摘要背景深度学习是一种模仿大脑神经元构造的算法，近年来具有较高的热度，尤其是在自然语言领域、视觉领域等等。我们一般的学习过程是从机器学习算法，进阶到深度学习算法，但在后者中，常常会因为方法结果讨论...

【代码】mricrogl画图代码模板。

回归问题常用的就是线性回归。在R中用的是lm（），而python中都封装在scikit-learn里。一、数据准备用的是书上的housing数据，如下图：这个数据包含10个变量，一共有20640行，当然里面也有一些NA值。假如我们现在要研究median house value与哪些因素有关，并预测其值。对于这个问题，由于median house value是一个数值型变量，所以最适合用线性回归。分

optuna使用教程

最近在学习Nilearn包的使用，现将学习笔记和思考发布在这里，供大家参考。以下训练的数据均来自于官网的练习数据 haxby2001的数据一、导入核磁数据这个没啥特别的，指定图像地址就好了，唯一要注意的是，需要是4D的nii.gz文件格式，这个可以通过其他软件转换。#导入数据就是命名nii.gz的数据地址file_name = r'D:\jupyter\nilearn\haxby2001\subj

ubuntu最近更新到了20.04长期版，挺感兴趣，就自己重装了这个系统，然后安装了MRtrix3，准备研究下这个软件，下面把安装过程及我遇到的坑讲述一下，提供参考。我的系统：双系统，其中ubuntu 20.04，电脑型号：联想Y7000P先说下ubuntu的安装，我的电脑有独显，所以安装ubuntu的过程不太顺利，因为Linux与N卡有冲突。坑：用U盘作引导安装，刚开始就碰到了进不去安装界面，一

即：假设某个节点变化，它其实是多维度同步变化的，例如连接它的白质纤维束减少，它的皮层厚度就会降低（突触减少，神经元萎缩），并且它的功能bold信号也会有变化（当然不一定是降低，functional network没办法评估功能活动度降低）。Aaron Alexander-Bloch在他的文献中指出了，建议纳入age和gender去做结构协方差网络，因为皮层厚度与性别和年龄的关系最大（其中年龄为主要

from nilearn import datasetsdataset = datasets.fetch_atlas_harvard_oxford('cort-maxprob-thr25-2mm')atlas_filename = dataset.mapslabels = dataset.labelsprint('Atlas ROIs are located in nifti image (4D)

fMRIPrep是融合了FSL, AFNI, freesurfer，ants的pipeline。DPABISurf就是调用了fMRIPrep的workflow，基本可以这么说，DPABISurf的预处理都是fMRIPrep工作的。fMRIPrep的安装，可以看官网，https://fmriprep.org/en/stable/index.html也可以看看下面博主写的内容：https://zhua

最近几天没碰编程，浑身难受，日子过的浑浑噩噩，还是得每天接触下编程。相较于核磁分析，我感觉统计建模更对我的胃口。今天写卡方检验（χ2检验，chi-square test）。医学中最最常见的就是四格表的卡方检验，spss教材上计算四格表资料的卡方检验结果值有：Pearson chi-square 、Continuity correction 、Likelihood ratio 、 Fisher’s.