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时间：2022-02-02 14:07:01 来源： 点击：[1021]
软件介绍：
基于Matlab交互式开发环境，山西大学计算机与信息技术学院杜宇慧教授带领的智能医学图像分析实验室（IAMI, Intelligent Analysis of Medical Image）开发了IABC（Intelligent Analysis of Brain Connectivity）脑功能连接分析软件，并在此公开发布以供脑科学领域的研究人员使用。目前，该软件集成了我们先前提出的组信息指导独立成分分析方法（Group information guided independent component analysis）和NeuroMark脑功能网络分析方法（NeuroMark: An automated and adaptive ICA based pipeline to identify reproducible fMRI markers of brain disorders）。该软件可同时分析多被试的脑功能核磁共振数据，可计算得到个体被试的脑功能网络、脑功能网络相关的时间序列、脑功能网络之间的功能连接等，还可以对得到的脑功能网络和相关信息进行可视化，估计所得的测度可供研究者用于后续的统计分析、聚类和分类等研究。我们将对IABC软件进行定时升级，软件将包括智能医学图像分析实验室开发的更多更新的脑功能连接分析方法。
软件下载:
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| Download | Version | Upload Time |
 IABC.rar | Version 1 | 2022.02.22 |
Version 2 | 2022.04.11 | |
Version 3 | 2022.05.06 | |
| Version 4 | 2022.05.31 | |
| Version 5 | 2022.11.02 | |
| Version 6 | 2022.11.29 | |
| Version 7 | 2023.05.26 |
软件使用说明下载：
如使用本软件分析数据发表成果，请引用以下参考文献：
[1] Du, Y. H. and Y. Fan (2013). "Group information guided ICA for fMRI data analysis." Neuroimage 69: 157-197.
[2] Du, Y. H., G. D. Pearlson, J. Y. Liu, J. Sui, Q. B. Yu, H. He, E. Castro and V. D. Calhoun (2015). "A group ICA based framework for evaluating resting fMRI markers when disease categories are unclear: application to schizophrenia, bipolar, and schizoaffective disorders." Neuroimage 122: 272-280.
[3] Du, Y. H., E. A. Allen, H. He, J. Sui, L. Wu and V. D. Calhoun (2016). "Artifact removal in the context of group ICA: A comparison of single-subject and group approaches." Hum Brain Mapp 37(3): 1005-1025.
[4] Du, Y. H., Fu, Z. N., Sui, J., et al. (2020). “NeuroMark: An automated and adaptive ICA based pipeline to identify reproducible fMRI markers of brain disorders.” NeuroImage: Clinical 28: 102375.
[5] Du, Y., Y. Kong and X. He (2023). "IABC: A Toolbox for Intelligent Analysis of Brain Connectivity." Neuroinformatics.
