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MNE-NIRS 发布 fNIRS GLM 十步实操教程

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AI 综述

大脑技术发布基于 MNE-NIRS 的 fNIRS GLM 实操教程，以官方手指敲击任务数据为例，给出从读入光强、OD 转换、质控、短通道回归到设计矩阵、run_glm 拟合与对比的十步流程。教程说明了 high_pass 参数的推算原则和 noise_model 的选择依据，并给出 ROI 与 mixedlm 组水平分析的写法，另附 Homer3、NIRS-SPM 的参数对应表和投稿前应报告的参数自查清单。

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最新进展11月6日 17:33

fNIRS GLM 实操教程：用 MNE-NIRS 从光强到 β 值的十步流程

报道时间线

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11月6日

17:33
大脑技术 · 公众号
fNIRS GLM 实操教程：用 MNE-NIRS 从光强到 β 值的十步流程
大脑技术整理了基于 MNE-NIRS 的 fNIRS GLM 实操教程，以官方手指敲击任务数据为例，覆盖从读入光强、OD 转换、质控、短通道回归到设计矩阵、run_glm 拟合与对比的十步。文章给出 high_pass 推算原则、noise_model 选择依据、ROI 与 mixedlm 组水平分析写法，并附 Homer3、NIRS-SPM 参数对应表和投稿前应报告的参数自查清单。

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