MATLAB实现个体大脑连接性识别的分时代码

资源摘要信息:"matlab分时代码-IndividualBrainConnectivity:静态和动态功能连接性用于使用内在的个体大脑连接性识别受试者和生物" 在神经科学和脑成像领域，功能连接性（Functional Connectivity, FC）是一个关键概念，它描述了脑内不同区域之间的时间相关性，这些区域在功能上可能是相连接的。根据时间尺度，功能连接性可以分为静态和动态两种类型。静态功能连接性（Static Functional Connectivity, SFC）指的是在整个扫描过程中，功能连接是恒定不变的。而动态功能连接性（Dynamic Functional Connectivity, DFC）则认为，大脑的连接模式在整个扫描过程中是动态变化的，可能与认知状态或外部刺激有关。 本资源中的Matlab代码旨在分析和比较静态和动态功能连接性，进而用于识别受试者和生物性别。这些代码能够帮助研究者复制和验证Menon和Krishnamurthy在2019年发表于《科学报告》（Scientific Reports）上的一篇论文（卷9，文章编号5729）中所提出的结果。这篇论文的主旨在于展示如何利用个体大脑内在的连接性特征来区分不同的受试者以及他们的生物性别。 在使用这套Matlab分时代码之前，需要从人类连接体计划（Human Connectome Project, HCP）网站上下载原始预处理数据。HCP提供了丰富的脑成像数据集，包括不同场强（如3T和7T）和不同扫描会话的数据。3T数据集需要下载rfMRI_REST_1/2_LR/RL_hp2000_clean.nii.gz文件，这些是静止状态下的功能性磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）数据。对于7T数据集，则需要下载rfMRI_REST1/2_7T_PA/AP_hp2000_clean.nii.gz文件。这些数据需要按照任务类型（如EMOTION、GAMBLING、语言、电机、关系、社交和WM）以及LR和RL配置进行分类。 除了HCP数据，还需要从斯坦福功能图集下载特定的数据集。这些数据集将用于提取感兴趣区域（Region of Interest, ROI）的时间序列。在Matlab代码的帮助下，可以使用FSl（FMRIB Software Library）的fslmeants命令从fMRI数据中提取特定ROI的平均时间序列。 在进行功能连接性分析时，通常需要定义一组感兴趣区域，这些区域可能是基于解剖学位置、功能网络或者先验知识选定的。接着，通过计算不同ROI时间序列之间的相关性来评估连接性。在静态功能连接性分析中，计算整个扫描期间所有时间点的相关性。而在动态功能连接性分析中，可能会将整个扫描过程分割成多个时间窗口，并在每个时间窗口内独立计算相关性，以探索大脑连接模式随时间的变化情况。 Matlab代码可能包含了数据预处理、ROI时间序列提取、静态和动态功能连接性计算以及统计分析等模块。具体来说，代码可能实现了以下功能： 1. 数据导入和预处理：将HCP数据集导入Matlab环境，并进行必要的格式转换和归一化处理。 2. ROI时间序列提取：使用FSl命令或Matlab内置函数提取每个ROI的时间序列数据。 3. 静态功能连接性计算：对整个扫描期间的时间序列数据计算皮尔逊相关系数或其他相关性度量。 4. 动态功能连接性计算：将时间序列数据分割成多个时间窗口，并在每个窗口内计算相关性。 5. 结果统计分析：对计算得到的连接性数据进行统计检验，以识别不同受试者或性别的显著性差异。 总之，这套Matlab分时代码及其相关数据集为神经科学家提供了一个强大的工具，以探究大脑功能连接性在个体差异和性别差异中的作用，从而加深对大脑工作机理的理解。通过动态功能连接性的研究，人们希望能够在大脑网络层面上发现更多潜在的生物标记，这将有助于诊断脑疾病或评估治疗效果。