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Brain Connectome Toolbox (BCT)

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简介：
Brain Connectome Toolbox (BCT)是一款用于分析和可视化脑网络连接的数据处理软件工具箱，广泛应用于神经科学领域。 基于MATLAB的复杂网络分析工具能够帮助研究人员高效地处理和解析大规模复杂网络数据。该工具集成了多种算法，支持节点度分布、聚类系数计算以及社区检测等功能，并且可以生成直观的可视化图表来展示复杂的网络结构及其特性。此外，它还提供了一个灵活的框架，允许用户根据具体需求定制分析流程及参数设置。

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  • Brain Connectome Toolbox (BCT)
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    Brain Connectome Toolbox (BCT)是一款用于分析和可视化脑网络连接的数据处理软件工具箱，广泛应用于神经科学领域。 基于MATLAB的复杂网络分析工具能够帮助研究人员高效地处理和解析大规模复杂网络数据。该工具集成了多种算法，支持节点度分布、聚类系数计算以及社区检测等功能，并且可以生成直观的可视化图表来展示复杂的网络结构及其特性。此外，它还提供了一个灵活的框架，允许用户根据具体需求定制分析流程及参数设置。
     
  • Brain Connectivity Toolbox .7z
    优质
    Brain Connectivity Toolbox .7z是一款用于分析大脑连接性的软件工具包，支持从神经影像数据中提取和解析复杂的大脑网络结构。 在MATLAB中进行脑网络连接分析的代码部分主要包括以下几个步骤： 1. 首先加载必要的数据文件，这些通常包括功能磁共振成像（fMRI）或扩散加权成像（DWI）的数据。 2. 数据预处理：这一步骤可能涉及去除噪音、头动校正以及空间标准化等操作。MATLAB中有多种工具箱可以完成这一任务。 3. 计算脑网络的连接矩阵，通常使用皮尔逊相关系数或相位同步度来衡量不同大脑区域之间的功能连接强度。 4. 可视化：利用Brain Connectivity Toolbox或其他可视化库将计算得到的功能连接图进行图形展示。 以上步骤为在MATLAB中实现脑网络分析的基本框架。
     
  • Brain Trading System
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    Brain Trading System是一款先进的自动化交易软件，利用人工智能算法分析市场数据，帮助用户做出更准确的投资决策。 BrainTrading System 8.0 for Multicharts
     
  • Brain MRI Scan.rar
    优质
    这是一个包含脑部MRI扫描图像的数据文件集合，用于医学研究、教学或诊断目的。 利用MATLAB进行MRI图像处理的代码可以实现对医学影像的有效分析与优化。通过编写特定算法，研究人员能够增强图像质量、提取关键特征，并支持临床诊断决策过程中的复杂计算需求。这种技术在神经科学、放射学以及生物医学工程领域中尤为重要。
     
  • rodent-whole-brain-preprocessing-toolbox: 适用于小鼠和大鼠的全脑预处理工具箱
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    Rodent-Whole-Brain-Preprocessing-Toolbox是一个专为科研设计的开源软件工具包，旨在简化并加速针对小鼠及大鼠全脑成像数据的预处理流程。 啮齿动物全脑fMRI数据预处理工具箱是由Nan Xu开发的适用于小鼠和大鼠全脑功能磁共振成像（fMRI）的数据处理软件包。它遵循特定文献中描述的小型哺乳动物大脑图像预处理流程，并对初始脚本进行了重新设计，以适应啮齿类动物多个fMRI组数据集的需求。此工具箱已经在四个不同的啮齿动物fMRI全脑组数据集中进行过测试（包括三个大鼠组和一个小鼠组），并能生成合理的功能连接图谱和质量参数。 使用该工具包需要以下软件： - FSL 5.0 - AFNI - ANTS 以上这些软件可以安装在个人电脑上。此外，还推荐使用Matlab中的PCNN3D工具箱（对于小鼠大脑预处理是可选的）。 在准备数据文件时，请确保每个输入的数据文件比扫描图像多出10倍的体素大小。（例如，在生成.nii格式的文件时）。
     
  • BCT（复杂网络的工具箱）
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    BCT是一款全面而强大的软件包，专门用于分析和研究复杂网络结构与动力学。它提供了广泛的函数来计算网络拓扑属性、中心性指标及动态过程等，是复杂系统科学家和工程师的理想工具。 MATLAB复杂网络工具箱——Brain Connectivity Toolbox (BCT)，是一个用于分析脑连接性的强大工具。
     
  • Brain MRI Datasets from TCGA
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    Brain MRI Datasets from TCGA提供了来自癌症基因组图谱(TCGG)项目的脑部磁共振成像数据集，涵盖多种脑肿瘤类型，为科研人员研究和开发新的诊断及治疗手段提供宝贵资源。 医学颅脑图像分割数据集
     
  • Matlab in Brain and Cognitive Science
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    本课程介绍如何运用MATLAB进行脑与认知科学的研究，涵盖数据处理、统计分析及建模等内容，旨在培养学生利用计算工具解决实际问题的能力。 关于使用MATLAB进行脑认知科学的研究，主要应用于功能性磁共振成像（fMRI）领域。
     
  • Deep learning for brain tumor segmentation
    优质
    本研究运用深度学习技术，旨在提高脑肿瘤分割的精确度和效率，为临床治疗提供更可靠的影像学依据。 论文《利用深度学习进行脑肿瘤分割》由Gal Peretz 和 Elad Amar撰写。
     
  • Brain Connectivity Toolbox：用于分析结构和功能脑连接复杂网络的数据工具箱 - MATLAB开发
    优质
    Brain Connectivity Toolbox是一款专为MATLAB设计的数据分析工具，专注于解析人类大脑结构与功能连接的复杂网络，助力神经科学研究。 用于分析结构和功能大脑连接数据的复杂网络工具箱。