人类普遍使用空间隐喻来表征时间，从指示过去和未来的手势到诸如时空弯曲之类的科学概念。然而，空间表征是否是大脑计时方式的基础仍未得到解决。通过将行为测量与实时脑记录相结合，证明了时间的空间编码仅在缓慢、费力的决策过程中出现，而不是在快速、准确的决策中。脑电图特征揭示了一个级联过程：计时所需的神经资源不足会触发补偿性的空间机制。计算模型将这种变异性与优化认知控制的神经调节系统波动联系起来。这些发现从根

早在20世纪40年代数字革命开始之前，图像配准就已经成为一个具有重要现实意义的过程。这技术首次应用于彩印，即将几种单色图案叠加在一起形成多色图案。为了生成最终所需的多色印刷品，各个层相对于另一个层的对齐必须是精确的。若个别层发生错位，称为失配。因此，为了确保准确的配准，人们开发了检测和校正任何偏差的流程。随着数字革命开启了现代医学成像时代，图像配准已经成为医疗成像研究中不可或缺的工具。虽然MRI不

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注导读本文整理了R语言绘图中使用频率较高的程序包，每个程序包都附载相应的参考来源链接（链接里有实现绘图的脚本）和下载链接。另：茗创科技为大家提供免会员极速下载服务，需要相应程序包的小伙伴可以私信茗创科技周翊工程师，微信号MCKJ-zhouyi或17373158786。gganimate：在R中绘制动态图gganimate在CRAN上可通过in

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。01 数据质量检查好的数据是一切的开始。数据质量检查内容包括：扫描参数的检查，其中有重复时间TR、回波时间TE、扫描视野、空间分辨率、采集时间等；检查图像是否存在伪迹如鬼影、图像变形等；还有诸如检查前n个时间点的的数据质量等。我们会细致地检查您的数据为后续的工作打下基础。图1.典型伪迹02 数据预处理时间层校正（Slice Time Co

摘要图神经网络(GNN)越来越多地用于情绪识别、运动想象以及神经疾病等任务的脑电信号(EEG)分类。人们已经提出了一系列方法来设计基于GNN的分类器。因此，有必要对这些方法进行系统回顾和分类。本文对已发表的文献进行了详尽地检索，并总结了几种用于比较的类别。这些类别突出了各种方法之间的相似性和差异性。研究结果表明，频谱图卷积层比空间图卷积层的应用更广泛。此外，本研究确定了节点特征的标准形式，其中最流

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。学脑电的小伙伴对matlab软件和eeglab插件一定不会陌生，它们是脑电数据分析过程中的重要法宝。在对脑电数据进行分析处理之前需要先安装matlab，在matlab中调用eeglab插件。在收集脑电数据的过程中，我们收集到的数据不可避免的会受到一些干扰，但是我们在进行分析之前需要相对干净的数据，所以脑电数据处理过程中最重要的一步就是对数

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。上一期的文章TMS-EEG数据处理教程（上）中详细地介绍了TMS伪影类型和预处理步骤。这期主要讲了完成数据预处理后，再进行一些（后）处理步骤，如过滤、去趋势、去均值和降采样。但要注意的是，一些分析步骤可能需要对数据进行不同的处理。例如，当查看经颅磁刺激诱发电位（TEPs）时，你可能想要滤除数据中的高频噪声，但在执行时频分析时（滤除高频噪声

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注导读大脑的图模型作为研究跨尺度和跨物种的大脑功能和结构连接的框架具有巨大的潜力。基于网络的统计（NBS）是对大脑图进行统计推断的著名工具，它将基于团簇水平的置换检验和连通分量的图论相结合，控制大规模单变量分析中的家族错误率。由于NBS是基于群体层面的统推断计，因此它无法在个体层面上实现知情决策，然而，这对于精确医学领域来说是必要的。这里我们

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注导读除了在中央前回和中央后回的成熟的躯体组织外，目前强有力的证据表明躯体组织在感觉运动网络的其他区域也很明显。这就存在几个实验问题：感觉运动网络的活动在多大程度上依赖于效应器和独立于效应器的？在预测运动效应器时，感觉运动皮层有多重要？在分布的躯体组织网络中是否冗余，以至于去除一个区域对分类精度的影响是否很小？为了回答这些问题，研究者开发了一

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。近几十年来，功能性近红外光谱（fNIRS）等非侵入性、便携式神经成像技术的出现，使研究人员得以深入研究人脑功能性认知发展的机制，从而进一步发挥发展认知神经科学（DCN）的潜力。然而，用于分析婴儿fNIRS数据的传统范式仍然是有限的。因此，本文研究者介绍了一种fNIRS数据的多元模式分析（xMVPA），并通过可解释的人工智能模型（XAI）进