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思影科技近红外脑功能数据处理服务

杨晓飞 思影科技 2022-04-29

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一、激活分析
1.使用NIRS_SPM进行激活分析
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。
2.统计分析
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。
多重比较校正,包括:FWE、FDR校正等。
     3.结果可视化
      绘制组水平激活图。

二、血氧浓度分析
1.基于Homer的血氧浓度分析
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。
2.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。
多重比较校正,包括:FWE、FDR校正等。
     3.结果可视化
      绘制组水平血氧浓度变化图。


三、脑内功能连通性分析
1.脑内功能连通性指标提取
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。
2.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。
多重比较校正,包括:FWE、FDR、NBS校正等。
3.结果可视化
绘制脑内功能连通性图。


四、脑间功能连接分析
1.脑间功能连通性指标提取
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)。
2.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。
多重比较校正,包括:FWE、FDR校正等。
3.结果可视化
绘制脑间功能连通性图。


五、网络属性分析
1.网络指标提取
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。
     2.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。
多重比较校正,包括:FWE、FDR校正等。
3.结果可视化
Bar图、点线图、圈状图等。

六、EEG-fNIRS分析
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


八、定制化分析
1.分析方法可定制。
思影科技可根据您提供的模板文献,基于您的实验数据,实现文献中使用的数据分析方法。此外,未列出的分析方法,只要在思影科技的能力范围内,尽力实现您的想法。
2.分析代码可定制。
在没有现有的软件适用于您的数据分析需求时,思影科技会与您协商,通过编写代码实现您的想法,并提供代码的完整实现

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数据处理业务介绍:


思影科技功能磁共振(fMRI)数据处理业务

思影科技弥散加权成像(DWI/dMRI)数据处理

思影科技脑结构磁共振成像数据处理业务(T1)

思影科技啮齿类动物(大小鼠)神经影像数据处理业务

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