网站开发架设,定西seo霸屏推广,河北黄骅市网站建设,如何做一个二维码相册动机 在功能连接#xff08;Functional Connectivity#xff0c;FC#xff09;构建过程中#xff0c;由于FC中元素数目是节点数目的平方关系#xff0c;所以在计算FC之前进行数据降维是一个常见的选择。 一般会将体素级/顶点级BOLD信号#xff08;在2mm的图像分辨率下大脑…动机 在功能连接Functional ConnectivityFC构建过程中由于FC中元素数目是节点数目的平方关系所以在计算FC之前进行数据降维是一个常见的选择。 一般会将体素级/顶点级BOLD信号在2mm的图像分辨率下大脑皮层有约十万个体素降维到ROI级BOLD信号ROI数目一般在几十到几百。 关于ROI的选择最常用的是使用已经定义好的大脑图谱常见的有Glasser-360图谱[1]Schaefer-400图谱[2]。这些图谱根据大脑的某些特征如功能连接模式、髓鞘化程度将具有相似特征的体素划分到同一个ROI。将同一ROI内的体素的BOLD信号进行平均就得到了该ROI的BOLD信号从而实现了降维。 Glasser-360图谱[1] Matlab代码
%数据准备1.体素级BOLD信号BOLD维度为体素数量x时间点数
%数据准备2.大脑图谱Parcellation维度为体素数量x1里面装的是每个体素的label n size(BOLD,1); %n体素数量
t size(BOLD,2); %t时间点数量
n_ROI length(unique(Parcellation)); %n_ROI图谱含有的ROI数量BOLD_ROI zeros(n,t); %初始化ROI级BOLD信号for label 1:1:n_ROI %在label中循环BOLD_temp zeros(1,t); %初始化暂存BOLD的数组for row 1:1:n %在所有体素里循环if Parcellation(row) labelBOLD_temp BOLD_temp BOLD(row,:); %提取对应label下的BOLD序列endendBOLD_ROI(label,:) zscore(BOLD_temp); %BOLD归一化z-score均值为0,方差为1end
[1]Glasser, Matthew F., et al. A multi-modal parcellation of human cerebral cortex. Nature 536.7615 (2016): 171-178.
[2]Schaefer, Alexander, et al. Local-global parcellation of the human cerebral cortex from intrinsic functional connectivity MRI. Cerebral cortex 28.9 (2018): 3095-3114.
