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神経画像ソフトウェアは、脳の構造と機能を研究するために使用されます。NIH Blueprint for Neuroscience Research が資金提供している、これらのソフトウェア アプリケーションやハードウェアなどのクリアリング ハウスを参照するには、 NITRC Web サイトにアクセスしてください。
- 3D スライサー視覚化と分析のための拡張可能な無料のオープン ソース多目的ソフトウェア。
- Amira 3D 可視化および分析ソフトウェア
- 機能的神経画像の解析 (AFNI)
- メイヨー クリニックのバイオメディカル イメージング リソース(BIR)によって開発されたAnalyze です。
- 脳画像解析パッケージ
- カムバ
- セントルイス・ワシントン大学 、カレット・ヴァン・エッセン研究室
- CONN (機能的接続ツールボックス)
- Pythonによる拡散イメージング（DIPY）[1]
- DL+ダイレクト[2]
- イーグラブ
- FMRIB ソフトウェア ライブラリ(FSL)
- フリーサーファー
- 計算解剖学ツールボックス
- Imaris神経科学者のためのImaris
- ISAS (SPM による発作期-発作間欠期 SPECT 解析)
- LONI パイプライン、南カリフォルニア大学神経イメージング研究所
- リードDBS
- マンゴー[3]
- NITRC神経画像情報ツールおよびリソースクリアリングハウス。NIHが資金提供している神経画像ツールのデータベース
- NeuroKit、生理学的信号処理のためのPython オープンソースツールボックス
- 神経生理学的バイオマーカーツールボックス
- PyNets: 構造的および機能的コネクトーム アンサンブル学習のための再現可能なワークフロー (PyNets)
- シードベースの d マッピング(以前は符号付き差分マッピング、SDM) : ボクセルベースの神経画像研究のメタ分析を実行する方法。
- Spinal Cord Toolbox（SCT）は、脊髄のMR画像を処理するための最初の包括的かつオープンソースのソフトウェアです。[4]
- 統計的パラメトリックマッピング（SPM）
参考文献
- ^ Garyfallidis, Eleftherios; Brett, Matthew; Amirbekian, Bagrat; Rokem, Ariel; van der Walt, Stefan; Descoteaux, Maxime; Nimmo-Smith, Ian; Dipy, Contributors (2014). 「Dipy、拡散 MRI データの解析用ライブラリ」。Frontiers in Neuroinformatics . 8 : 8. doi : 10.3389/fninf.2014.00008 . ISSN 1662-5196. PMC 3931231. PMID 24600385 .
{{cite journal}}:|first8=一般的な名前があります (ヘルプ) - ^ Rebsamen, Michael; Rummel, Christian; Reyes, Mauricio; Wiest, Roland; McKinley, Richard (2020年12月). 「ディープラーニングベースの解剖学的セグメンテーションと皮質区画化を使用した皮質厚の直接推定」.ヒューマン・ブレイン・マッピング. 41 (17): 4804–4814. doi :10.1002/hbm.25159. PMC 7643371. PMID 32786059 .
- ^ Sadigh-Eteghad S、Majdi A、Farhoudi M、Talebi M、Mahmoudi J (2014)。「認知視覚からみた正常な老化とアルツハイマー病における脳活性化の異なるパターン：活性化尤度推定を用いたメタ分析」。Journal of the Neurological Sciences。343 ( 1): 159–66。doi : 10.1016 /j.jns.2014.05.066。PMID 24950901。S2CID 24359894。
- ^ Cohen-Adad J、De Leener B、Benhamou M、Cadotte D、Fleet D、Cadotte A、Fehlings MG、Pelletier Paquette JP、Thong W、Taso M、Collins DL、Callot V、Fonov V。脊髄ツールボックス：脊髄MRIデータを処理するためのオープンソースフレームワーク。OHBM第20回年次会議議事録、ドイツ、ハンブルク、2014年：3633