人类进化历程中的近期自然选择:如何从分子遗传学中找证据-VG图的模式识别
VG图的模式识别
freesurfer是一个处理大脑3D结构像数据,进行自动皮层和皮下核团分割的工具,用起来非常方便。freesurfer wiki上的教程也非常详细,但是有一点,freesurfer的命令很复杂,很难准确地记住每个参数该怎么设置。本人比较懒,不愿记,也记不住,每次都需要打开wiki进行对照。由于wiki非常详尽,每次都是在一大篇英文中搜索命令。在这里弄一个简洁版,只把分析流程所用到的命令贴在这里,以便查阅。
刚从同学那里了解到spss.18之前的版本不能自动进行单因素多水平重复测量的Friedman检验,需要用spss syntax代码实现。而spss.18后就可以自己算了。在网上找到一段代码,并且也没有介绍怎么运行,可能对spss syntax代码不了解的同学用起来还是有些不便。自己琢磨了一下,所以在这里给大家一起分享了。
目前,神经经济决策研究非常热,文献报道逐年递增,包括风险决策、情绪与决策、奖赏加工等。但无论是如何,人们在作出决策的时候,都需要对选项的收益和成本进行比较,或者说在多个选项中比较收益和成本。认知神经科学家发现,杏仁核、腹侧纹状体、腹内侧前额叶,左侧背外侧前额叶、两侧顶内沟参与决策的收益与成本的比较加工。
很多家长在孩子的教育中,总是用物质奖赏让孩子努力学习,慢慢的孩子就丧失了学习的内部动机。那这种现象的背后,有什么样的神经机制呢?认知神经科学家发现,纹状体前部和前额叶脑区参与了外部物质奖赏对内部动机的破坏。皮层基底节评价系统(the corticobasal ganglia valuation system)整合外部动机和内部动机的过程可能就是这种现象的神经加工过程。
前面提到从scan中下来的数据需要用dcm2nii或者MNIConvert把原始的dcm数据转化为NifTI的hdr/img或者nii格式。再用dcm2nii转化的时候有一个选项orient,可以自动对3D数据进行方向的转换,转到与标准空间最相似的方向。在脑成像数据处理,图像的方向是非常重要的,同时也是很容易弄错的。数据处理时,一定要对数据的方向有很清楚的认识。目前常提到的方向有Neurological和Radiological两种方向。