Matlab实现MD758拆分方法与人类大脑相关结构分析

资源摘要信息: "matlab灰色关联度代码-Parcellation:代码的MD758拆分方法和分析" 知识点概述: 本文档介绍了使用Matlab编写的关于灰色关联度的代码，以及一种称为MD758的特定大脑皮层拆分方法。MD758是由蒙特利尔神经科学研究所(MNI)提供的大脑皮层拆分工具，用于将大脑皮质和皮下灰核区域划分为758个功能相关的簇。 详细知识点: 1. 灰色关联度分析: 灰色关联度分析是一种用于评估系统中因素间关联程度的方法。在数据分析中，通过量化不同数据序列之间的相似性或差异性，来确定因素间的相关性。在本代码中，灰色关联度分析被用于评估不同脑区之间的功能关联性。 2. MD758拆分方法: MD758是一种基于功能相关的皮层拆分策略，它将人类大脑皮层划分为758个簇，每个簇的平均体积约为1.7立方厘米。这种方法超越了传统的解剖区域划分，提供了更精细的功能映射。 3. MNI152标准空间: MD758参考了蒙特利尔神经研究所的MNI152标准空间，这是一个广泛使用的三维坐标框架，用于描述和对比不同大脑的结构和功能。MNI152空间使得大脑的映射具有可比较性。 4. AAL解剖结构: MD758与AAL(Automated Anatomical Labeling)解剖结构相衔接。AAL是一种将大脑解剖区域自动标记的方法，通常将大脑分为90个区域，每个区域的平均体积约为14立方厘米。MD758在AAL的基础上进行了更细致的拆分。 5. 功能相关性: MD758的拆分过程依赖于脑区间的功能相关性，即基于脑活动的相似性进行区域划分。这种功能相关性是通过观察静息状态下的大脑活动来评估的。 6. 认知稳态: MD758揭示了大脑在不同稳态条件下的相关结构变化，如休息、持续刺激和持续注意力等条件下的脑区功能关联。这有助于理解大脑如何响应不同认知状态的改变。 7. 聚类质量: MD758的聚类质量是指其将脑区拆分成簇的准确性。研究者Arslan等人（2017）发现，MD758在最初的观察者组中表现出较高的聚类质量，即便是在其他观察者组中，其聚类质量仍然优于具有相同分辨力的其他方法。 8. 多模式碎片: MD758的分析结果与其他使用最新多模式碎片方法获得的相关性结果相当，说明MD758拆分方法的可靠性和有效性。 9. 开源系统: 标签“系统开源”表明MD758拆分方法的源代码可能是公开的，允许研究者自由地使用和修改代码，以适应不同研究需求。 文件列表信息: - Parcellation-master: 这可能是包含MD758拆分方法Matlab代码的压缩文件包名称。"master"可能表示这是代码的主分支或主版本。 综合上述知识点，MD758拆分方法和其灰色关联度分析代码，为神经科学领域的研究者提供了一个强大的工具，以更细致的分辨率探索大脑功能结构，进而增强对大脑工作原理的理解。同时，开放源代码的方式为科学社区提供了共同改进和完善工具的机会。