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MATLAB用拟合出的代码绘图-SEEG_Network:使用网络建模确定癫痫手术的目标
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2021-05-21
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MATLAB用拟合出的代码绘图立体定向脑电数据的网络建模 工作进行中| | 该存储库包含重现基于网络的SEEG数据分析方法所需的代码,该方法旨在模拟计算机模拟癫痫手术,以帮助将来改善手术计划。 该项目正在进行中,尚未经过验证可用于预期的临床用途。 这里展示的策略基于三个广泛的方法 在接受立体定向脑电图术前评估癫痫手术的患者中,使用非负矩阵分解(从那里窃取的想法)可以轻松显示癫痫发作期间的网络边缘动态。 使用分层动态因果模型(基于参数的经验贝叶斯DCM,该模型基于)来识别生物物理网络变化,从而最好地解释同一患者内多种不同癫痫发作的发作。 使用完全拟合的神经质量模型的仿真(DCM分析的输出)来量化计算机节点切除对整个网络活动的影响 该代码在(经过2016b测试)上运行,并且需要以下免费可用的程序包才能运行 -包含DCM工具的神经影像分析套件 目录 [SPM修改] [其他助手功能] 此存储库中包含的自定义例程 该存储库包含许多自定义例程,这些例程在按顺序运行时应重现我们的分析。 可视化动态网络模式 seeg_networkvis 为了首先可视化此数据集中发作期间的网络动态,此例程绘制了一些活
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MATLAB用拟合出的代码绘图-SEEG_Network:使用网络建模确定癫痫手术的目标 (161个子文件)
ALLAMLFactor1.gif 0B
.gitattributes 378B
.gitignore 649B
classification.m 10KB
featureExtractionTrain.m 10KB
seeg_spm_dcm_csd.m 9KB
classificationTrain.m 8KB
seeg_peb.m 7KB
vsmf.m 7KB
NMFBicHeatMap.m 6KB
featureExtrationTest.m 6KB
vsmftest.m 6KB
NMFHeatMap.m 6KB
classificationPredict.m 6KB
exampleClassification.m 5KB
nmf.m 5KB
kernelconvexnmf.m 5KB
featureFilterNMF.m 5KB
l1NNQPActiveSet.m 5KB
seeg_networkvis.m 5KB
kernelseminmfrule.m 5KB
cvExperiment.m 5KB
bootstrapnnlsClassifier.m 5KB
fcnnls.m 5KB
kfcnnls.m 5KB
kernelSparseNMFNNQP.m 5KB
computeMetaSample.m 4KB
kernelseminmfnnls.m 4KB
nmfClassifier.m 4KB
kernelsparseseminmfnnls.m 4KB
seeg_dcm.m 4KB
NNQPActiveSet.m 4KB
kfcnnls2.m 4KB
constrainedQPActive.m 4KB
seeg_gmdcm.m 4KB
sparsenmfnnls.m 4KB
nmfrule.m 4KB
perform.m 4KB
orthnmfrule.m 4KB
nnlsClassifier.m 4KB
multiClassifiers.m 4KB
sparsenmf2nnqp.m 4KB
softSVMTrain2.m 4KB
biCluster.m 4KB
featSelNMF.m 4KB
sparsenmf2rule.m 4KB
significantAcc.m 4KB
seeg_decomp.m 4KB
wnmfrule.m 4KB
convexnmfrule.m 4KB
superkernelseminmfnnls.m 4KB
nmfnnls.m 3KB
exampleFitLearnCurve.m 3KB
seeg_surgery.m 3KB
sparseNMFNNQP.m 3KB
l1QPActiveSet.m 3KB
seminmfnnls.m 3KB
convexnmfruletest.m 3KB
modelSelectionGammaK.m 3KB
repetitivenmfClassifier.m 3KB
chooseBestk.m 3KB
sparseseminmfnnls.m 3KB
plotBarError.m 3KB
seeg_filemaker.m 3KB
ds2nfu.m 3KB
orthnmfruletest.m 3KB
kurnnls.m 3KB
seeg_components.m 3KB
kernelnmfdecom.m 3KB
seminmfrule.m 3KB
exampleFeatureSelection.m 3KB
dynamicSystems_kernel2.m 3KB
exampleFeatureExtractionKernel.m 2KB
FriedmanTest.m 2KB
exampleBioProcessGS.m 2KB
NMFCluster.m 2KB
exampleFeatureExtraction.m 2KB
exampleFriedmanTest.m 2KB
featSel.m 2KB
gridSearchUniverse.m 2KB
dynamic_kernel.m 2KB
exampleCluster.m 2KB
softSVMPredict2.m 2KB
sparsenmfnnlstest.m 2KB
dynamicSystems_kernel.m 2KB
textprogressbar.m 2KB
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localSVM.m 2KB
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subspace.m 2KB
lrc.m 2KB
getClusters.m 2KB
EQP0.m 2KB
entropyCluster.m 2KB
plotNemenyiTest.m 2KB
exampleBioProcessTSYeast.m 2KB
MAT2DAT.m 2KB
estimatePQRS.m 2KB
changeClassLabels01.m 2KB
共 161 条
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