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

摘要注意缺陷多动障碍(ADHD)是一种常见的精神疾病，严重影响学龄儿童的学习和日常生活。ADHD的早期识别非常关键，需要可靠且客观的诊断工具来进行诊断。然而，目前对行为症状的临床评估可能存在不一致和主观性的问题。功能磁共振成像(fMRI)是一种无创技术，已被证明能够有效地检测ADHD患者的大脑异常。近年来，基于静息态fMRI(rsfMRI)的脑功能网络在诊断包括ADHD在内的各种脑疾病方面取得了良

James Booth教授曾在一次访谈中说过：“我们希望人们能利用这些数据并重现我们多年来的一些成果。同时，能将我们的部分研究扩展到新的方向上。如果使用旧数据就能回答一个值得探究的问题，为什么还需要收集新数据呢？有一部分我们分享的数据还尚未被研究，因此可供大家去大胆探索。”可能你也想去探索，但是苦于没有合适的数据拿来分析而倍感无奈。在这里，本文为大家整理了一些开放的数据集，仅供学术交流使用。注：茗

EEG是一种广泛用于研究记录和监测脑电活动的方法。本文概述了基于EEG的机器学习、模式识别和分类的一般方法。首先，描述了从各个领域提取的特征。其次，概述了监督和无监督特征降维方法。重点关注分类算法、性能评估和防止过拟合的方法。最后，讨论了基于EEG机器学习的两个应用：脑机接口(BCI)和微睡眠的检测与预测。

静息态数据在处理过程中通常需要分段，一般会进行2s一段的切分，但是可能在后面的分析中这种分段方式不太适用，需要拼接成连续分段或者重新分段，此段代码就用于对数据进行拼接（重新分段）%% 重新分段% Written By Zhouyi% Using the code without proper understanding the code and relevant background% of EE

机器学习(ML)由于其高自动化程度、高灵敏度和特异性优势，在医学影像领域取得了巨大的成功。由于具备这些优势，机器学习已被广泛应用于神经成像数据，目的是提取与感兴趣变量(如疾病状态)相关的特征。这使我们能够形成关于不同条件下大脑结构和功能的详细地图，以数据驱动的方式发现新知识。与传统的数据驱动方法(如大规模单变量分析)相比，机器学习方法具有两个重要优势。首先，机器学习方法通过检查横跨整个图像领域的元

Brainstorm是一款免费开源的脑电（EEG）、脑磁（MEG）和近红外（fNIRS）数据分析软件，尤其擅长源定位分析。Brainstorm目前支持三类主流源定位方法：Minimum Norm Imaging（MNE）、Beamformer和 Dipole Modeling（偶极子拟合）。其中MNE因稳定、快速、适用于ERP/ERF和组别分析，是目前最常用的源定位方法之一，也是本次教程的重点内容

导读本研究采用自适应混合独立成分分析(AMICA)学习一组ICA模型。研究者使用了20-model的AMICA分解方法，对长时间(1-2小时)、高密度(128通道)的EEG数据进行分解，同时引导参与者想象15种特定的情绪体验情景。高密度EEG动态变化的AMICA模型，可以通过数据驱动来洞察情绪体验过程中的大脑动态，这有助于提高基于EEG的情绪解码性能，促进我们对情绪的理解。前言情感体验是大脑和身体

线性模型概述模型是对现实的一种数学近似，其中给定输入变量集的某个函数旨在重建一个输出变量。以fMRI范式为例，在这个范式中，给受试者呈现面孔和房屋的图像。该模型的目标是利用体素对面孔和房屋反应时的预期时间进程，并产生与测量体素对面孔/房屋反应信号密切匹配的输出(见图1)。设Y为长度为N的向量，其中包含一个体素的时间序列数据，设X1和X2分别为面孔和房屋激活的预期时间过程。

当你在分析inter-trial phase coherence /inter-trial phase clustering (ITPC)时，你是否考虑过 ITPC 的分析会受到哪些因素的影响，ITPC 的结果该怎么解释？Diepen & Mazaheri (2018)在一篇文章中讨论了他们对 ITPC 分析的一些看法。鉴于此话题目前并没有最终结论，请各位看官辩证看待。以下是这篇的全部内容