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使用NIRS_SPM进行激活分析的步骤包括:对原始数据进行格式转化、使用定位信息创建MNI空间坐标、滤波、一阶建模、GLM模型评估、设置设计矩阵、计算beta值等。根据客户的实验设计,选择合适的方法对提取的beta值进行统计分析,包括:T检验,包括单样本T检验、双样本T检验、配对T检验等;方差分析(ANOVA),包括单因素方差分析、重复测量方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
使用Homer进行血氧浓度变化分析步骤包括:导入数据、将光强度数据转化为光密度数据、伪迹检查、伪迹校正、滤波、block average、将光密度数据转化为血氧浓度变化数据等,并在预处理过的数据中提取:峰值、达峰时间、平均幅值等特征进行后续的统计分析。根据客户的实验设计,选择合适的方法对提取的特征进行统计分析,包括:T检验,包括单样本T检验、双样本T检验、配对T检验等;方差分析(ANOVA),包括单因素方差分析、重复测量方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
功能连通性指标计算,包括但不限于:皮尔逊相关(COR)、相干(COH)、相位锁值(PLV)、相位延迟指数(PLI)、加权相位延迟指数(wPLI),以及格兰杰因果(GC)等。根据客户的实验设计,选择合适的方法对提取的特征进行统计分析,包括:T检验,包括单样本T检验、双样本T检验、配对T检验等;方差分析(ANOVA),包括单因素方差分析、重复测量方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。多重比较校正,包括:FWE、FDR、NBS校正等。
对近红外超扫描数据进行小波相干性计算,并计算脑与脑之间的有向交互的格兰杰因果(GC)。根据客户的实验设计,选择合适的方法对提取的特征进行统计分析,包括:T检验,包括单样本T检验、双样本T检验、配对T检验等;方差分析(ANOVA),包括单因素方差分析、重复测量方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
根据溯源后提取的脑区信号,计算脑区间的功能连接并进行网络构建,并基于图论计算网络属性指标,包括但不限于:小世界属性(small world)、集聚系数(clustering coefficient)、全局效率(global efficiency)、节点效率(nodal efficiency)、节点局部效率(nodal local efficiency)以及节点度中心性(nodal degree centrality)等。根据客户的实验设计,选择合适的方法对提取的特征进行统计分析,包括:T检验,包括单样本T检验、双样本T检验、配对T检验等;方差分析(ANOVA),包括单因素方差分析、重复测量方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
进行EEG信号和fNIRS信号之间的皮尔逊相关计算以及互相关计算,并绘制相关图。
七、基于近红外信号的机器学习
使用近红外数据进行分类、预测
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