软件使用流程与结果示例

1.1 使用流程示例

1.2 部分结果示例

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2.1 皮层预处理（NIfTI转Surface）软件

将体素文件转为皮层文件，映射到皮层表面进行后续分析。支持体素水平预处理、皮层重建、降采样至标准模板，一键式运行。

2.2 基于皮层的静态指标分析软件

在空间上映射到大脑皮层表面，投影到重建的二维大脑皮层表面上进行分析，在时间上从整个扫描时长量化大脑的活动模式，涉及低频振幅指标、局部一致性指标、度中心性指标等9种指标。一次性计算所有指标。

2.3 基于皮层的动态指标分析软件

遵循大脑皮层的解剖结构，追踪神经活动的动态变化。分析角度涉及振幅、局部同步性、度中心性、连接等模式，共9种衡量指标。可实现一次性计算所有指标用于后续的组间比较。

2.4 基于皮层顶点的功能连接（单频段）软件

以皮层顶点为种子点，计算其与全脑所有其他皮层顶点时间序列之间的相关性。支持自定义种子点，内置10余种相似性算法和标准化方法，一次性输出结果。

2.6 基于皮层的功能连接梯度分析（Gradient）软件

通过扩散图嵌入将高维连接映射到低维梯度，计算组水平和个体梯度，输出可视化图像，反映脑区在功能层次结构中的位置和相对相似性。

2.7 基于皮层ROI的功能连接（单频段）软件

基于标准图谱划分ROI，计算ROI间功能连接矩阵。支持自由设置脑网络图谱，提供10余种相似性算法和标准化方法，一次性输出结果。

2.8 基于皮层ROI的动态功能连接（单频段）软件

计算预定义脑区与其他区域时间序列相关性，衡量脑区间的连接强度，支持滑动窗、聚类分析，输出状态平均停留时间、占时比等指标，内置多种聚类算法。

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超越传统两两脑区相关性，通过动态聚类、拓扑相似性、基于关联的功能连接，探测多脑区间的协同交互模式，揭示更高阶、更复杂的功能组织规律。

3.1 基于动态的高阶功能连接（dHOFC）软件

基于动态低阶功能连接聚类结果，计算各状态间平均时间序列的相似性，探究不同脑区间协同活动的情况，揭示大脑更高层次和更复杂的交互关系。

3.2 基于拓扑的高阶功能连接（tHOFC）软件

利用拓扑学工具来刻画和量化多个脑区协同活动的复杂模式，探究两个脑区与全脑连接模式的相似性，输出输出基于拓扑的高阶功能连接的r值和z值。

3.3 基于关联的高阶功能连接（aHOFC）软件

计算传统低阶功能连接和基于拓扑的高阶功能连接之间相关性的算法，以来揭示脑区间更深层的功能组织规律，量化低阶-高阶层级间功能关联。

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捕捉静息态下的高振幅共波动、隐状态转换及共激活模式，量化大脑在时间维度上的动态特性，助力识别不同脑状态及其转换规律。

4.1 高振幅共波动（HAC）软件

通过定位全脑活动强度极高（高振幅）且脑区间活动模式高度协同（共波动）的瞬间，计算这些瞬间内脑区活动的协同情况。计算该时间点功能连接及BOLD信号的和方根，计算高振幅时间点FC等个多个高振幅共波动指标。

4.2 隐马尔可夫模型（HMM）软件

构建HMM模型，捕捉到其中的潜在状态转换过程，从而可以揭示状态的持续和转换等动态特性，计算状态内（功能连接、部分占有率等）和状态间（转换率、转移概率等）指标。

4.3 基于体素的共激活模式分析（CAP）软件

捕捉静息状态下大脑区域间瞬态、动态的协同激活模式。在单时间帧分辨率下识别重复性空间模式，计算时间参数和空间模式。

4.4 基于ROI的共激活模式分析（CAP）软件

支持内置或自定义图谱，计算总停留时间、平均停留时间、状态转换次数、状态间转换概率；计算CAP状态空间图：每个CAP对应的全脑共激活模式，即某一状态下各脑区的平均BOLD信号强度或活动水平。

4.5 动态条件相关模型（DCC）软件

估计两个或多个变量之间随时间变化的相关系数，通过使用自回归和自回归移动平均模型对协方差建模，来评估多变量静息态fMRI时间序列之间的时变方差和相关性。支持一键式计算DCC和聚类分析、与聚类的时间参数结果。