关于VBM-DARTEL详细处理流程，一个一步一步手把手的处理流程。

Python中的sMRI分析简介 背景 这是一个子模块。 访问链接以查看与Neuroimaging Carpentries程序相关的所有模块。 Python中的sMRI分析是一个旨在促进结构神经成像分析的可重复性的程序。 Python逐渐成为数据分析，可视化和工作流构建的标准语言。 最近，它已被神经影像社区Swift采用，作为开发强大的开源工具的手段，从而支持历史上使用的不透明软件，例如AFNI，FSL和SPM。 此外，进入Python的障碍很低-这意味着您作为用户可以轻松开发自己的软件包并为

Kaggle TReNDS神经影像 我在Kaggle竞赛解决方案，20。 逐通道3D卷积应用于fMRI空间图。 所有通道均承担卷积的重担，以防止过度拟合。 输出功能将与FNC相关性扔入Edge Update GNN。 随后，将GNN的输出求平均值，并将其与sMRI加载关联。 最后，应用常规的MLP并获得年龄和其他目标变量的预测。 软件 numpy == 1.14.0 熊猫== 0.25.3 scikit学习== 0.21.3 nilearn == 0.6.2 链接器== 7.4.0

可解释的AI分类用于阿尔茨海默氏病的诊断 python3 Model.py'clasisfier''classification_method''0/1（explainability）' 我所做的事情：内核函数-线性和多边形给出了最佳结果-所有数据的〜80％，但没有sMRI和ASL的甚至99％。 这是由于两个原因。 首先：后面的文件具有许多NaN值，目前，我只是删除-dropna行。 第二：神经文件具有CDR和MMRE信息，这与定义人是否患有AD几乎相同。 我应该提出一种处理缺失值的更好方法。