文件名称：matlab正态曲线拟合代码-A-Bayesian-State-Space-Approach-to-Mapping-Directional-B
文件大小：2.24MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 23:50:19
系统开源
matlab正态曲线拟合代码映射定向脑网络的贝叶斯状态空间方法 作者贡献清单表 数据 摘要（必填） 本文的目的是提出一种新的统计方法来分析颅内脑电图（iEEG）数据，并使用我们的方法来揭示癫痫患者在癫痫发作过程中正常和异常的定向脑网络。 iEEG数据是许多小区域神经元活动的高维多元时间序列记录，与之相比，它们具有较高的时间分辨率（毫秒级）和空间分辨率（直径约10 mm），并且信噪比强。低时间分辨率的流行功能性磁共振成像（fMRI）和低空间分辨率的头皮脑电图。 因此，iEEG数据提供了有关定向脑网络的有价值的信息。 可用性（必填） 本文中使用的iEEG数据是从一名在弗吉尼亚大学（UVA）医院接受了癫痫诊断和治疗的癫痫患者中收集的。 作者分析了患者的身份不明的iEEG数据。 来自UVA医院的已取消标识的数据存储在受密码保护的服务器上，该服务器由UVA Health System IT管理。 不允许作者与第三方共享数据。 UVA医院拥有所有iEEG数据。 第三方可以直接从UVA Health System请求数据。 如果对数据有疑问，请通过电子邮件与合著者Mark Quigg联系。 代码 摘
【文件预览】：
A-Bayesian-State-Space-Approach-to-Mapping-Directional-Brain-Networks-master
----.gitignore(101B)
----addContainingDirAndSubDir.m(199B)
----EM()
--------BSBM_EM.m(3KB)
--------BSBM_EM_update_B.m(2KB)
--------BSBM_EM_update_R.m(785B)
--------BSBM_EM_update_C.m(773B)
--------BSBM_EM_update_m.m(2KB)
--------BSBM_Kalman.m(2KB)
--------BSBM_EM_update_A_Gam.m(2KB)
--------BSBM_EM_update_mu.m(406B)
----BSBM_Network_Example.R(7KB)
----proj_file.Rproj(248B)
----MCMC()
--------BSBM_MCMC_update_B.m(2KB)
--------BSBM_MCMC_update_m.m(1KB)
--------BSBM_MCMC_update_mu.m(469B)
--------BSBM_MCMC_update_P.m(546B)
--------BSBM_MCMC_update_Q.m(157B)
--------BSBM_MCMC_update_C.m(750B)
--------BSBM_MCMC_update_A.m(903B)
--------BSBM_MCMC.m(3KB)
--------BSBM_MCMC_update_R.m(748B)
--------BSBM_MCMC_update_X.m(2KB)
--------BSBM_MCMC_update_Gam.m(2KB)
----Simulated_data()
--------Simulation2_2.mat(378KB)
--------Simulation2_1.mat(1MB)
--------Simulation1.mat(380KB)
----readme.md(3KB)
----readme_details.md(5KB)
----BSBM_Manual.pdf(81KB)
----BSBM_Network_Source.R(3KB)
----BSBM_ContPnl.m(5KB)
----uasa_a_1865985_sm5138.pdf(538KB)
----datastd.m(163B)