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Bold信号MATLAB代码-SPM12-DARTEL:利用SPM12及DARTEL对功能性与结构性MRI数据进行标准化至MNI空间预处理...

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简介:
本资源提供基于MATLAB的Bold信号预处理代码,适用于SPM12和DARTEL工具箱,实现将功能性与结构性磁共振成像数据标准化到MNI标准空间。 使用MATLAB代码进行spm12-dartel预处理功能及结构MRI数据至标准化MNI空间的方法如下: 该方法适用于一次或两次的结构扫描(如T1 MPRAGE 或 T2匹配带宽)。当有二次扫描时,例如MBW,它将作为配准功能性图像到首次扫描(比如MPRAGE)的中间步骤。 请注意:只需调用包装器脚本即可,在parfor循环中会自动运行run函数。所有用户可编辑参数均在包装器中的特定部分设置。除非您清楚自己正在做什么,请勿修改除上述指定区域外的部分代码。 每个受试者的预处理状态(pre-dartel)将被保存至“batchDir”文件夹内,且MATLAB工作区的状态也会在此处保留以便于后续的DARTEL流程无需重新执行预处理步骤。此外,“batchDir”中还会记录下整个predartel和dartel过程中的控制台输出日志文本以供查阅与追踪。

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  • BoldMATLAB-SPM12-DARTELSPM12DARTELMRIMNI...
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    本资源提供基于MATLAB的Bold信号预处理代码,适用于SPM12和DARTEL工具箱,实现将功能性与结构性磁共振成像数据标准化到MNI标准空间。 使用MATLAB代码进行spm12-dartel预处理功能及结构MRI数据至标准化MNI空间的方法如下: 该方法适用于一次或两次的结构扫描(如T1 MPRAGE 或 T2匹配带宽)。当有二次扫描时,例如MBW,它将作为配准功能性图像到首次扫描(比如MPRAGE)的中间步骤。 请注意:只需调用包装器脚本即可,在parfor循环中会自动运行run函数。所有用户可编辑参数均在包装器中的特定部分设置。除非您清楚自己正在做什么,请勿修改除上述指定区域外的部分代码。 每个受试者的预处理状态(pre-dartel)将被保存至“batchDir”文件夹内,且MATLAB工作区的状态也会在此处保留以便于后续的DARTEL流程无需重新执行预处理步骤。此外,“batchDir”中还会记录下整个predartel和dartel过程中的控制台输出日志文本以供查阅与追踪。
  • MATLAB中的SPM12
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    简介:SPM12(Statistical Parametric Mapping)是运行于MATLAB环境下的神经影像数据分析软件包,主要用于处理和分析脑成像数据。 在学习Niftynet平台的过程中,读取nii格式的文件是进行医学图像处理的第一步。SPM(Statistical Parametric Mapping)是由伦敦大学学院(University College London)的惠康信托中心及其合作者开发的一款应用于神经影像学领域的软件。
  • spm12软件包 spm12软件包
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    SPM12是一款用于大脑成像数据分析的高级软件包,广泛应用于神经科学领域。它支持MATLAB环境,提供从数据预处理到统计分析的一系列工具。 Statistical Parametric Mapping version 12(spm12)是一款在神经影像分析领域广泛使用的软件包。它由英国伦敦大学学院(UCL)的Wellcome Trust Centre for Neuroimaging开发,主要用于处理、分析和解释功能性磁共振成像(fMRI)、扩散张量成像(DTI)以及结构化MRI数据。 spm12的核心功能包括预处理、统计建模和结果可视化。在预处理阶段,它可以进行图像校正,如头动校正、空间标准化到标准模板(例如MNI空间)、切片时间校正及高斯平滑等操作,这些步骤有助于减少扫描噪声并提高信号质量,并使不同参与者的数据能互相比较。 统计建模是spm12的另一个关键部分。它允许用户构建复杂的线性模型来描述实验设计,包括设计矩阵的创建、效应估计和假设检验。此外,它支持单样本、两样本、多样本t检验,方差分析(ANOVA),以及回归分析等多种统计方法,并提供了第二级分析功能用于在组水平上进行第一级结果的分析,在大样本研究中尤其重要。 spm12还包含各种实用工具,例如灰质密度分析(VBM)和扩散张量成像分析(DTI)。VBM用来评估大脑灰质体积的变化,而DTI则有助于了解脑内白质纤维束结构的特点。 在结果展示方面,spm12提供了一系列的可视化工具。用户可以生成统计图、阈值图以及三维脑图等图形来更好地理解分析的结果。此外,它还支持与MATLAB的紧密集成,使用户能够编写自定义脚本来扩展其功能。 使用spm12时通常需要结合MATLAB环境进行操作,因为许多spm12命令基于MATLAB脚本语言。因此,了解和掌握一定的MATLAB基础对于理解和执行spm12的脚本非常重要。此外,熟悉神经影像学的基本概念及统计分析原理也是必要的条件之一。 压缩包中的spm12可能是软件安装包或更新文件的一部分,而PDF文档则可能包含用户手册、教程或者相关文献等资料,这些资源将帮助用户了解如何正确地安装和使用spm12,并解释和解读其分析结果。 综上所述,spm12是神经影像学研究中不可或缺的工具。它的强大功能与灵活性使其在科研及临床应用领域得到了广泛应用。学习并掌握spm12的使用方法对于深入理解和解析脑部的功能结构具有重要意义。
  • MATLAB心电
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    本研究探讨了使用MATLAB对心电图信号实施预处理的方法,包括滤波、去噪和QRS波群检测等步骤,以提高后续分析的准确性。 基于MATLAB的心电信号预处理能够有效消除肌电干扰和工频干扰,并抑制基线漂移。
  • MATLAB
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    本课程专注于使用MATLAB软件进行数字信号处理的教学与实践,涵盖信号分析、滤波器设计及频谱估计等核心内容。 这段文字介绍了内容包括MATLAB简明教程、LSI系统分析、Z变换、傅里叶变换、零极点分析以及FIR及IIR滤波器设计的相关知识。
  • 线调频(LFM)压缩感知的稀疏算法(OMP)MATLAB.zip
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    本资源提供了一套基于线性调频信号(LFM)的压缩感知技术,包括稀疏表示和重构方法(如正交匹配 pursuit, OMP),并附有详细的MATLAB实现代码。适合研究与学习使用。 基于线性调频信号(LFM)压缩感知的稀疏与重构算法(OMP)附matlab代码.zip
  • SPM12 使手册
    优质
    《SPM12 使用手册》是一份详尽的指南,旨在帮助用户全面了解和掌握SPM12软件的各项功能与操作技巧,助力高效工作。 SPM12是SPM8的升级版本,功能更为强大且操作更加便捷。它是脑科学研究中的基本工具之一,能够处理多种模态的医学成像数据,例如fMRI、PET等。
  • 使sklearn缺失值、和归一.pdf
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    本PDF教程详解如何运用Python的sklearn库对数据进行预处理,包括填补缺失值、执行数据标准化及归一化的具体方法。适合初学者快速掌握相关技术技巧。 使用sklearn进行数据预处理主要包括缺失值的处理、数据标准化以及归一化等内容。这些步骤是数据分析与机器学习项目中的重要环节,通过合理有效的数据预处理可以显著提高模型的效果和性能。文档中详细介绍了如何利用sklearn库提供的各种工具来进行上述操作,并提供了相应的代码示例以帮助读者更好地理解和应用相关知识。
  • EMG归一Python工具采集到的原始EMG...
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    本简介介绍使用Python信号处理工具对原始肌电图(EMG)数据进行预处理和归一化的流程,包括滤波、去噪及标准化等步骤,以提升数据分析准确性。 使用Python信号处理工具对收集的原始EMG数据进行处理,并将其标准化为%MVIC值。
  • MATLAB雷达
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    本项目致力于运用MATLAB软件平台开展雷达系统的数字信号处理研究,涵盖信号检测、目标识别及数据压缩等关键技术。通过算法仿真和性能评估,优化雷达系统效能。 本教程旨在利用MATLAB设计经典的雷达数字信号处理系统。该系统具备对雷达目标回波的处理能力,能够从噪声中检测出目标,并提取目标的距离、速度和角度信息。教程分为五节完成:第一节为雷达LFM信号分析;第二节介绍脉冲压缩处理;第三节讲解相参积累处理;第四节涵盖恒虚警CFAR处理;第五节则涉及目标信息的提取处理。