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医学影像处理:静息态fMRI数据的功能连接分析教程
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## 医学影像分析:掌握静息态fMRI数据功能连接处理

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### 静息态fMRI数据初步处理
本部分将介绍如何对静息态fMRI数据执行预处理步骤,包括但不限于ALFF/fALFF/ReHo计算、独立成分分析(ICA)等功能性连接分析方法,还有动态功能连接分析、动态ALFF/fALFF评估等高级技术。


#### 功能连接分析详解
##### 静态功能连接SFC
探索大脑网络内部及其间的静态功能连接模式。

通过小波相干性构建功能连接网络。


##### 动态功能连接DFC
采用滑动时间窗法、FLS法(基于最小二乘原理)、HMM(隐马尔可夫模型)等不同策略来建立大脑动态网络,并进行组间差异检验和量表相关性研究。

- HMM用于描绘大脑活动状态变化。
- LEiDA方法利用主特征向量和相位一致性来进行动态脑网络建模。
- MTD法(时间导数乘积法)也被用来创建dfc网络并做进一步分析。


##### 种子点功能连接分析
支持坐标输入或mask选取两种方式定义种子区域,进而计算其与其他脑区之间的功能连接强度。


### 多种指标的静态与动态分析
除了上述提到的功能连接外,还将覆盖ALFF/fALFF、VMHC、ReHo等指标在静息状态下和随时间变化时的表现。


### 动态变异性综合分析
最后,我们将探讨如何综合运用fc、ec有效链接、alff、falff、ReHo、VMHC等多项指标来研究大脑功能活动的变化规律。

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