下圖出自：侵刪
還有乙個csdn上的部落格，講了一些gretna的先驗知識：gretna網路分析之先驗知識
一篇科普軟文：北京師範大學神經影像腦連線組視覺化軟體（brainnet viewer）
問題1：
spm12對準到mni152（也就是icbm152）空間是用了非線性變換的deformation field（forward）生成的y開頭檔案，但是這個模板好像跟fsl使用的模板不同？
據ica-aroma的作者在回答spm12的乙個問題中，他提到fsl和spm使用的bounding size有差異？
所以可能按照spm一般預處理得出的smoothed資料並不能直接做ica-aroma？
預處理或者是後期的資料處理中總是要選擇mask，template以及atlas，但是這三個東西到底怎麼區分我真實頭大。
這個是講atlas的：當談大腦時我們在談些什麼——聊聊腦成像中「大腦圖譜」
mask是乙個二值的矩陣，在思影科技的大話腦神經中有一篇是講mask的
然後template是最頭痛的，貌似可以自己建立template，那麼建立來幹嘛用呢？
網上有人是這樣講的：「template是為了研究方便，有人把全腦或者腦白質、灰質以及腦積液資訊單獨拿出來，在一定的解析度下做成的影象檔案，可以根據研究的需要，利用這些檔案選擇一定的閾值或條件製作mask。出處」。但是還是沒有很懂_(¦3」∠)_
問題3：
spm生成的rp頭動引數檔案，前三列是平動，後三列是轉動（弧度制）。
剔除頭動的標準：（1）寬鬆型（excluding criteria：3.0（2.5）mm and 3.0（2.5）degree in max head motion）（2）適中型（excluding criteria：2.0（1.5）mm and 2.0（1.5）degree in max head motion）（3）嚴格型（excluding criteria：1.0（0.5）mm and 1.0（0.5）degree in max head motion）。
選擇適中的標準2mm和2°，標準有了，基礎的操作方法如下
b=load(『rp*.txt』); % 調入頭動檔案
c=max(abs(b)); % 取頭動的最大值,即六列數每列中最大的數，共六個數
c(4:6)=c(4:6)*180/pi % 把後三個數(轉動資料)的單位由弧度換成度
spm頭動繪圖的理解
問題就是，判斷了頭動過大之後就直接排除這個被試？大概吧，ε=(´ο｀*)))唉
另外，restplus中有乙個頭動的影象判定方法，具體怎麼看可以檢視官方文件
問題4：
gretna的詳細使用方法，gretna這個軟體的最新版（截至2019/9/9）是2.0.0版，github上面的gretna官網安裝包中的更新最近的是五個月前。所以大概這個版本不太經常更新？或者已經是穩定的版本了。官網給出的manual也令人十分迷惑。 我後來發現在gretna的安裝包中自帶乙個詳細一點點的manual。
有乙個北師大講圖論分析方法的ppt我認為講得比較好，是2023年的。
現在問題是，圖論裡面也有很多的內容，我需要用哪乙個或者哪一些指標呢？
多模態神經影像與腦連線組學
問題5：
關於靜息態的核磁資料的分析有以下的部分（除去預處理）：
1.頻域訊號分析（alff、falff、slow3、slow4、slow5等）
2.區域性一致性分析（reho）
3.連線分析（voxel-wisefc、roi-wise fc、vmhc、動態功能連線、動態因果模型、格蘭傑因果等）
4.基於圖論的腦網路屬性分析（小世界屬性、rich-club係數、度中心性等）
5.基於ica的腦網路分析
6.mvpa:基於體素的機器學習分析
具體可以看思影科技發的一篇文章：思影資料處理業務一：功能磁共振資料處理
那麼問題就是這些步驟要如何實現？
restplus是rest的公升級版，一開始陷入了rest這個軟體的深淵，後來發現rest最後公升級已經是13年了，後面就變成了restplus，學什麼蘋果，浪費我感情 。restplus可以計算功能連線，roho，alff，falff，還可以算度中心性，好像對比gretna的功能少一點，但是這個軟體的好處在於官方的manual容易看懂，應該比較容易上手。
渣渣的我因為預處理就搞了很久所以一直浪費時間，最初的rest嘗試也因為版本太舊而失敗。
dparsf是乙個國內開發的用來分析靜息態以及其它態的核磁資料的整合軟體包，這裡也跟rest一樣有個坑！最新的dparsf是2019發布的，但是並不是單獨的dparsf了，而是包含在dpabi中，然後加了很多其它的東西。gui在ubuntu系統中有一點點不好用，不過因為linux的gui本身不太好用，所以可能並不是這個軟體的鍋。
也因為dparsf的內容很多，它可以從預處理一直做到功能連線，相當於串聯了spm和restplus的功能。但是正是因為步驟多就很可能在其中的哪一步做錯了之後你未曾發覺。而因為它是以pipeline的形式批量一次處理所有資料，所以等到你做完之後發現比如哪個引數不對，這個程序就比較複雜了。所以最好是一開始先用乙個資料嘗試一下。（當然，這種雞蛋裡面挑骨頭的毛病也可能只是我個人比較菜的原因。所以我經常糾結在各種細節的選擇上面。）
brainnet viewer：這篇博文可以看看北師大brainnet viewer軟體使用心得與原創實用roi提取toolkit分享
ArrayList的輸出以及一些問題
首先需要建立乙個arraylist arraylist arr new arraylist 然後往arraylist裡面插入一些值 arr.add a arr.add b arr.add c arr.add d arr.add e arr.add f arr.add g arr.add h arr....
資料分析的一些常見問題
資料分析和資料探勘，是大資料應用的核心技術，也是大資料應用的關鍵所在。資料分析重要，但是，很多時候卻不知道該如何去做，面對大量的資料，卻無從下手。概括起來，經常面臨的困難有 1 不知道要分析什麼？分析目的 不知道要分析什麼，也就是分析目的不明確。經常有學員告訴我，領導給了一大堆資料給我，要我分析一下...
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