探索fMRI数据中的PMN功能连通性与去噪技术

资源摘要信息:"matlabpm去噪代码-paper-camcan-pmn:fMRI项目的分析代码，用于在观看电影时测试后内侧脑网络的功能连通性" 知识点详细说明： 标题中提到的“matlabpm去噪代码-paper-camcan-pmn”指的是使用MATLAB编写的去噪代码，这些代码与fMRI（功能性磁共振成像）数据分析相关，特别是在分析后内侧脑网络（PMN）在观看电影时的功能连通性方面。后内侧网络（PMN）是大脑中的一个特定区域，它对于处理突发任务以及参与默认网络（默认模式网络，DMN）具有显著的敏感性和功能连通性。默认网络是大脑在静息状态时活跃的一组区域，它与自我相关的思维、记忆检索和未来规划等功能有关。 描述中进一步阐述了该代码库包含了用于分析fMRI数据的代码，并且这些代码关联到一项具体的研究。研究中，作者通过让参与者在观看电影时收集脑成像数据来测试PMN的功能连通性。在这个过程中，他们发现PMN可以分为两个子系统：腹侧PM子系统和背侧PM子系统。腹侧PM子系统与海马旁皮质和后角回有关，而背侧PM子系统则与内侧前额叶皮层、海马、前丘脑、后扣带回皮层和前角gyrus等结构相关联。这两个子系统通过与海马旁皮质和前神经的功能连接进行区分，并分别由脾后皮质和扣带后皮质整合。 此外，研究还指出腹侧和背侧PM连接在功能上是相关的，它们都与跟踪电影内容有关，但只有腹侧PM连接在事件过渡时强度增加，并且对情景记忆敏感。总体而言，这些发现揭示了在事件认知过程中PMN的功能途径和内部网络子系统的独特功能。 在这项研究中，作者使用了fMRIPrep这一工具对fMRI数据进行预处理和去噪。fMRIPrep是一个用于fMRI数据预处理的开源软件包，它基于BIDS（脑成像数据结构）标准，并采用一系列预处理步骤来准备数据以供后续分析，这些步骤包括运动校正、脑提取、空间标准化和功能连接分析等。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的“paper-camcan-pmn-master”表明这个代码库是作为一个主项目或主分支来组织的，其中包含所有相关的代码和文件，用于复现上述研究的结果。用户可以通过访问这个仓库来下载、分析和进一步开发与该研究相关的代码。 标签“系统开源”则强调了该代码库的开放性，意味着该项目可以被任何人自由地查看、使用、修改和分发。这种开源方式鼓励学术交流和协作，有助于加快科学研究的进展，并提高研究的透明度和可重复性。 总而言之，这个资源为研究人员提供了一个强有力的工具，用于分析fMRI数据，特别是在研究大脑功能连通性方面。通过对后内侧脑网络在参与电影观看时的行为进行细致的分析，这些代码有助于揭示大脑在处理复杂认知任务时的内部工作机制。