CBMAT:用于神经成像元分析中的数据准备和后期分析的 MATLAB 工具箱
Jordi Manuello1,2,3, Donato Liloia4,5, Annachiara Crocetta1,2
1GCS-fMRI, Koelliker Hospital and Department of Psychology, University of Turin, Turin, Italy.
Behavior research methods
|August 1, 2023
概括
基于坐标的元分析工具箱 (CBMAT) 简化了人类大脑成像分析. 这种自动化的 MATLAB 工具提高了基于坐标的元分析 (CBMA) 数据准备和后期程序的速度,可重复性和可靠性.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 基于坐标的元分析 (CBMA) 在人类大脑成像研究中至关重要.
- 在CBMA中手动准备数据和进行后期分析是耗时且容易出现错误的.
- 需要有效和可靠的工具来支持CBMA工作流程.
研究的目的:
- 为CBMA开发一个自动化和用户友好的工具箱.
- 提高CBMA数据处理的速度,可复制性和可靠性.
- 为工具箱的应用提供一个实际的例子.
主要方法:
- 开发了一套名为"基于坐标的元分析工具箱" (CBMAT) 的自动化 MATLAB 函数套件.
- 在CBMA中执行数据准备和后期分析的功能.
- 创建一个注释示例数据集,包含34个实验以示范.
主要成果:
- CBMAT提供了一种快速,可复制和可靠的CBMA数据处理方法.
- 工具箱自动化了以前手动和易出错的步骤.
- 一个注释示例展示了CBMAT在真实数据集上的实用性.
结论:
- 在基于坐标的元分析中,CBMAT显著改善了数据处理.
- 该工具箱有助于更高效,更准确的神经成像研究.
- 可以下载CBMAT,促进研究界更广泛地采用它.
