1、軟件安裝和驻啤；路徑加載（略）
樣本存放形式
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需要做到平滑
B站有視頻
2菲驴、matlab輸入命令
gift
主界面
3、ICA操作
新建存儲結果的文件夾：gica骑冗；并選擇將結果放入其中赊瞬。
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選中相應的文件夾
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全部選完之后點擊ok
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自動跳出，選擇yes
分析的結果顯示為37
這里選擇yes贼涩，因為這個時候該功能不會起作用
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該方法耗時較多,自己做的時候建議用這種方法
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Run
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運行中
圖a：運行后跳出的界面
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所以圖a可以用以下方式打開：
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RSN模板需要提前做好
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這里選了8個模板巧涧，做的回歸是模板作為因變量，各個成分作為自變量磁携，然后做回歸褒侧。beta值越高，說明與模板的相似性越高谊迄。然后生成一個mat和一個txt文件闷供。
各成分和模板的相關性
該系數(shù)是和剛輸入的聽覺模板之間的相關系數(shù)，如果第二個突降统诺，說明第一張是正確的歪脏。如果第一張和第二張圖片中的系數(shù)相差不多，且都大于0.1粮呢，可能是同一個網(wǎng)絡的子成分婿失。
一般0.2以上算可以的。
比如默認模式網(wǎng)絡啄寡，前默認網(wǎng)絡0.3豪硅，或后默認模式網(wǎng)絡0.25.
該系數(shù)是和剛輸入的聽覺模板之間的相關系數(shù)，如果第二個突降挺物，說明第一張是正確的懒浮。如果第一張和第二張圖片中的系數(shù)相差不多，且都大于0.1识藤，可能是同一個網(wǎng)絡的子成分砚著。
一般0.2以上算可以的。
比如默認模式網(wǎng)絡痴昧，前默認網(wǎng)絡0.3稽穆，或后默認模式網(wǎng)絡0.25.
各個成分和模板的相關性在這兩個文件里面
這個時候需要找到哪個模板和哪個成分的相關性最大
8×37的數(shù)據(jù)，行為空間模板赶撰，列為成分
這里有一個matlab代碼
%將該代碼命名為find_component
clear all;clc;
load('g_spatial_regression.mat');
ica_con= regressInfo.regressionParameters;
name ={'Reslice_auditory','Reslice_default_mode','Reslice_dorsal_attention','Reslice_left_frontoparietal','Reslice_right_frontoparietal','Reslice_somatomotor','Reslice_ventral_attention','Reslice_visual'};
for i =1:size(ica_con)
row=ica_con(i,:);
names=name(1,i);
value{i,1}=names;
value{i,2}=find(row==max(row));
end
結果如下
該圖的第一行的意思就是：37個成分當中第6個成分與第一個空間模板Reslice_auditory相關性最佳
除了回歸的方式舌镶，還有進行視覺檢查
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是否需要對時間進行回歸
ok后等待
結果
每個成分都有一個summary
通過兩種方法：回歸+視覺檢查柱彻，找出相似的網(wǎng)絡出來
接下來，做MANCOVAN
輸入gift
選擇結果文件夾
不過乎折，首先加協(xié)變量
這里是測試绒疗，一種4個樣本（2對照，2實驗組）骂澄，這里以年齡為例吓蘑，添加協(xié)變量，注意有的協(xié)變量不是連續(xù)性的坟冲∧ハ猓可以提前統(tǒng)計好，復制粘貼在這里
選擇兩樣本統(tǒng)計的方式
組1
組2
點擊create,會生成mancovan.mat文件
下一步健提，setup features
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部分網(wǎng)絡的成分
納入網(wǎng)絡
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aa
bb
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結束
視頻里還講了dFNC
