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68 のフリーサーファー Desikan-Killiany アトラス領域 (fsaverage テンプレート) のそれぞれについて特定の値または色を示す脳画像を取得する最良の方法を知りたいです。私の入力は、これらの 68 個の値だけです。

カスタムの freesurferLUT ファイルを作成し、freesurfer をロードするのも 1 つの方法のようですが、もっと直接的な方法はありますか? また、皮質領域の境界線とラベルを簡単に表示できるかどうか疑問に思っていますか?

最近、ニューラルネットワークに飛び込んでいます。それらは素晴らしいですが、控えめに言っても、少しあいまいで、非常にアクセスしにくいものです。私は特に、統合ニューロン モデルと発火ニューロン モデルを多用するリキッド ステート マシンに関心があります。しかし、これは完全に私を逃れます。ここにいくつかの質問があります：

1. 漏れやすい統合および発火ニューロンの完璧なニューロン構成は何ですか: https://en.wikipedia.org/wiki/Biological_neuron_model#Leaky_integrate-and-fire ? IE 漏れやすい統合および発火ニューロンが人工的なものであり、生物学的制約によって制限されていない場合。

2. その場合、典型的な人工ニューロン構造に適合するでしょうか、それともその漏れ性を保持するでしょうか?

3. 平易な英語では、漏れやすい統合と発火ニューロンはどのように機能しますか? それは液体の状態機械にどのように適合しますか（あなたがたまたま知っているなら、私は知っています）。

これらの質問のいずれかに対する答えを知っている場合は、お気軽に返信してください。

ありがとう！

ニューロンからの記録に関するデータを構造体に保存しています。ニューロン スパイクは、スパイクが 1 でスパイクがない場合が 0 である論理配列に格納されます。

私がしなければならないことは、ガウス フィルターを使用してこれらのスパイクを滑らかな曲線信号に変換することです。

平滑化のために次の関数があります。

上記の論理配列のようなスパイクから神経信号を作成するにはどうすればよいのでしょうか?

PS: 私は非常に迷っており、ここに投稿するには私の答えが理解できません。

したがって、5x5x54 のサイズの「all_sds」という名前のマトリックスがあり、5x5 マトリックスは対角線で対称であり、54 は被験者の数を表します。数値 5 は変数を表すため、5x5 の部分は基本的に、各変数が相互に相関している対称行列です。全部で 10 個の比較があります。nSub = 54、num_comparisons = 10、nROI = 5 の次のコードを使用して、参加者ごとにこれらの 10 個の比較値を格納する 54x10 マトリックスを作成しました。

次に、次のコードを使用して、1 ～ 5 の数字の可能な組み合わせ値の 10x2 行列を取得しました。

私がやりたいことは、マトリックス「sub_sds」に「all_sds」からの適切な値を入力して、最初のサブジェクト variable1xvariable2 比較値が「sub_sds」変数の row1 col1 に入り、最初のサブジェクト variable1xvariable3 比較値が row1 col2 になるようにすることです。など。変数「comps」を作成したのは、その値を使用して「all_sds」にインデックスを付けることができると思ったからですが、それを適切に行う方法がわからないことに気付きました。値の割り当てにネストされたループを使用してきましたが、これは私が得た限りです。

明らかに、別のマトリックスを使用してマトリックスにインデックスを付ける方法がわかりません...さらに、ループ内にあるため、二重に混乱しています。これを行う方法について、誰かが私を正しい方向に向けることができますか? 本当にありがとう。

http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-feature-extraction.html#word2vec

word2vec の Spark 実装では、反復またはデータ パーティションの数が 1 より大きい場合、何らかの理由でコサイン類似度が 1 より大きくなります。

私の知る限り、コサインの類似度は常に約 -1 < cos < 1 である必要があります。理由を知っている人はいますか?

脳領域の接続のネットワークをプロットする必要があります。Figure 1のようなものを取得したいと考えています。

3D 空間にポイントを配置し、Python と mayavi を使用してエッジでリンクすることができました。コードは次のとおりです。

このコードの出力を図 2 に示します。

(上側の矢印と曲線は考慮しないでください。これらは一種の向きを作成するための試みにすぎません)

図 1のようなものを取得するために、脳の 3D レンダリングを作成するにはどうすればよいですか。

私は拡散モデルを私の（前処理された）データに適合させるために使用されるbedpostxと呼ばれるfslツールを使用しています。問題は、このプロセスが 24 時間以上実行されていることです。貧乏人並列化で処理を高速化したい。そのためには、複数のターミナルで bedpostx_single_slice.sh を実行し、これをスライスのバッチに適用する必要があります。私はエラーが発生し続けます。これは、ターミナルで起動するコマンドです。

最初の入力はデータのあるディレクトリで、37 は分析したい i 番目のスライスです。これは私が得るエラーです:

残念ながら、このツールに関するドキュメントはあまりありません。また、私はプログラミングの初心者です。

それが役立つ場合は、bedpostx_single_slice.sh のスクリプトを次に示します。

OCR用にNNを実装しました。私のプログラムは、認識の成功率が非常に高かったのですが、最近 (2 か月前)、パフォーマンスが 23% まで低下しました。データを分析した後、画像にいくつかの新しい不規則性が現れていることに気付きました (追加のねじれ、ノイズ)。つまり、私の nn は新しいデータを学習する必要がありましたが、古いデータを忘れないようにする必要もありました。それを達成するために、古いデータと新しいデータの混合で NN をトレーニングしました。私が試した非常にトリッキーな機能は、重みが大きく変化しないようにすることでした (最初は変更を 3% 以下に制限しましたが、後で 15% を受け入れました)。NN が古いデータを「忘れる」ことがないようにするには、他に何ができるでしょうか?