您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. Philips Slice Timing Options

  2. Philips 机器进行BOLD-fMRI扫描时的扫描顺序选择卡说明,建议扫描前阅读,使用适当的slice order,也有利于在以后进行数据处理时输入正确的slice order
  3. 所属分类:医疗

    • 发布日期:2018-04-30
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_42107194
  1. 基于BOLD fMRI焦虑症神经病理机制的研究

  2. 基于BOLD fMRI焦虑症神经病理机制的研究,倪鹏宇,胡正珲,利用功能性磁共振成像(fMRI)的方法,实验通过组块(block)设计,对对照组和实验组的被试分别为性别,年龄和教育水平相匹配的10人进
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-20
    • 文件大小:394240
    • 提供者:weixin_38668754
  1. Brain Activation Study during Stroke Recovery Using BOLD-fMRI

  2. 基于BOLD-fMRI技术的脑卒中康复脑功能活动研究,LI Yao,,脑卒中康复包含多阶段的脑功能重塑,基于血氧水平依赖(BOLD)的功能磁共振成像(fMRI)作为一种强有力的技术手段,能够提供高分辨�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-02
    • 文件大小:752640
    • 提供者:weixin_38524139
  1. 基于fMRI脑机接口的数据分类方法的研究

  2. 为了解决脑机接口中功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)信号的数据分类问题,提出了使用后顶叶皮层进行特征选择的支持向量机分类方法。首先通过核磁设备采集数据,对数据预处理后,将后顶叶皮层的体素选择为特征,然后把血氧水平依赖(blood oxygen level dependent,BOLD)值的峰值和累积变化作为特征提取,最后使用支持向量机进行数据的分类。实验表明,选择后顶叶皮层作为特征是可行的;使用BOLD峰值的分类精度要高于使用B
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-01
    • 文件大小:240640
    • 提供者:weixin_38552239
  1. repository:这可以满足我的所有需求。 分层,层内平滑,层连接性,RF线圈,组合,层和列的2D干燥,预处理,VASO的BOLD校正,运动校正,分层等。主要是C ++,这里和那里都有一些Matlab-源码

  2. 资料库 它可以完成所有工作:预处理,VASO的BOLD校正,运动校正,分层等。大多数情况下都是C ++,并带有一些Matlab 90%的内容是用C ++编写的,很少使用matlab / SPM 大多数C ++评估使用ODIN的nii O / I。 由于安装有点麻烦,因此我在虚拟盒子中使用它。 我的虚拟盒子可以在这里下载: : 可以在此处下载层活动的fMRI示例数据: : 有关管道的示例,请参见 例如: ->有关如何在EPI空间中获取图层的示例,请参见: : -&g
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:180355072
    • 提供者:weixin_42110533
  1. 改进谱聚类算法在MCI患者检测中的应用研究

  2. 摘 要:为了利用功能核磁影像(fMRI,functional magnetic resonance imaging)数据进行轻度认知障碍(MCI,mild cognitive impairment)自动检测,对患者的 fMRI 数据进行聚类分析,得到患者大脑血氧依赖水平(BOLD,blood oxygen level dependence)的变化模式,并将异常模式用于疾病检测中。由于传统谱聚类算法需要计算相似矩阵所有的特征值和特征向量、时间与空间复杂度较高。提出一种改进的谱聚类方法,在相似矩阵的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:828416
    • 提供者:weixin_38516706
  1. fMRwhy:使用SPM12和Matlab促进与BIDS兼容的多回波功能磁共振成像分析和质量控制-源码

  2. fMRwhy-使用SPM12和Matlab促进与BIDS兼容的fMRI分析 什么是fMRwhy ? 这是一个基于Matlab和SPM12的工具箱,具有多种辅助功能和与BIDS兼容的工作流程,可协助您进行fMRI质量检查,预处理和分析过程。 借助fMRwhy您将了解如何计算有趣的质量指标,如何可视化结果,如何使用批处理脚本分析数据以及如何构建与BIDS兼容的分析管道,所有这些都可以实现灵活的自动化级别。 它不能帮助解释为什么问题,这些问题可以说是最重要的问题,这些问题必须在您的fMRI研究旅
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-29
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_42172972
  1. 基于体素的fMRI数据分类研究及其应用

  2. 使用机器学习方法分类f MRI(functional magnetic resonance imaging)数据已经逐渐广泛被应用到探索大脑认知的研究中。在探索人脑视觉区域对颜色特征和形状特征的捆绑图像认知研究中,使用血氧含量水平BOLD(blood oxygen level dependent)最大值、BOLD变化累计值作为特征值训练SVM分类器,使用BOLD变化时间序列方差及均值组合作为特征值训练多个SVM弱分类器,并使用Adaboost算法将多个SVM分类器集成到一起构造集成分类器,以此来
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-29
    • 文件大小:393216
    • 提供者:weixin_38677255