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fastconn(epi,seed,output_name): 基于种子的快速功能连接计算在静息态 fMRI 数据上的应用...

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简介：
FastConn(EPI,Seed,output_name)是一款高效的软件工具，用于基于种子点的快速功能连接分析，在处理静息态fMRI数据时表现出色。 `fastconn(EPI, SEED, OUTPUT_NAME)` 函数用于计算基于种子的功能连接在静息态数据 EPI 上的皮尔逊相关性。该函数生成两个输出卷：1) r-map（皮尔逊相关图）；2) z-map（Fisher 变换后的r-map）。这些输出映射将带有前缀 OUTPUT_NAME。EPI 和 SEED 既可以是 NIfTI 文件路径，也可以分别是4-d和3-d矩阵，并且需要预先加载另一个工具箱以支持它们的使用。

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    FastConn(EPI,Seed,output_name)是一款高效的软件工具，用于基于种子点的快速功能连接分析，在处理静息态fMRI数据时表现出色。 `fastconn(EPI, SEED, OUTPUT_NAME)` 函数用于计算基于种子的功能连接在静息态数据 EPI 上的皮尔逊相关性。该函数生成两个输出卷：1) r-map（皮尔逊相关图）；2) z-map（Fisher 变换后的r-map）。这些输出映射将带有前缀 OUTPUT_NAME。EPI 和 SEED 既可以是 NIfTI 文件路径，也可以分别是4-d和3-d矩阵，并且需要预先加载另一个工具箱以支持它们的使用。
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  • 基于fMRI数据构建脑功能网络的方法（2010年）
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    本文介绍了2010年提出的一种基于功能性磁共振成像(fMRI)数据来构建和分析脑功能网络的新方法。该技术为理解大脑复杂的工作机制提供了有力工具，开启了深入研究人类认知过程的大门。 人脑可以通过复杂网络的方法进行定量分析。为了基于功能磁共振成像数据构建脑功能网络，首先将全脑分割成90个功能区域，并将其定义为一个节点；然后通过计算各脑区的平均时间序列之间的相关系数来确定各个节点之间是否连接以及如何连接；最后生成一系列不同密度的无向、无权图以分析其统计特性。研究结果显示所构建的功能网络具有小世界拓扑结构，这种构建方法可以应用于某些认知障碍的临床诊断中。
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