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图论分析中从fMRI中提取复杂网络的主要步骤。步骤一： 对采集的功能磁共振成像数据进行许多预处理步骤，包括切片之间的时间校正、重新对准、图像配准、基于分割的归一化和空间平滑。需要注意的是预处理步骤的选择和顺序可能会影响最终图指标测量的范围。预处理步骤可以参考：DPABI详细使用教材——数据准备、预处理流程、数据分析流程步骤二： 为了探索大规模的大脑网络，应用了适当的分割方案，例如解剖学自动标记图谱，将整个大脑划分为几个皮质和皮质下的解剖单元。......

在过去的十年中，人们对网络的实证研究以及开发用于从网络数据中提取洞察力的数学和计算工具 的兴趣激增。 研究网络的一种常见方法是关注单个节点或一小组节点的属性，提出诸如“哪个是该网络中最重要的节点？”或“哪些是最强的连接？”之类的问题。 然而，方法并没有告诉我们关于大规模网络结构的信息。 正是这种大规模的结构是本文的主题。网络中大规模结构的最佳研究形式是模块化或社区结构。在这种情况下，社区是较大网络中的密集子网络，例如社交网络中的紧密联系的朋友组或万维网上的一组相互链接的网页。.........

越来越多的理论和实证研究从网络角度探讨了人脑的功能。通过开发新的成像采集方法，开发图论和动力系统的新工具，使大脑网络的分析变得可行。本文调查了其中一些方法学进展，并总结了最近关于结构和功能脑网络的发现。对结构连接组的研究表明，几个模块或网络社区通过枢纽（hub）区域相互连接，介导模块之间的通信过程。最近的网络分析表明，网络hubs形成了一个紧密相连的集体，称为“富人俱乐部（rich club）”，位于吸引和分散信号流的中心位置。......

grena工具箱被设计用于fMRI数据的图论网络分析。它是一套MATLAB函数和基于MATLAB的接口，用于常规的fMRI预处理，用于计算和统计分析最常用的网络指标，如小世界参数、效率、度、间性、关联性、层级性、同步性和模块化。......

本文主要对seaborn官网所提供的图例：重叠核密度估计曲线进行说明与实现 || 这张图绘制出来会显得十分高级、不同的变量对应不同的曲线、如同一座又一座小山排列在一起[哭笑]、故又可以将其成为丘岭图(ridge plot) || 其中包含seaborn较为深刻的使用逻辑、实现起来好处多多......

先看效果图如下所示：latex中表格跨页，需要用到超级表格，常用的超级表格有 supertabular 和 longtable 宏包。下面介绍longtable 的使用。直接附上可在texlive使用的代码：\documentclass{article}\usepackage{longtable}\usepackage{geometry}\geometry{a4paper,left=2cm,right=2cm,top=2.5cm,bottom=2.5cm}\title{A longtab

论文里面我们经常看到2个指标的相关关系，如下图所示，那么怎么做置换检验，求出p值呢？其实原理很简单，就是旋转脑图的空间位置坐标，生成不同的脑图，然后再算相关关系，生成null model。spin的原理置换过程的示意图。 A) 作为说明，Desikan 地图集显示在原始空间（左上）和球面空间（右上）中。 每种颜色对应不同的区域。 球坐标被旋转（右中，右下）并投影回解剖表面（左中，左下）。 B）使用归一化互信息（NMI）估计原始分区和旋转分区之间的相似程度。 该统计数据的概率密度分布显示为 100

python如何绘制下三角矩阵的热力图，先看一下效果图加载必要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport scipy.stats as stats from matplotlib.ticker import FormatStrFormatterencoding="utf-8"加载数据#读取数据data = pd.read_excel

先看一下效果图论文里面一般展示雷达图如下下面我们使用fmsb包中的radarchart函数需要一个数据，其中第一行代表数据的最大值(10)，第二行代表数据的最小值(0)。否则，需要设置maxmin = FALSE。注意，列数必须大于2。每一列是一个变量，行表示组。在df中我们只有一组和8个不同的变量。Data set with one groupset.seed(1)df <- data.frame(rbind(rep(10, 8), rep(0, 8),

下面先展示一下效果图，只保留了感兴趣区域1,10,15的ROI.下面以我们熟悉的Glasser 360 模板为例，只展示感兴趣区域1,10,15的区域，先看一下代码：clc;clear all%让1,10,15为1，其余为0 out = repelem(0, 180); out(1) = 1; out(10) = 1; out(15) = 1; csvwrite('parcelNums.csv', out') mmpL = gifti('mmpL.func.

在做图时，总是觉得自己的配色很差，这怎么办呢？下面，我将介绍如何使用Python自带的Colormaps，和自定义自己想要的colorbar.Python自带的colorbarPython有非常丰富的颜色图,比如下面的网站, 请访问Choosing Colormaps in Matplotlib 上面有比较多的colorbar。比如如何获取python的颜色比如我们需要图里面的RdBu颜色图应该如何操作呢？我们首先需要在python中得到我们需要的颜色图的矩阵数据import numpy

freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍freesurfer的安装freesurfer对结构像分割流程及批处理代码freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍scripts文件夹——存放日志文件mri文件夹——存放结构图像和分区模板图像suef文件夹——存储软脑膜表面，白质文件，把脑吹膨胀的软脑膜表面label文件——存储解剖模板，如DK模板和a2009模板stats文件——存储每个分区的灰质体积，皮层厚度，曲率等形态学信息皮层厚度曲率freesurfer的安装freesurf

我们经常会遇到需要可视化网络，这就需要求感兴趣区域的三维空间的坐标，那到底怎么求呢？下面给出详细的代码？% Function to extract centroids of a cortical parcellation on the Freesurfer sphere. Runs on individual hemispheres.%% Requires read_surf.m and read_annotation.m functions, distributed with Freesurfe.

回归分析中常用的残差有普通残差，学生化残差，删除残差，删除学生化残差。下面给出这几种残差的定义，性质，作用和特点。回归分析的几种残差定义和性质回归分析中回归诊断的主要内容普通残差学生化残差删除残差删除学生化残差回归分析中回归诊断的主要内容普通残差普通残差 residuals：实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。超过正负 3 个 标准差范围的残差为异常值。性质: ei=yi−y^i=(I−H)Y,ei∼N(0,1)e_{i}=y_{i}-\hat{y}_{i}=(I-H) Y, \mathrm{

我们在用library(ggridges)画山脊图时，经常会遇到一个问题，怎么修改填充颜色，怎么添加一条垂直竖线，下面给出详细解答。上图的代码如下：rm(list = ls())library(magrittr)library(tidyverse)library(dplyr)library(ggplot2)library(ggridges)#自定义每个类别的填充颜色colors <- c("#FF6600", "#31A354", "#0000FF") ggplot

找到了差异脑区，并且求得了对应的坐标，那怎么找到我们熟悉的AAL分区信息和Brodmann area名称呢，如下所示。下面介绍一款，将MNI坐标转化为AAL分区和布罗得曼分区Brodmann area名称的工具。下载工具下载地址为：MNI坐标转化为AAL分区和BA分区，下载好该工具后，怎么使用呢？安装点击brainSpy.exe进行安装，如下图所示添加环境变量安装完以后，添加环境变量到PATH路径。您可能需要重新启动您的电脑，以使该命令工作。运行示例最后，按住快捷键 WIN+R调出c

下面展示的是Yeo 7网络的梯度分布，并添加额外的点（红色三角形）的小提琴图，先看一下效果图第一步：先加载R语言包rm(list = ls())library(magrittr)library(tidyverse)library(dplyr)library(ggplot2)library(ggridges)第二步：加载数据#加载数据network_mean_gradient <- read.csv('E:\\R_Code\\plot_heat_map\\data\\networ