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险些每一家医院都有磁共振扫描装备，只需要在MRI扫描仪上增添功效像序列即可开展相关的大脑功效数据扫描事情。静息态功效磁共振扫描简朴，只需要相关患者闭上眼睛，收罗5-10分钟脑功效信号即可。功效磁共振扫描的大脑数据为四维信号，x、y、z对应大脑的三个偏向，第四维是时间维度。通�？占淝致士傻执�1mm~3mm，时间区分率可抵达400ms~3s不等。视机械型号差别而差别。虽然通过静息态功效磁共振的方法获得数据的方法对脑疾病患者较量友好，但也有许多注重事项。如：扫描参数的设置规范、扫描顺序简直定以及扫描流程的相关规范等。相关问题可导致数据达不到要求，脑�？萍继峁┩晟频南喙嘏嘌悼纬�，助力医生获得质量合规的脑功效数据。
脑功效影像数据由于兼具较好的空间区分率与时间区分率，具有较高的数据维度，因此数据量较量大。经常一个被试就有万余个DICOM数据文件。
数据的治理尤为主要。脑�？萍甲匝械氖萜饰銎教�，内置大宗可用于数据整理的工具，且配套响应的数据治理平台，便于用户快捷的对数据举行整理及治理。数据支持一键式导入相关数据剖析平台，高效开展响应的数据剖析事情。并支持项目与数据同步治理，数据与扫描参数、生齿信息表自动对应等智能功效；可一键数据备份，避免数据丧失。
脑功效影像的数据质量检查尤为主要，但特殊容易被初学者忽视�？瓜喙匮芯渴�，数据纳入统计剖析前需知足一定的条件，如：切合头动标准、图像无显着伪影、扫描规模笼罩全脑、配准与标准化效果优异、纳入被试扫描参数一致等等，才可以知足数据入组的要求。脑�？萍甲灾餮蟹⑹葜柿靠刂葡低�，可规范化的对生齿资料、临床资料、及脑影像数据举行质量控制。
支持：低频振幅、局部一致性、功效毗连、格兰杰因果剖析、脑功效信号动态剖析、白质功效信号剖析、基于图论的重大网络剖析、机械学习（支持向量机）、基于皮层的功效信号剖析、基于皮层的重大网络剖析、梯度功效毗连剖析、心理心理交互剖析、动态因果模子、强化学习、天生对抗网络等算法。
支持：基于体素的形态学剖析、个体形态学网络剖析、组水平结构网络剖析及皮层水平的结构剖析等算法。
支持基于体素水平的剖析、基于白质骨架的统计、基于纤维追踪的图论剖析、基于DKI模子预计的张量剖析等算法。
