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    MVPANI:基于神经影像学的多变量模式分析软件 V1.0_20211213

    随着机器学习技术的飞速发展,多变量模式分析(MultiVariate Pattern Analysis, MVPA)在神经影像数据分析领域日益受到人们的重视。目前已有多款机器学习软件包可用于神经影像数据的分析,但现有大多数软件包都必须通过编程来进行数据分析操作,从而极大限制了没有编程经验的研究人员使用MVPA技术。此外,缺乏图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)也阻碍了MVPA在神经影像学研究中应用的标准化,不利于不同研究之间的比较。因此,我们开发了一个基于MATLAB平台具有图形用户界面的神经影像数据MVPA工具包—MVPANI (MVPA for NeuroImaging)。


    MVPANI具有如下优点:

    l  具有清晰易用的图形用户界面(GUI),因此对非编程人员更加友好;

    l  提供多种机器学习算法,并可灵活修改算法相关参数,便于研究人员测试不同算法及参数;

    l  提供两个层面(特征层面或决策层面)的数据融合功能,可以整合多种不同模态(结构像及功能像等)及不同种类影像指标(如:灰质体积、局部一致性、功能连接等)所提供的互补信息,从而提高机器学习的性能;

    l  允许多种文件格式类型(如:nii、hdr/img、txt、mat等)输入,因此,同样适用非影像数据(如:临床数据、脑电数据、遗传数据等)的机器学习分析;

    l  提供基于置换检验的统计分析,并通过并行运算提高计算速度。

    注:MVPANI_V1.0_20211213版本修正了之前版本中加权决策融合的相关问题。

    MVPANI软件:MVPANI软件下载地址及使用说明

    软件说明及数据示例:示例数据

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