matlab 脑功能网络

在MATLAB中，构建和分析脑功能网络是一种常用的技术，通常涉及以下步骤：

1. **数据预处理**：首先，你需要准备脑电图（EEG）或功能性磁共振成像（fMRI）等脑成像数据。这包括去除噪声（如滤波）、校准和归一化等。

data = preprocess_brain_data(raw_data); % 从raw_data进行预处理

2. **时间系列分析**：对于EEG，可以提取每个脑电极的位置上的时序信号。对于fMRI，可以计算血氧水平依赖（BOLD）信号。

time_series = extract_time_series(data);

3. **频域转换**：有时会选择将信号转换到频域（例如，使用短时傅立叶变换），以便观察各频率成分的贡献。

spectra = stft(time_series);

4. **构造网络**：利用上述分析得到的数据，可以计算皮质相关系数、局部互信息或其他度量来构建边（连接）和节点（通常是脑区域或电极）。

connectivity_matrix = calculate_connectivity(spectra);

5. **可视化**：创建网络图帮助理解脑网络的结构和特征，比如小世界属性、模块划分等。

plot_network(connectivity_matrix);

6. **社区检测** 或 **模块分析**：应用社区发现算法（如 Louvain 或 Girvan-Newman 算法）识别脑网络中的功能模块。

communities = community_detection(connectivity_matrix);

7. **统计分析**：对网络特征进行统计检验，探究它们与认知任务、情绪状态或其他变量的关系。

[stat, p_val] = perform_stat_test(network_stats, condition_variable);