神经影像学

当前话题为您枚举了最新的神经影像学。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

影像学检查信息熵质量评估
影像学检查质量的代码工具还挺实用的,适合你如果在搞神经影像、MRtrix3、MATLAB 这些方向。它的亮点是用了基于熵的方法来过滤断层扫描图像,比传统的 FA 和 FOD 方法多了点新意,也能补充一些信息。 工具里用的熵算法是由 Méghane DECROOCQ 开发的,结合了 MRtrix3 和 MATLAB 做了完整流程。输入数据也不麻烦,直接给了 8 个患者的数据,每个有 9 条神经的数据可以对比,比如像三叉神经、动眼神经这些。 想尝试这个工具,可以顺便看看跟它相关的一些资源,像信息熵的计算、图像、TOPSIS 综合评价这些也都比较对口。数据是现成的,格式清晰,变量名也比较好懂,用 R
SVR算法MATLAB代码神经影像学中模式回归的比较及样本大小影响评述
SVR算法MATLAB代码Pattern_Regression这是我们NeuroImage论文的代码,其中涉及不同模式回归算法(包括OLS、Ridge、LASSO、Elastic-Net、SVR、RVR)的比较,以及样本量对预测性能的影响。如果您希望进行个性化的行为预测工作,推荐尝试这些代码。这些代码特别适用于本研究,如需使用,请引用我们的相关论文(Zaixu Cui, Gaolang Gong, 2018年《NeuroImage》)。
Gerardus:医学影像与计算生物学研究工具集
Gerardus 是由英国牛津大学生物医学工程研究所的 Vicente Grau 教授团队开发的 Matlab 工具箱、bash 脚本和 C++ 程序的集合。该项目起始于 2009 年 1 月,最初是 Ramón Casero 博士用于管理其研究软件的个人项目。2014 年 10 月起,Gerardus 逐渐发展成为一个团队项目,多位博士后和学生参与其中。2015 年 4 月,项目迁移至 GitHub 托管。Gerardus 主要应用于医学成像和计算生物学领域的研究。
将R软件代码转换为MatlabNIAK神经影像分析套件
NIAK v0.6.4.3是一个基于Octave或Matlab进行fMRI处理的模块和管线库。它支持在本地或超级计算环境中并行运行,适用于Linux OS和MINC文件格式。有兴趣将NIAK用作开发库或为项目做出贡献的开发人员可以查阅NIAK的Google Code页面。Wiki提供详细的用户指南和资源列表,包括预处理管道的教程。NIAK最初由Pierre Bellec设计,并在加拿大Alan C. Evans实验室启动。
PSPM-开源工具的并行化神经影像分析
PSPM,全称为Parallel SPM,是基于SPM的开源并行实现,主要用于处理和分析功能磁共振成像(fMRI)、结构磁共振成像(sMRI)等数据。与传统SPM相比,PSPM通过MPI实现分布式和并行计算,显著提升了处理速度和效率。MPI允许在多处理器或跨网络的多台计算机上运行并行程序,有效分解和执行任务。在神经影像分析中,PSPM并行化处理图像校准、配准、标准化等预处理步骤,支持简单的统计分析并行化,如方差分析或t检验。PSPM2-2.0.2-beta版本在测试阶段,包含新功能、性能优化和bug修复,提升用户体验和分析效率。其开源性质促进了社区的协作和创新,推动了神经影像分析技术的发展。
Matlab影像叠加代码烹饪视频的隐藏式字幕神经网络
Matlab影像叠加代码:egg:用于烹饪视频的隐藏式字幕神经网络是计算机视觉领域的研究热点。该项目通过多级管道分析烹饪视频,以提取细节,改进当前在Youtube和Vimeo等网站上实施的字幕系统。结合光学字符识别、对象识别神经网络和序列到序列学习技术,该项目从视频中提取信息,生成更优质的字幕。这项工作显示了在不需要更多培训的情况下,通过整合现有技术,创建领域特定的专业知识的潜力。
Matlab神经影像.nii到.png格式转换器轻量级工具为医学影像和计算机视觉研究者设计
医学影像和计算机视觉研究人员,这款神经影像.nii到.png格式转换器是您的理想选择。只需将脚本添加到路径中,输入命令' nii2png ',选择工作目录和您的NIfTI图像,即可快速转换。您还可以选择旋转图像,处理后的png文件将保存在工作目录的png文件夹中。
数字影像处理
这本出色的国外书籍是我们的教材,适合有志青年学习。
混沌动力系统密码学程序利用混沌神经网络
随着混沌神经网络技术的进步,混沌动力系统密码学程序正在逐步优化和应用。
世界地图遥感影像分析
将您关注的shp格式区域与世界地图遥感栅格影像进行叠加,能够实现更精细化的数据分析和研究。