bids应用程序从静息状态fmri数据中检索血流动力学响应函数
rsHRF的Python项目详细描述
静息态hrf估计与反褶积。
请参考https://github.com/compneuro-da/rsHRF了解Matlab版本
基本思想
这个工具箱的目的是从静息状态的fmri体素信号中提取触发血流动力学反应的伪事件集。 它以点过程理论为基础，利用两个导数的标准形或（平滑的）有限脉冲响应，拟合模型来检索事件和hrf开始之间的最佳滞后以及hrf形状。
一旦为每个体素检索到hrf，它就可以从时间序列中去卷积（例如为了改进基于延迟的连接性估计），或者可以映射大脑中任何地方的形状参数（包括白质），并将形状用作病理生理学指标。
如何使用工具箱
输入的是体素黑体信号，已经根据你最喜欢的配方进行了预处理。重要的是：
- 0.01-0.08赫兹（或类似频率）的带通滤波器
- z-给体素加粗时间序列评分
为了安全起见，这些步骤将在代码中再次执行。
输入可以是图像（3d或4d），也可以是直接的[观察x体素]矩阵。
可以使用时间掩码来排除某些时间点（例如在清理之后）。
演示允许您对几种输入数据格式运行分析。
python包和bids应用程序
一个投标的应用程序已经被制成，以方便和可复制的分析。其文档可在以下位置访问：
http://bids-apps.neuroimaging.io/rsHRF/
合作者
吴国荣
奈杰尔·科尔恩比尔
索菲·范登博斯克
丹尼尔玛丽纳佐
madhur tandon（python-bids）
Asier Erramuzpe（python-bids）
引用
吴国荣，廖伟，史特拉马格里亚，丁俊荣，陈华福，玛丽亚佐*”从静息状态功能磁共振数据恢复有效连接性脑网络的盲反褶积方法〉，医学图像分析，2013，17:365-374。PDF
郭荣武，丹尼尔·马里纳佐。”静息状态血流动力学反应功能估计对自主神经系统波动的敏感性〉，《皇家学会哲学汇刊A》，2016，374:20150190。PDF
郭荣武，丹尼尔·马里纳佐。”恢复静息状态下功能磁共振成像的血流动力学反应功能：方法和应用〉，Peerj预印本，2015年。PDF
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