti文件开始计算主题间相关性的软件。有两个版本可用：python脚本和matlab版本。 Python脚本正确运行python代码需要使用python3.x。要在Windows机器上使用，我们建议安装anaconda。您还需要安装nibabel库，该库在anaconda发行版中默认不包含。为此，请打开anaconda提示符并输入 pip install nibabel 来安装此库。运行软件安装python之后，可以通过以下方式运行该软件：首先，在命令行中打开anaconda提示符；然后使用cd命令导航至软件位置（例如 cd path_to_software），接着键入 python calc_isc.py 为了正确运行，该软件需要用户提供许多选项。为此，我们提供了一个名为settings.ini的设置文件。设定文件在文件settings.ini中，用户可以提供有关需分析输入文件的所有相关信息。这包括指定包含输入数据的主文件夹路径：包含输入数据的文件夹 = C:\path_to_data 这是存放所有用于分析的数据的主要目录。

DLTK：适用于医学图像分析的Python深度学习工具包

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DLTK是一款专为医疗影像数据分析设计的开源Python库，提供了一系列用于构建和训练深度学习模型的模块与工具，助力科研人员及开发者加速研究进程。 DLTK 是一个用于医学图像分析的深度学习工具箱，用 Python 编写的神经网络工具箱，并构建在 Tensorflow 之上。

BrainSpace: 一个用于分析神经成像和连接组学数据集的开放工具箱 - MATLAB开发

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BrainSpace是一款开源MATLAB工具箱，专门设计用来处理与解析神经影像及连接组学中的复杂数据集，助力研究人员深入探索大脑结构与功能。 BrainSpace是一个轻量级的跨平台工具箱，主要用于宏观梯度映射以及神经成像和连接组水平数据的分析。当前版本支持Python和MATLAB这两种在神经成像和网络神经科学社区广泛使用的编程语言。该工具箱还包含多个地图功能，可用于探索性地分析与其他大脑衍生特征之间的梯度对应关系，并提供生成空间零模型的工具。

jeppson-python：用于管网流量分析的工具包

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Jeppson-Python是一款专为管网系统设计的Python工具包，旨在帮助工程师和分析师进行高效的流量模拟与优化分析。杰普森-python 是一个基于 Roland W. Jeppson 工作的管网流量分析工具包。该库及一组应用程序旨在复制他在《管网稳定流分析：指导手册》（1974年）中所描述软件的功能，并参考了他另一本著作《管网流量分析》（1976年）。包含六个命令行应用程序，它们提供了 Jeppson 文献中原有的 Fortran 应用程序功能： - jeppson_ch2 摩擦头损失计算器 - jeppson_ch4 不可压缩流体的流量计算器 - jeppson_ch5 线性方法管网流量求解器 - jeppson_ch6a 用于确定结点压力的牛顿—拉夫森法求解器 - jeppson_ch6b 牛顿—拉夫森法求解器，生成校正循环流 - jeppson_ch7 Hardy交叉方法管网流量求解器

Py-Goldsberry: 用于NBA数据分析的Python工具包

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Py-Goldsberry是一款专为篮球爱好者和研究人员设计的数据分析工具包，基于Python语言开发。它提供了丰富的接口来访问、处理并展示NBA比赛数据，帮助用户深入挖掘球员表现与球队策略。 py-Goldsberry 是一个Python软件包，旨在让用户轻松获取NBA数据进行分析。它的设计目的是使用户能够方便地访问stats.nba.com上提供的各种数据，并以适合创新性分析的形式呈现这些数据。通过使用一些简单的命令，您可以获得网站上的几乎所有可用数据并将其转换为易于处理的格式。此外，某些原始数据显示得不够概括，因此在回答您感兴趣的问题时可以充分利用尽可能多的数据资源。我参加过2015年Sloan Sports Analytics会议，在会上有幸听取了一位演讲者关于体育分析现状的介绍（虽然没有具体提及联系方式等信息）。他提到的一个问题是数据可用性问题。实际上，缺乏某些最新数据已经阻碍了体育数据分析的发展。目前，创新仅限于那些有权访问这些数据的人群中进行，而不是整个感兴趣的团体。因此，我编写了这个程序包来尝试改变这种状况，并为更多人提供获取和使用NBA相关数据的机会。

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。