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我正在考虑一个我想做的项目，用户只要想一想就可以移动计算机的鼠标。因此，从我所知道的一些小事来看，我需要一些能将你的想法转化为波浪的东西。什么设备正在这样做？还有什么我应该记住的吗？我对此感到非常兴奋，但我在网上找不到很多东西。任何对计算中的神经科学有任何了解的人（甚至与这个问题无关），请写在这里。提前致谢。

体素是在通过 3D 渲染算法获取图像后构建的，例如行进立方体吗？或者它们是通过直接 3D 图像采集获得的？

如果两者都可能：目前通常用于从 MRI 扫描中获取 3D 图像的方法是什么？

我正在尝试对 fMRI 数据进行建模，以便检查实验设计的有效性。我一直在关注几个教程并且有一个问题。我首先需要通过将刺激输入时间序列与典型血流动力学响应函数 (HRF) 进行卷积来模拟 BOLD 响应。我检查的第一个教程说，只要 HRF 的“形状”正确，就可以制作任意幅度的 HRF，因此他们在 matlab 中创建了以下 HRF：

然后仅使用“conv”将 HRF 与刺激进行卷积，因此：

这是非常直接的，但我希望我的模型最终尽可能准确，所以我检查了一个更高级的教程，他们做了以下事情。首先，他们创建了一个包含 20 个时间点的向量，然后使用“gampdf”函数创建 HRF。

这样做比简单的方法有好处吗？我想我有 3 个具体问题。

1. “gampdf”帮助页面非常短，每个函数调用中的“6”和“10”代表“A”，它是一个“形状”参数。这是什么意思？它没有提供其他信息。为什么第一次调用是 6，第二次调用是 10？

2. 这个问题与上述问题直接相关。此代码是针对 TR = 1 且刺激非常短（如 1s）的情况编写的。在我的情况下，我的 TR = 2 并且我的刺激很长（12 秒）。我尝试通过执行以下操作来调整上述代码以针对我的情况制作一个有效的 HRF：

   /li>

因为我不知道“gampdf”参数是什么意思（或者那条线实际上是做什么的）我不确定这给了我想要的东西。我基本上得到了 20 个值，其中 1-14 有一些数值，但 15-20 都是 0。我假设在整个 12 秒刺激期间会有响应（前 6 个 TR，所以值为 1-6）适当的纠正可能是其余的值，但我不确定。

最后一个问题。另一个代码不会“缩放”HRF 以使其幅度为 1。这最终会很重要吗？

我知道这已经出现了很多，但我已经查看了所有其他答案，但没有一个与我相关。

我正在尝试从源代码编译神经成像软件 FSL（我必须这样做，我的 Linux 发行版不支持它）。我已按照此处列出的所有说明进行操作，并且已编译了大约 80%。然而，有一些模块没有成功，它们似乎都可以追溯到试图编译 CiftiLib-master 的问题。

根据说明，每当我尝试运行“make”命令时，它都会返回：

因为我不是要编译一个 foo.c 文件，而是要编写一个程序，所以我看到的很多建议似乎并不适用于我。我已经安装了其他帖子（libxml2、libxslt1 等）中建议的所有各种 libxml 包。

我无法对错误消息做出正面或反面：我根本不熟悉编译 C 程序（这是我第一次认真尝试从源代码构建）。如果答案很明显而我只是不认识，请提前道歉。

我在 Antergos Linux（Arch 内核）上，我认为这可能是问题所在，因为所有其他在这之后提出问题的人似乎都在 Debian 或 Ubuntu 上。

我是神经科学的新手，我正在学习使用神经科学数据。

但是我有点困惑。我尝试下载数据集： https://openfmri.org/dataset/ds000116/

但不知何故，我无法理解要下载哪些文件，如果我单击S3 上的 Browse Data For All Revisions，那么我只能找到解剖和功能图像，但我正在寻找 EEG 和 fMRI 数据。如果我在 AWS或Curated 数据集上下载原始数据，与 AWS上每个主题的主题 1 的已处理数据相比，它的大小非常小。

所以我的问题是：

• Browse Data For All Revisions on S3，Raw data on AWS，Curated dataset和Processed data for Subject 1 on AWS对于数据集页面上的每个主题有什么区别？
• 我应该下载哪些数据集/文件？
• AWS 上针对每个主题的主题 1的数据集处理数据是否经过预处理，如果是，那么已经完成了哪些预处理步骤？
• 有人可以指出我用于预处理 EEG 和 fMRI 数据的资源，我可以将 fmriprep 用于 fMRI 数据吗？

我想在 Python 中实现一个简单的漏火积分器模型。这个想法是应用一个公式来计算一段时间内的电压 (u)，并在达到某个时间时将电压重置为 0（在我的代码中，当 t 达到 t_btw_spikes 时）。这是我的代码：

这就是我如何调用这个函数

问题是它返回给我 ValueError: x and y must not be None

我是 fMRI/NeuroScience 的新手，所以如果这个问题太基本，我很抱歉。

我知道重复时间（TR）是连续 RF 脉冲之间的时间，用于测量 fMRI 信号。还有 TrialOnSet 时间，在此时间我们向受试者展示一些刺激。

有人可以建议：

TrialOnSet 时间和重复时间 (TR) 是如何相关的。例如这里的数据集，Trail onsets从 6+ 秒开始，它们的重复时间是 2 秒。这是否意味着我们在 0 秒或 2 秒时记录第一个 fMRI 图像/体积。

我是神经科学研究的新手，遇到了一个叫做负尖峰的术语（有时也与术语双相尖峰一起使用），但无法从科学论文中找到它的含义。是否可以在负方向上出现尖峰（首先从静息电位超极化，然后是去极化）或者这个术语是否完全意味着其他东西？

早上好，

我已经安装了 Neuron 7.4，它运行良好（我运行了几个神经元模型的模拟），我想用它作为 python 的解释器。

当我输入 ('$ nrngui -nopython') 时，NEURON 会启动。但是，当我键入 ('$ nrngui') 时，我收到以下错误：

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我在 Debian Jessie 8.10 (x86-64) 下运行，我的内核是 3.16.0-5-amd64。我不太关心 debian/linux/jessie 环境，因为我很习惯在 Windows 下运行。

我的最终目标是安装 LFPy 和 LFPsim。

如果你能帮助我，那就太好了！

谢谢

我正在尝试使用 Python 和 OpenCV 计算通过荧光显微镜获得的小鼠树突中的树突棘（微小的突起）。

这是我开始的原始图像：

原始图片：

经过一些预处理（下面的代码），我得到了这些轮廓：

带轮廓的原始图片（白色）：

我需要做的是识别所有的突起，得到这样的东西：

原始图片，轮廓为白色，预期计数为红色：

在对图像进行预处理（二值化、阈值化和降低噪声）之后，我打算做的是绘制轮廓并尝试在其中找到凸缺陷。问题的出现是因为一些“刺”（这些突起的技术名称）没有被识别，因为它们在同一个凸面缺陷中凸出在一起，低估了结果。在标记凸面缺陷时，有什么方法可以更“精确”吗？

轮廓以白色标记的原始图像。红点标记用我的代码识别的刺。绿点标记我仍然无法识别的刺：

我的 Python 代码：

我知道我的代码还有很多小问题要解决，但我认为最大的问题是这里介绍的问题。

谢谢你的帮助！并有一个好的