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脑影像分析软件推荐| GraphVar介绍

news 来源：原创 2025/8/3 22:48:33

目录

1.软件界面

2.工具包功能简介

3.软件安装注意事项

1.软件界面

2.工具包功能简介

GraphVar是一个用户友好的 MATLAB 工具箱，用于对功能性大脑连接进行全面的图形分析。这里我们介绍了该工具箱的全面扩展，使用户能够无缝探索跨功能连接测量的可轻松定制的解码模型以及其他功能。

GraphVar 2.0 提供机器学习 (ML) 模型构建、验证和探索。机器学习可以跨图形度量和附加变量的任意组合进行，从而为神经成像应用提供灵活性。

3.软件安装注意事项

1. 要生成数据输入（例如大脑区域/节点的时间序列信号或相关矩阵），您可以使用软件 DPARSF (http://rfmri.org/DPARSF)。但是，某些GraphVar 功能仅在使用 GraphVar 函数“创建连接矩阵”根据时间序列信号生成相关矩阵时才可用

2. GraphVar 需要 Matlab 统计工具箱进行统计分析。但是，即使没有统计工具箱，网络拓扑度量的计算和导出也可以进行。如果您已在 Matlab 路径中安装了 SPM，则需要知道 SPM 包含与统计工具箱同名的函数。如果在 GraphVar 的统计分析过程中出现错误，您可能必须将统计工具箱移至 Matlab 路径的顶部以防止冲突（最有可能与函数“nanvar”发生冲突）

3. 为了使工作区可移植（即允许在另一台计算机上加载它们），您应该将数据存储在新工作区中自动创建的推荐文件夹（“数据”文件夹）中。

4. 您可以将“SampleData”文件夹中的默认文件（“BrainRegions”文件和“Variables”）替换为您的个性化文件，以便在创建新工作区时自动加载这些文件。创建新工作区时，GraphVar 将加载 .csv 文件，但您也可以选择从 GraphVar 中加载 .xls 文件。但是，请保留原始文件的名称，不要直接删除而不替换。

5. 默认情况下，GraphVar 会保存所有中期结果，以便进行进一步的统计分析。如果您的数据存储空间有限，建议您不时手动删除这些中期结果。

参考文献：

Waller, L., et al., GraphVar 2.0: A user-friendly toolbox for machine learning on functional connectivity measures. J Neurosci Methods, 2018. 308: p. 21-33.

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