【python+E-prime+fNIRS】探究认知资源在情绪与认知灵活性中是否存在中介效应课题

【写在前面：这是笔者心理学的本科毕业设计内容，在此记录设计中所包含的部分思路、代码操作和设计步骤，方便后续查阅和学习，希望对大家有点帮助，对于不足之处，也希望各路大佬可以不吝赐教。本文为作者原创文章，

Neuron：大脑皮层区域的原理及其对神经成像的启示

大脑皮层区域应当约束我们研究大脑如何执行行为和认知的方式。皮层组织中一个基本概念是区域化:即大脑皮层被划分为离散的区域。在本报告第一部分,我们将回顾非人类动物研究是如何通过揭示以下内容来阐明皮层区域化

Biological Psychiatry：失眠亚型在大脑结构连接上表现出差异性偏离

背景：失眠障碍是最常见的睡眠障碍。更好地理解与失眠相关的大脑偏离可能会启发更好的治疗方法。目前对失眠人群内部异质性认识不足可能会模糊对所涉及脑回路的检测。在本研究中，我们调查了结构性脑连接偏离是否在最

图神经网络和机器学习分析功能性神经影像用于理解精神分裂症（含代码）

背景       图表征学习能够通过利用网络结构和节点特征来检测拓扑模式。我们的探索基于将图神经网络架构和机器学习应用于静息态功能性磁共振成像(rs-fMRI)数据，以检测精神分裂症。我们的研究采用

010基于CNN-LSTM的EEG-fNIRS混合图像构建与分类-2022

EEG-fNIRS-based hybrid image construction and classification using CNN-LSTM 社会技术系统中不断发展的人机交互和进步使得通过

老年人静息态脑电活动中节律性和非节律性变化及其与认知的关联

虽然许多大脑的结构和生化变化以前与年龄增长相关联，但关于神经网络功能属性的研究结果，反映在其电生理特征中，仍然相当有争议。这些差异可能源于多个原因，包括决定α频段总体频谱减慢的多种因素以及节律性和非节

在静息态脑功能成像中超越因数据处理与分析所导致的变异

当领域缺乏共识的标准方法和可获取的基准真值时，可重复性可能更多地是一种理想而非现实。功能性神经影像学就是这样一种情况，存在着广泛的工具和处理流程空间。我们对五种独立开发的功能性磁共振成像（fMRI）最

比较婴儿fNIRS数据的不同预处理流程

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。 导读 功能近红外光谱(fNIRS)是认知神经科学中一种重要的神经成像技术。但对于最佳的预处理流程还未达成共识。这个问题是非常有价值的，

“多模态”概念深度解读之EEG-fNIRS同步

关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分 关键词：多模态、脑机接口、EEG-fNIRS 在之前的推文中，我们已经对实现多模态研究的方法做了介绍（详情参照：认知神经科学中实现多模态研究的几种方法http

深入浅出多模态：多模态任务及数据集介绍

《深入浅出多模态》:多模态任务介绍与背景 一、多模态的概念与应用 多模态大模型在许多领域都有广泛的应用，例如自然语言处理、计算机视觉、音频处理等。可以用于文本和图像的语义理解、视频的分类和识别、音

fNIRS信号处理方法的统计结果差异

背景：功能性脑血氧成像(fNIRS)研究已进行20多年，但在信号处理上仍缺乏共识。成熟研究人员和初学者在认知上存在巨大差异。 问题：fNIRS最常见的一个主要问题是没有考虑与神经血管耦合无关的，可能

抑郁症是否是一种具有拓扑动态重组的全局性脑部疾病？

引言 症状的共存与脑-症状关系      重度抑郁障碍（MDD）被认为是一种情绪障碍，其症状包括情绪低落、持续的悲伤、缺乏动力以及失去兴趣或快乐感。然而，其症状范围远不止于此，患者还表现出共存的认

使用规范建模分析脑成像数据的实证价值

在这项工作中，我们扩展了 Rutherford 等人(2022a)引入的规范模型库，加入了刻画结构表面积和脑功能连接的终身轨迹的规范模型。这些模型使用两个独特的静息态网络图谱(Yeo-17和Smith

皮层之外（从进化的角度看皮层下脑组织：杏仁核，丘脑，纹状体，小脑）

人类进化的一个标志是大脑体积相对于身体的显著增加。无论是在人类还是其他哺乳动物中，大脑体积增加的一个主要特征是联合皮质（association cortex）的大幅扩展和其他神经系统的修饰简化。然而，

基于脑电图信号的抑郁症识别机器学习基准测试

使用脑电图（EEG）诊断抑郁症是一个新兴的研究领域。当心理健康设施不可用时，在个人层面上使用EEG作为抑郁症管理的客观测量变得必要。然而，公开可获取的抑郁症EEG数据集有限，以及任务范式不标准，限制了