从静息态预处理到高阶分析的完整数据处理平台。用户无需编程即可完成从功能像数据预处理、局部功能活动分析，功能连接、动态脑网络、皮层水平分析，基于机器学习的疾病分类与预测的全套分析，极大降低分析门槛。提供一个高度集成、模块化操作的一站式分析环境。
局部脑功能活动分析系统
支持功能像数据预处理，如去除时间点，时间层校正，头动校正，标准化，空间平滑，去线性趋势，回归协变量，滤波；支持静态指标分析，至少十种指标计算，基于种子点的功能连接分析，格兰杰因果分析；
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脑功能连接分析系统
支持基于种子点的静态/动态功能连接分析、独立成分分析（ICA）及网络构建、全脑连接梯度计算，并进行复杂网络分析。同时，系统内置静息态动态因果模型（DCM），支持对脑区间有效连接方向与强度的建模，所有分析流程均内置标准化数据处理与统计模块，确保结果可靠、可重复。
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大脑白质功能信号分析系统
支持一键式白质功能指标计算，包括白质预处理，功能图像白质区域提取，去除深部核团。白质功能信号研究为脑卒中、脑肿瘤、神经退行性疾病及精神类疾病的机制研究、术前精准规划、疗效评估提供了全新的影像学视角。
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基于机器学习的脑疾病分类及预测系统
本系统集成了从传统机器学习到前沿深度学习的算法体系，涵盖特征提取、分类、回归、聚类与高级建模全流程。不仅包含支持向量机（SVM）、随机森林、逻辑回归等经典算法，更整合了卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）以及ResNet、VGG等深度网络模型，并支持迁移学习，为基于多模态脑影像的疾病分类、预测与生物标志物挖掘提供强大的分析能力。
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