• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

Exploring fMRI Results Space: 31 Variants of an fMRI Analysis in AFNI, FSL, and SPM.

作者信息

Pauli Ruth, Bowring Alexander, Reynolds Richard, Chen Gang, Nichols Thomas E, Maumet Camille

机构信息

Warwick Manufacturing Group, University of Warwick Coventry, UK.

Scientific and Statistical Computing Core, National Institute of Mental Health, National Institutes of Health Bethesda, MD, USA.

出版信息

Front Neuroinform. 2016 Jul 5;10:24. doi: 10.3389/fninf.2016.00024. eCollection 2016.

DOI:10.3389/fninf.2016.00024
PMID:27458367
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4932120/
Abstract
摘要
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/3bd8/4932120/22b4501a10ce/fninf-10-00024-g001.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/3bd8/4932120/22b4501a10ce/fninf-10-00024-g001.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/3bd8/4932120/22b4501a10ce/fninf-10-00024-g001.jpg

相似文献

1
Exploring fMRI Results Space: 31 Variants of an fMRI Analysis in AFNI, FSL, and SPM.探索功能磁共振成像结果空间：AFNI、FSL和SPM中功能磁共振成像分析的31种变体
Front Neuroinform. 2016 Jul 5;10:24. doi: 10.3389/fninf.2016.00024. eCollection 2016.
2
Exploring the impact of analysis software on task fMRI results.探讨分析软件对任务 fMRI 结果的影响。
Hum Brain Mapp. 2019 Aug 1;40(11):3362-3384. doi: 10.1002/hbm.24603. Epub 2019 May 2.
3
Accurate autocorrelation modeling substantially improves fMRI reliability.准确的自相关建模可显著提高 fMRI 的可靠性。
Nat Commun. 2019 Dec 25;10(1):1220. doi: 10.1038/s41467-019-09230-w.
4
A survey of patient motion in disorders of consciousness and optimization of its retrospective correction.意识障碍患者运动情况调查及其回顾性校正的优化
Magn Reson Imaging. 2015 Apr;33(3):346-50. doi: 10.1016/j.mri.2014.11.004. Epub 2014 Dec 5.
5
An Updated Survey on Statistical Thresholding and Sample Size of fMRI Studies.功能磁共振成像研究的统计阈值和样本量的最新调查
Front Hum Neurosci. 2018 Jan 26;12:16. doi: 10.3389/fnhum.2018.00016. eCollection 2018.
6
Cluster failure: Why fMRI inferences for spatial extent have inflated false-positive rates.聚类失效：为何功能磁共振成像在空间范围推断上存在过高的假阳性率。
Proc Natl Acad Sci U S A. 2016 Jul 12;113(28):7900-5. doi: 10.1073/pnas.1602413113. Epub 2016 Jun 28.
7
Effects of using different software packages for BOLD analysis in planning a neurosurgical treatment in patients with brain tumours.使用不同软件包进行脑肿瘤患者神经外科治疗计划中的BOLD分析的效果。
Clin Imaging. 2020 Dec;68:148-157. doi: 10.1016/j.clinimag.2020.06.034. Epub 2020 Jun 20.
8
Robustness of Automated Methods for Brain Volume Measurements across Different MRI Field Strengths.不同MRI场强下脑容量测量自动化方法的稳健性
PLoS One. 2016 Oct 31;11(10):e0165719. doi: 10.1371/journal.pone.0165719. eCollection 2016.
9
BrainIAK tutorials: User-friendly learning materials for advanced fMRI analysis.BrainIAK 教程：适用于高级 fMRI 分析的用户友好型学习资料。
PLoS Comput Biol. 2020 Jan 15;16(1):e1007549. doi: 10.1371/journal.pcbi.1007549. eCollection 2020 Jan.
10
Isolating the sources of pipeline-variability in group-level task-fMRI results.分离组水平任务 fMRI 结果中管道变异性的来源。
Hum Brain Mapp. 2022 Feb 15;43(3):1112-1128. doi: 10.1002/hbm.25713. Epub 2021 Nov 13.

引用本文的文献

1
fNIRS reproducibility varies with data quality, analysis pipelines, and researcher experience.功能近红外光谱技术（fNIRS）的可重复性会因数据质量、分析流程和研究人员经验的不同而有所变化。
Commun Biol. 2025 Aug 4;8(1):1149. doi: 10.1038/s42003-025-08412-1.
2
Predicting postoperative motor outcomes in the surgical management of Rolandic focal cortical dysplasia: the role of glucose metabolism.预测中央沟周围局灶性皮质发育不良手术治疗后的运动功能结局：葡萄糖代谢的作用。
BMC Med. 2025 Jul 1;23(1):390. doi: 10.1186/s12916-025-04213-9.
3
Layer-specific BOLD effects in gradient and spin-echo acquisitions in somatosensory cortex.

本文引用的文献

1
Sharing brain mapping statistical results with the neuroimaging data model.与神经影像学数据模型共享脑图统计结果。
Sci Data. 2016 Dec 6;3:160102. doi: 10.1038/sdata.2016.102.
2
The Neuro Bureau ADHD-200 Preprocessed repository.神经局注意力缺陷多动障碍-200预处理存储库。
Neuroimage. 2017 Jan;144(Pt B):275-286. doi: 10.1016/j.neuroimage.2016.06.034. Epub 2016 Jul 15.
3
A high-resolution 7-Tesla fMRI dataset from complex natural stimulation with an audio movie.一段采用音频电影进行复杂自然刺激的高分辨率 7T fMRI 数据集。
体感皮层中梯度和自旋回波采集中的层特异性血氧水平依赖效应。
Magn Reson Med. 2025 Mar;93(3):1314-1328. doi: 10.1002/mrm.30326. Epub 2024 Oct 7.
4
Moving beyond processing- and analysis-related variation in resting-state functional brain imaging.超越静息态功能脑成像中与处理和分析相关的变异性。
Nat Hum Behav. 2024 Oct;8(10):2003-2017. doi: 10.1038/s41562-024-01942-4. Epub 2024 Aug 5.
5
Reproducibility of arterial spin labeling cerebral blood flow image processing: A report of the ISMRM open science initiative for perfusion imaging (OSIPI) and the ASL MRI challenge.动脉自旋标记脑血流图像处理的可重复性：灌注成像 ISMRM 开放科学倡议 (OSIPI) 和 ASL MRI 挑战赛的报告。
Magn Reson Med. 2024 Aug;92(2):836-852. doi: 10.1002/mrm.30081. Epub 2024 Mar 19.
6
Test-retest reliability of a finger-tapping fMRI task in a healthy population.健康人群中手指轻敲 fMRI 任务的重测信度。
Eur J Neurosci. 2023 Jan;57(1):78-90. doi: 10.1111/ejn.15865. Epub 2022 Nov 25.
7
Neurocognitive Mechanisms Underlying Internet/Smartphone Addiction: A Preliminary fMRI Study.神经认知机制在网络/智能手机成瘾中的作用：一项初步的 fMRI 研究。
Tomography. 2022 Jul 11;8(4):1781-1790. doi: 10.3390/tomography8040150.
8
Scan Once, Analyse Many: Using Large Open-Access Neuroimaging Datasets to Understand the Brain.一次扫描，多次分析：利用大型开放获取神经影像学数据集了解大脑。
Neuroinformatics. 2022 Jan;20(1):109-137. doi: 10.1007/s12021-021-09519-6. Epub 2021 May 11.
9
Default mode network connectivity and cognition in the aging brain: the effects of age, sex, and APOE genotype.静息态默认网络连接与衰老大脑认知：年龄、性别和 APOE 基因型的影响。
Neurobiol Aging. 2021 Aug;104:10-23. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2021.03.013. Epub 2021 Apr 2.
10
'Visual' cortices of congenitally blind adults are sensitive to response selection demands in a go/no-go task.先天性失明成年人的“视觉”皮层在一项“是/否”任务中对反应选择要求敏感。
Neuroimage. 2021 Aug 1;236:118023. doi: 10.1016/j.neuroimage.2021.118023. Epub 2021 Apr 20.
Sci Data. 2014 May 27;1:140003. doi: 10.1038/sdata.2014.3. eCollection 2014.
4
Making big data open: data sharing in neuroimaging.使大数据开放：神经影像学中的数据共享。
Nat Neurosci. 2014 Nov;17(11):1510-7. doi: 10.1038/nn.3818. Epub 2014 Oct 28.
5
Toward open sharing of task-based fMRI data: the OpenfMRI project.迈向基于任务的 fMRI 数据的开放共享：OpenfMRI 项目。
Front Neuroinform. 2013 Jul 8;7:12. doi: 10.3389/fninf.2013.00012. eCollection 2013.
6
Towards structured sharing of raw and derived neuroimaging data across existing resources.实现现有资源中原始和衍生神经影像学数据的结构化共享。
Neuroimage. 2013 Nov 15;82:647-61. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.05.094. Epub 2013 May 30.
7
The WU-Minn Human Connectome Project: an overview.《WU-Minn 人类连接组计划：概述》。
Neuroimage. 2013 Oct 15;80:62-79. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.05.041. Epub 2013 May 16.
8
On the plurality of (methodological) worlds: estimating the analytic flexibility of FMRI experiments.关于（方法论）世界的多样性：估计 fMRI 实验的分析灵活性。
Front Neurosci. 2012 Oct 11;6:149. doi: 10.3389/fnins.2012.00149. eCollection 2012.
9
Data sharing in neuroimaging research.神经影像学研究中的数据共享。
Front Neuroinform. 2012 Apr 5;6:9. doi: 10.3389/fninf.2012.00009. eCollection 2012.
10
FSL.束流输送系统。
Neuroimage. 2012 Aug 15;62(2):782-90. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.09.015. Epub 2011 Sep 16.