Matlab+GUI驱动的脑部磁共振数据分析系统：高效便捷的神经科学研究工具

随着科技的进步和成本的降低，核磁共振(NMR)技术在医疗和科研领域得到了广泛应用，特别是在人脑功能与结构研究中。神经科学研究者需要具备物理学、医学和信号处理分析等多学科知识，这无疑增加了他们的科研挑战。针对这一需求，本篇毕业论文设计了一套基于MATLAB和图形用户界面(GUI)的脑部核磁共振数据统计分析系统。 该系统的核心目标是简化复杂的数据处理流程，从原始的DICOM数据导入开始，经过整理、命名，然后根据不同类型的扫描序列（如fMRI和DTI）进行专业处理。对于fMRI数据，系统实现了感兴趣区域(ROI)信号提取、全脑相关网络分析、网络间相关性研究和功能连接密度测量。在结构MRI处理部分，系统能够解析DTI数据，提取纤维束微结构信息，构建全脑纤维束连接矩阵，并进行网络属性计算以及纤维束方向密度函数(ODF)图分析。 此外，论文还介绍了一个包含实用小工具的功能模块，如低频成分频谱分析、种子点优秀程度评估、全脑模板分割和模板散点去除，这些工具提高了分析效率并降低了用户的操作难度。整个系统以其直观的操作界面、高效的功能整合和高可靠性，成为科研人员处理和分析人脑MRI数据的理想工具，具有很高的推广应用价值。 关键词：MATLAB、图形用户界面(GUI)、医学图像处理、磁共振数据分析。这个系统的设计旨在提高科研工作的效率和精度，是现代脑部研究不可或缺的技术支撑。通过使用该系统，研究者可以更专注于科学研究本身，而不是繁琐的数据处理流程，从而推动神经科学领域的发展。