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，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。

目前，IABC 脑功能连接分析软件包括以下方法和模块：

1)      GIG-ICA脑功能网络分析方法：集成了 GIG-ICA 方法，可以同时优化多个被试成分间的对应性和个体被试不同成分间的独立性，得到在被试间具有对应性的个体脑功能网络，并将估计出的个体受试者的脑功能网络和相关测度进行可视化展示。

2)      NeuroMark脑功能网络分析方法：集成了 NeuroMark 方法，可以估计出个体被试和大脑网络模板对应的脑功能网络以及相关的时间序列，并将它们进行可视化展示。

IABC的软件主界面（左图）和结果示意图（右图）如下所示：

该软件发布在杜宇慧教授的个人网页www.yuhuidu.com 的共享资源栏下。

请点击这里下载IABC脑功能连接分析软件包!

请使用本软件的研究人员在发表文章时引用以下参考文献：

[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.

山西大学计算机与信息技术学院

智能医学图像分析实验室

2022年2月2日