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group analysis SPM group analysis 数据地址resting state 可以分析#xff1a;correlation 计算两个脑区的相关性 静息态实验简单functional 成功的实验能看到激活区不成功的实验#xff1a;比如被试头动太大#xff0c;不是健康的被试 Spontaneous brain…下周做老鼠实验
group analysis SPM group analysis 数据地址resting state 可以分析correlation 计算两个脑区的相关性 静息态实验简单functional 成功的实验能看到激活区不成功的实验比如被试头动太大不是健康的被试 Spontaneous brain activity 自发性脑活动resting state FC 头动信号很大的时候会掩盖bold信号呈现出相关性很大correspondence with electrophysiologyresting-state networks resemble task-activated networkscorrespondence with anatomic connectivity 不是完全对应是相关 胼胝体的白质纤维束连接左右脑 选择不同区域作为种子区域LPV1HF。。。default model network 什么都没做的时候 任务态信号差别一般在1%静息态可能不到0.5%计算脑网络的方法 seed-based correlation 加一个阈值高的区域可以单独显示出来 如何选seedppt上有4种 atlaspublished coordinate structural image activation map 可以是解剖学的区域 i.e.,视皮层 脑区边界 相关性会很sharp独立主成分分析 activation map分解成component i.e., matlab中的gift ICA reveals structured nerual artifact patterns 可以分离噪声 传统分析都要去掉脑室但是研究脑脊液的论文不去掉脑室TE dependent graph analysis of whole brain network threshold 是需要试着去选取的一开始不知道选取效果最好的Resting-state fMRIpower but ambiguous模糊的 信号的来源是很多的 除了神经信号还有头动呼吸等等what is noisewhat is signal头动处理方法不同结果也很大不同global signal 高人不那么清醒与呼吸也相关dpabi sub01_1 sub01_2 2个session 不支持bid格式
