展开

关键词

FMRI与处理

(4)低辩率的功能像要与高辨率的解剖像叠加融合,或配准到已知的空间解剖结构中加以表现。是fMRI处理和的主要任务。可的处理、和结果的呈示(见图2)。 有学者通过加权各种组织的统计参图T对比来减少其影响 。三、功能预处理之后,采用适当的算法把真正的代表激活的象素提取出来,即功能。 Friston和其同事用作PET处理时开发的一个标准的统计工具,可以将所有感兴趣和非感兴趣的因素都包含于设计矩阵,如果能够充考虑时间序列间的时间空间自相关,可以用于fMRI。 PCA和ICA的缺点是对于大部的不同成相关性难以给出一个生理解释。四、功能磁共振可视化方法fMRI经过处理和,以直观的形式表现出来,以方便结果观察和引用。 如前所述,把个体脑图归一化标准脑结构之后,就可以方便地对反应区坐标点按Brodmann’s区进行确认,也有专业的软件自动处理 。以上简单介绍了fMRI处理与的原理及方法。

67310

fMRI处理原理及方法

(4)低辩率的功能像要与高辨率的解剖像叠加融合,或配准到已知的空间解剖结构中加以表现。是fMRI处理和的主要任务。可的处理、和结果的呈示(见图2)。 有学者通过加权各种组织的统计参图T对比来减少其影响 。三、功能预处理之后,采用适当的算法把真正的代表激活的象素提取出来,即功能。 Friston和其同事用作PET处理时开发的一个标准的统计工具,可以将所有感兴趣和非感兴趣的因素都包含于设计矩阵,如果能够充考虑时间序列间的时间空间自相关,可以用于fMRI。 PCA和ICA的缺点是对于大部的不同成相关性难以给出一个生理解释。四、功能磁共振可视化方法fMRI经过处理和,以直观的形式表现出来,以方便结果观察和引用。 如前所述,把个体脑图归一化标准脑结构之后,就可以方便地对反应区坐标点按Brodmann’s区进行确认,也有专业的软件自动处理 。以上简单介绍了fMRI处理与的原理及方法。

1K20
  • 广告
    关闭

    2021云+社区年度盘点发布

    动动手指转发活动或推荐好文,即可参与虎年公仔等百份好礼抽奖!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    T1norm与EPInorm配准方法对fMRI的影响

    这种方法的优点是它通常依赖于具有较高空间辨率的T1像来估计对MNI空间的非线性扭曲。 但缺点是没有考虑到几何失真对EPI的影响,因为这种方法假设仿射变换可以校正同一被试EPI和T1之间的任何差异(图1)。? Methods:本文通过在四个集的组别应用EPInorm或T1norm两种方法进行EPI空间归一化(图2),然后根多种指标对比两种方法:第一个指标(集Ex1,2和4)基于被试配准图像的体素差异性进行评估 第二个指标(集Ex3),使用SPM图像对齐算法计算每个被试相对于集中某个随机被试的平均位移。 Calhoun V D, Wager T D, Krishnan A, et al.The impact of T1 versus EPI spatial normalization templates for fMRI

    64080

    课程笔记1--fMRI简介以及

    这些小块是fmri的基石,他们被称为体素(voxel)或者(volume elements)。 ? 每个体素都有一个字(在这里代表强度)和空间位置与之对应。 这个图片的意思是如果在0时刻发生了某些活动,BOLD信号就会发生这样的变化:首先上升,接着达到峰值,然后衰退并进入一段时间低谷,低于baseline十几秒实际上,fmri是一个大的问题⁃ 每一个大脑体积包括 100,000个体素测量值⁃ 每一个实验会有上百次大脑扫描⁃ 每个实验都会重复很多被试(10-40),为了做群体性推论,因而我们需要非常巨量的挑战性⁃大问题⁃信号相关性弱⁃有复杂的时序和空间噪音 fmri处理过程:⁃ 获重建过程⁃ 预处理过程:时间校准,头动校准,配准与标准化,空间平滑处理⁃ 过程:定位大脑活动、连接强度、预测fmri的三个目标大脑活动的mapping 有三种手段1)比较过程需要我们对某个任务的对比度进行统计,在第一个图中每个点代表一个实验的结果 2)脑活动-行为关联,我们可以用大脑活动与行为强度(可以是表现的,也可以是年龄等等)进行拟合,寻找相关性

    1.2K40

    Nature:相同fMRI集多中心的变异性

    fMRI集,测试相同的9个预先假设,来评估功能磁共振成像(fMRI)结果的这种灵活性的效果。 研究人员的预测市场显示,即使是了解集的研究人员,也过高估计了重要发现的可能性。该研究结果表明,的灵活性可以对科学结论产生重大影响,并在fMRI中识别出可能与变异性有关的因素。 在神经影像学复制和预测研究(NARPS)中,该研究将类似的方法应用于工作流程复杂且变化多样fMRI领域。研究者的目标是以最高的生态效度来评估灵活性对fMRI结果的实际影响程度。 该集包括来自108个被试的fMRI,每个被试执行一个任务两个版本中的一个,该任务之前被用于研究风险决策。 在向70个团队(其中69个团队以前发表过fMRI)提供了原始和可选的集预处理版本(使用fMRIPrep)后,他们被要求对进行,以测试9个事先假设(表1),每个假设都包含了与任务特定特征相关的特定脑区活动的描述

    14600

    在神经反馈任务中同时进行EEG-fMRI,多模态集成的大脑成像

    在这项研究里,研究人员描述了在运动想象NF任务期间同时获取的EEG和fMRI的多模态集,并补充了MRI结构。同时研究人员说明可以从该集中提取的信息类型,并说明其潜在用途。 EEG和fMRI的集成允许对神经动力学进行“增强”,因为单一模式可提供潜在神经活动的部估计。EEG-fMRI联合为两类:非对称和对称。 在第一种方法中,从一种方法中提取的信息被集成或驱动第二种方法的,而在对称方法(融合)中,使用联合生成模型。这些方法的探索很少,神经血管耦合的复杂性是他们的主要局限性。? NF和大胆的激活是执行和结果表明,一维反馈更容易控制,而fMRI激活时更具体使用2 d表示。 (b)显示了集XP2中所有受试者的学习步骤和测试步骤的估计fMRI-NF评fMRI-NF评之间的相关性的中位和四。也显示了仅根EEG信号估算双峰EEG-fMRI-NF评的结果。

    48520

    慢波睡眠中脑电微状态与脑功能网络的相关性

    显示,4个微状态中有3个与fMRI显著相关:1)岛叶和颞后回的fMRI波动与微状态B呈正相关,2)颞中回和梭状回的fMRI信号与微状态C呈负相关,3)枕叶的fMRI波动与微状态D呈负相关,而扣带回和扣带回的 然后,基于fMRI,使用组独立来评估脑功能网络。 在去除梯度伪影之后,校正中的心音心动图伪影,然后用独立成(ICA)去除残留的BCG和梯度相关成。使用SPM12软件包对fMRI进行。 为每个受试者提取5钟的同步EEG-fMRI,其没有伪影并且包含最大量的慢波活动以供进一步。 2.8 GLM激活去激活图与功能网络的比较为了评估GLM激活去激活图与fMRI网络之间的关系,将GLM得到的β图与fMRI的组ICA获得的网络图进行了以下两种方式的比较。

    22300

    Neuron: MEEG-fMRI融合指南

    (E)时间泛化方法应用于(A)中记录刺激的脑磁图,揭示了一种快速变化的模式。(F和G)使用时间泛化方法和fMRI的M EEG融合显示,持久性神经反应的不同方面别与EVC和IT皮质有关。 的融合并不是一个单一的算法公式,而一种汇聚多变量的框架思路,用这种思路可以更好地与其它多变量方法结合起来以更好地描述大脑加工过程,作者也在接下来的篇幅里讨论了运算这一思路的两个重要示例。 然后将这三种类型的RDMs结合起来,用共性来揭示与每个模型唯一相关的方面。 首先,作者融合了EEG和FMRI,揭示了一个从感觉到顶叶区域再到额叶区域的加工级联(图5A)。第二步,作者将MEEG-fMRI更上一层楼,将其结果作为进一步的起点。 对聚类进行(E和F)判别,将四个判别函的系绘制在(E)时间和(F)之间。

    31841

    EEGMEG-fMRI融合初识:在空间和时间上解人脑反应

    以这种方式进行,对在对象感知期间记录的MEG的时间概括显示了快速瞬时(例如,沿对角线早期的高解码精度)和持续表示的复杂模式((图2E)用白色虚线表示)。 他们在模型关系库管理系统中阐述了任务和对象类别的影响,然后别确定了两个模型关系库管理系统中每一个的MEG和fMRI之间的方差比例(图4B)。 在第一步中,作者将EEG与fMRI融合,揭示了从感觉区到顶叶区再到额叶区的加工级联(图5A)。第二步,作者将MEEG-fMRI提升了一个层次,将其结果作为进一步的起点。 目视检查区特异性EEG-fMRI时间过程之间的相似性关系表明存在8个聚类(图5D),它们被用来进行歧视。四个判别函解释了95%的地区差异。它们的系绘制在跨越时间(图5E)和空间(图5F)。 图6 MEEG-fMRI融合的未来潜力总之,MEEG-fMRI可能被证明是一种有价值的工具,以其当前的形式,在广泛的研究领域中理解神经动力学,与其他技术进行新颖的结合以操纵大脑,并集中体现创新的无先例的能力

    6740

    你值得拥有!优质MRI在线学习视频、网站、书籍教材汇总

    fMRI技术视频教程详细讲解了静息态fMRI处理的方方面面,视频教程原来在Youtube上,目前已经在B站上可以找到。 官方网址:https:www.coursera.orglearnfunctional-mri-2#instructors3.fMRI:从MRI理论讲解到SPM操作 B站地址:https:www.bilibili.comvideoav61424911 ,目前世界范围内有超过1000个实验室使用该软件进行影像。 其后是针对核磁处理的步骤进行详细的解释,同时介绍了不同的软件(以SPM和FSL为主)对于功能磁共振预处理的理解,解释了如头动处理、图像配准以及时间层矫正等多个预处理阶段遇到的问题,以及对该如何进行选择提供了一些建议 并且,在书的最后介绍了一些新出现的核磁处理方法(相对新,因为本书出版时,这些技术还应用不久),如独立成立、基于体素水平的MVPA方法等。

    38100

    Neuron:人类个体大脑的精准功能成像

    文章认为,原有的fMRI研究主要侧重于组间,其掩盖了个体fMRI静息态功能连接RSFC和任务态激活的细节信息。 虽然这能够揭示功能性脑组织的一些基本原理,但是其对个体样本的存在缺陷,这意味着fMRI和RSFC的临床应用会受到局限。 最近,Laumann等人一项超过一年的研究中,通过从个体样本上收集到的小时RSFC来表征个体水平的功能性大脑网络结构。 图1 包括四个高辨率T1扫描,四个高辨率T2扫描,四个磁共振血管造影(MRA)扫描,四对磁共振静脉图(MRV)扫描,五个小时的fMRI RSFC,六个小时的fMRI任务跨越,三项不同的任务 利用多次迭代对每个样本的FC进行可靠行,可靠性通过1)脑区间的连接矩阵;2)每个脑区的网络进行(hub结构,模块性,信息传输效率);3)参与系;4)全局效率;5)模块性进行

    53260

    静息态fMRI+图论+机器学习实现阿尔兹海默症的高准确度诊断

    近些年来,利用静息态fMRI对AD发病机制和影响标志物的研究发现AD患者许多脑区之间的功能连接如默认网络DMN出现异常。此外,图论方法可以通过计算全局和局部参来表征脑网络的不同方面。 fMRI and graph theory》的研究论文,该论文利用静息态fMRI构建脑网络,计算脑网络的图论参,以图论参作为特征值,结合机器学习实现AD的100%准确率类诊断。 研究方法20个AD患者和20个匹配的健康被试来自于AD神经影像库(http:adni.loni.ucla.edu))。 被试接受静息态fMRI的扫描,fMRI采用DPARSF+SPM5工具包进行预处理;静息态fMRI的预处理采用标准预处理流程(具体可以查看原文);静息态fMRI采用0.01-0.08Hz的带通滤波以去除高频的干扰成 脑网络。整个大脑采用AAL模板割成90个ROI脑区(AAL90),每个ROI脑区内的体素进行平均获得每个ROI脑区的fMRI时间序列信号。

    9300

    【Nature】机器学习实时读取大脑信息,超级计算绘制“思维地图”

    【新智元导读】普林斯顿和英特尔合作,开发了一款脑成像套件(BrainIAK)的软件工具包,能通过互联网公开提供给任何想要处理fMRI的研究人员。 合作的结果之一是创建了一个称为脑成像套件(BrainIAK)的软件工具包,该软件工具箱可通过互联网公开提供给任何想要处理fMRI的研究人员。该团队正在致力于构建实时服务。 “回顾神经科学中的计算与在神经科学中,计算的核心作用在过去十年对 fMRI 当中体现得越来越明显。 实时功能磁共振成像(实时 fMRI按照正常工作流程中,fMRI 被收集后,从扫描仪传输到服务器,接下来会在周、月或年的时间内进行离线的。 与其他集相结合,使用强大的技术工具,我们能够从中获得更多更好的洞见。

    460110

    全球十五年脑神经研究并未作废,人工智能大国竞争继续

    新智元认为,该论文证明了在多种fMRI的方法中,有一种在特定情况下使用会导致误差很大。作者用词不慎加上媒体夸大报道,弄出了一场闹剧。 这一次,Eklund等人得出了新的结论,他们发现fMRI常用软件包AFNI中有一个BUG(而且存在了15年都没被发现),因此程序在判断脑部fMRI成像激活的情况时,会导致结果呈假阳性(也即虚报结果) 但注意看定语,这个BUG只影响fMRI常用软件包中的一种——AFNI当中的函3dClusterSim。 最重要的是,其他fMRI工具也存在假阳性变高的问题。此外,论文中还提到了这个BUG最高能将误差基准(一般为5%)提升到70%,这一结论也很惊人。 对于fMRI,有两种常用的标准,一种我们称之为A(基于voxel激活强度),另一种我们称之为B(基于cluster大小)。对于B,又有两种主要的参设置方法,一种是X(用voxel水平p

    55960

    Biological Psychiatry ERP结合fMRI研究:精神裂症(SZ)和自闭症患者(ASD)视感觉识别的模式差异

    采用MATLAB、EEGLAB、ERPLAB工具包进行处理。说到EEGERP就不得不提第四届脑电处理入门班(直接点击)和第十六届脑电处理班(依然直接点击)。 ssVEP:采用快速傅里叶变换10Hz频率的ssVEP,并且检验逆向刺激出现后的500-3000ms时间段。 随机森林:使用随机森林机器学习方法测量EEG和fMRI对ASD和SZ患者、以及健康对照组这3组被试的类准确性。在两种中,随机树为5000,每个随机树节点有3个变量。 当对3组人进行时,类准确性为82.1%,并且,SZ和ASD患者的类准确率别为100%和94.12%。为了比较多模态和单模态类效能,作者别使用EEG或fMRI进行类。 结果显示,仅使用EEG,SZ和ASD的类准确性为74.4%;仅使用fMRI类准确性为69.2%(这一结果强调了综合使用电生理指标和脑成像指标进行疾病类研究的重要性)。?

    37030

    BRAIN:额颞叶痴呆患者情绪加工的任务态功能磁共振研究

    记录被试反应,并进行离线。作答无时间限制也无反馈。自主神经活动与行为原始心率使用MATLAB离线,对波形中脉冲峰值对应的局部极大值进行识别。 随后的心率排除了心律失常者(如心房颤动)和质量不佳者的(3名健康对照者、4名bvFTD患者、2名svPPA患者和1名nfvPPA患者)。 这个值可作为被试间心率反应性差异的神经基础,用在二阶fMRI中。用SR Research Data Viewer软件对瞳孔进行线下。 瞳孔反应值超过平均值两个标准差之外的试次以及瞳孔捕获不足的试次被删除,最终17%的试次被排除在后续之外(清洗尤为重要,如果您对眼动处理感兴趣,请点击以下文字):第五届眼动处理班(重庆)瞳孔在表情视频和乱码视频中进行比较而不与注视点试次比较 预处理与核磁使用SPM12软件(www.fil.ion.ucl.ac.ukspm)对fMRI进行处理。

    36730

    思影科技功能磁共振(fMRI)处理业务

    随着技术的进步,功能磁共振成像(fMRI)已成为脑疾病、认知神经科学等领域的重要研究手段。思影科技紧随潮流,推出了一系列fMRI处理培训课程,广受相关领域研究者们的好评。 图示:典型伪迹二、预处理 不同的有不同的预处理要求,思影科技会根您的需求确定合适的预处理步骤,最大程度降低噪声。 四、Task-fMRI处理: 如果您更关注给定任务的情况下,受试者的大脑会如何反应,脑区间的联系会产生何种变化,那么,思影提供的任务态,是您的不二之选。 (1)激活。 图示:RSA可视化例子五、独立成(ICA) 默认模式网络(DMN)的发现,推动了fMRI领域的研究。独立成这种驱动的方法,为大家打开了一个看待脑功能活动的新视角。 (1)独立成解。 基于多模态CCA框架(mCCA),融合功能磁共振(fMRI)、结构磁共振(sMRI)、脑电(EEG)等模态,估计出一系列融合成,并对成做统计。?

    75331

    静息态fMRI+图论研究:难治性精神裂症的脑功能网络

    研究方法和1.研究中募集42个难治性精神裂患者(Treatment-resistant schizophrenia,TRS)和42个健康被试,被试的具体情况如图1所示。 2.被试进行MRI扫描,获得fMRI和T1。 3.fMRI的预处理使用FSL (FMRIB Software Library, www.fmrib.ox.ac.uk) 和 SPM8 (http:www.fil.ion.ucl.ac.ukspm) 4.预处理过的fMRI用AAL 116 atlas进行割,然后计算这116个脑区两两之间的皮尔森相关系;然后,使用network-based statistic (NBS)方法研究TRS和健康对照组之间哪些功能连接之间存在显著差异 总结总之,该研究结合静息态fMRI+图论的方法来研究难治性精神裂症功能脑网络的拓扑参异常变化特征,得到了一些很有价值的结果。

    20500

    慢性睡眠剥夺对大脑功能网络的影响

    实验方案及1.被试和实验设计:实验募集13个女性健康被试,被试无睡眠问题。 2.图论和计算:计算和流程如图3所示,fMRI预处理采用标准的预处理流程,需要注意的是,在进行预处理时并未从fMRI时间序列中regress out任务态实验效应;接下来,采用AAL116模板来提取 实验结果1.行为学:被试的持续注意力主要用准确度、反应时间和失误来评价,结果如图5所示。从结果可以看出,RW状态下3项指标都要优于SR状态,说明慢性睡眠剥夺确实会降低被试的持续注意力。 3.局部图论参:图7总结了局部图论参的统计结果,这些局部参主要在limbic system (特别是 hippocampus, parahippocampal gyrus, amygdala) 该项研究利用任务态fMRI+图论的方法,揭示了慢性睡眠剥夺可以引起被试持续注意力的下降,脑网络的特征路径长度显著增大以及小世界特性显著降低,此外,睡眠剥夺还会显著影响limbic system, default

    25700

    结合fMRI对猕猴面部刺激处理区域(AF)的神经元集群内部的功能特异性研究

    这种联合相关方法不依赖于神经信号和fMRI信号的测量同步性,也可以应用于多个被试,为基于全脑响应局部回路功能的多样性提供了有力手段。 (Xiang和Ye,2007);配准到标准模板,允许在多个测试日期间组合;在组合之前,去均值后除以平均值,将每个5钟的扫描转换成百比信号。 然后对电影驱动的响应幅度图(在MATLAB中使用smooth3.m函)应用高斯平滑,并选择进一步幅度大于1.09%的体素(图S2B)。在随后的中,将该mask应用于全脑相关图。? 在确定簇的量之后,如果神经元在50%的次内没有被聚集到任何簇中,则该神经元被排除在随后的中。根这个标准排除了6个神经元(图3C,箭头)。 图23.AF内神经元的聚类为了研究AF神经元的功能亚群,对135个神经元的fMRI相关图进行了无监督的聚类

    54280

    相关产品

    • 智能数据分析

      智能数据分析

      智能数据分析( IDA)基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构,帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务,快速实现数据驱动业务增长的目标。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券