Talairach空间.MNI空间.Native空间.Stereotaxic空间 Native空间就是原始空间. 图像没有做任何变换时就是在原始空间.在这个空间中图像的维度.原点.voxel size等都是不同的,不同被试的图像之间不具有可比性,计算出来的任何特征都不能进行统计分析,或是用于机器学习.所以必须对所有被试的图像进行配准标准化到同一个模板上,这样所有被试的维度.原点.voxel size就一样了. 使用MNI标准模板,就表示把图像转换至MNI空间了.一般而言MNI模板是最常用的,研究

The MNI brain and the Talairach atlas SPM 96 and later use standard brains from the Montreal Neurological Institute. The MNI defined a new standard brain by using a large series of MRI scans on normal controls. Recall that the Talairach brain is the

源地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_64cfe24f0100h358.html 1.打开MIPAV软件,File>open image from disk>图片所在路径,本人电脑上为C:\Program Files\mipav\ NeurosurgicalPlanningTutorialData\patient_dataset\3D_SPGR打开图片,要说明的是MIPAV支持很多种格式的图片,此处选择IMA格式,注意选择的时候要在右下角的Options里的Op

原文地址:http://www.cnblogs.com/minks/p/4889497.html 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据

来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据包括解剖(结构)

下面利用一张大脑矢状面(侧视图)来描述ac-pc的空间位置关系.前联合用红色点表示,后联合用黄色表示. 在Talairach 模板的官方文档中,AC-PC线从前联合AC的表面出发,延伸到后联合PC的中央.如下图所示: 再举一个例子,在 MNI标准图像中标示出前联合的位置. 如下图所示,前联合在红色虚线的交汇处. J. Talairach and P. Tournoux, "Co-planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain: 3-Dimensional

  MRIcro tutorial 参考网址:http://www.mccauslandcenter.sc.edu/mricro/mricron/ http://www.cabiatl.com/mricro/mricro/mricro.html This guide gives is a brief description of how you can use MRIcro and SPM to work with patient scans. For the MRIcro manual and

fMRI数据分析处理原理及方法 来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质

表空间 表空间是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间 .   分区表 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表. 注意:已经存在的表没有方法可以直接转化为分区表     

条件: 当一个页面,存在注入,没显示位,没有数据库出错信息,只能通过页面返回正常不正常进行判断进行sql注入. 了解的函数 exists()                    用于检查  子查询是否有返回数据. 结果是 ture或者false

上篇说到微信公众账号的几个坑,前面五个,已经说到菜单,宝宝继续往下赘述了.可惜,还不知道宝宝的宝宝到底是不是心疼宝宝呢,完了,我凌乱了... 回到正题,我们就不吐槽其他的了,上一篇说到微信的菜单了,那么,我们现在说说菜单回复等等的吧. 菜单回复是需要处理XML文件的,我们根据微信返回的XML文件,可以得到每个微信用户相对于微信公众号的唯一标识.微信公众平台的机制简单的将就是我们自己输出固定格式的xml文件,然后微信APP负责解析,得到我们想要的信息,然后对信息统一处理. 第六坑,如果你看微信文档

回到目录 为什么要有本篇文章 本篇文章主要实现了RTX消息生产者,并且完成了整体的设计方式,之前在设计时消息生产者全局使用单一的生产方式,即一个项目里使用了Email就不能使用SMS,这种设计方法和实际不相符,虽然在性能上是最佳的(采用了单例模型,维护一个生产者,使用策略模式进行生产者的实现,使用工厂模式生产具体生产者),实际项目中,应该是可以自动选择消息生产者的,当然为了程序的性能,我们还必须使用单例模式来生产具体生产者,这种单例,在本程序中,采用了具体类型,具体单例的方法,即Email自己维

参见Node入门 做出node应用的第一个例子 图片上传浏览.

以前学习Windows Form编程的时候,总感觉自己做的界面很丑,看到360安全卫士.迅雷等软件的UI设计都非常美观,心里总是憧憬着要是自己能实现这样的UI效果该多好!!!另一个困扰我的问题是,这个UI皮肤是如何用技术实现的呢?!虽然好多年过去了,但心里的憧憬和疑惑一直没有消失,而且越来越强烈.在日常的工作和学习中,自己在网上也经常留意类似的技术或者文章.最近在学习WPF的过程中,看到网上也有仿360和仿迅雷UI设计的资源,通过对资源的学习和自己的动手实践,终于实现了下面的仿360安全卫士界面

==================================声明================================== 本文原创,转载在正文中显要的注明作者和出处,并保证文章的完整性. 未经作者同意请勿修改(包括本声明),保留法律追究的权利. 未经作者同意请勿用于商业出版.商业印刷或学术引用. 本文不定期修正完善,为保证内容正确,建议移步原文处阅读. 本文链接:http://www.cnblogs.com/wlsandwho/p/4382897.html =========

来源:http://52brain.com/thread-17336-1-1.html Brodmann分区是一个根据细胞结构将大脑皮层划分为一系列解剖区域的系统.神经解剖学中所谓细胞结构(Cytoarchitecture),是指在染色的脑组织中观察到的神经元的组织方式.Brodmann分区最早由德国神经科医生科比尼安·布洛德曼(Korbinian Brodmann)提出.他的分区系统包括每个半球的52个区域.其中一些区域今天已经被细分,例如23区被分为23a和23b区等.从物种间差异来讲,同一

1. 实现效果

过了一个国庆,同事反映说seafile服务挂掉了,无法正常连接. 刚才解决了一下,把相关问题简要记录一下: 1.首先连接阿里云,获得相关IP地址(如果已知IP地址,则不需要该步骤)

题意:给定N个点,M条边,M >= N-1.已知M条边都有一个权值,已知前N-1边能构成一颗N个节点生成树,现问通过修改这些边的权值使得最小生成树为前N条边的最小改动总和为多少? 分析:由于计算的最小改动且为最小生成树则显然前N-1条边肯定权值都减少,后面的边权值都增加.由于选择的边为前N-1得到最小生成树,因此首先将N-1条边构图,然后对后面的每一条边,那么这条边所构成的环中,有任意一条边的a与该边b,设原始权重为w[a],w[b],改变量为d[a],w[b],则有w[a] - d[a] <

http://poj.org/problem?id=1012 答案以954ms飘过,不过这道题可以轻松用打表过 思路:如果我们把每个人位于数组中的原始编号记为绝对编号,每次循环过后相对于绝对编号为0的人的编号为相对编号,那么在这道题里,绝对编号是不重要的,只需要每次相对编号n都落在n>=k的位置上,那么n轮后自然所有的bad boy都被处理了. 而相对编号的推导: 设 id[i]为第i轮点到的编号(i从1开始计数),第i+1轮开始时存在的人数就会是2*k-i,点到的人的编号就是(id[i]+m-