分享一篇2018年发表在Nature Protocols上的文章，该文章提出了一个去除functional connectivity MRI（fcMRI）中头动噪声的最佳方案。
使用SimTB生成模拟fMRI数据
SimTB是一个生成模拟fMRI数据的MATLAB工具包，这里介绍它的原理和基本用法。
实现TFCE校正的三种方法
TFCE（Threshold Free Cluster Enhancement）是一种比较流行的多重比较校正方法，这里介绍实现TFCE校正的三种方法，包括FSL的randomise命令、基于SPM的TFCE和pTFCE插件。
在GIFT中标记成分
总结GIFT工具包中提供的与标记独立成分有关的三个小工具。标记成分是为了找到我们感兴趣的成分，为后续分析做准备。
CAT拾遗2
总结如何使用CAT进行基于皮层的形态学分析（Surface-Based Morphometry），包括估计皮层指标（厚度、沟回指数、沟深、复杂度等）、平滑和重采样、统计分析和可视化。
使用xjview进行可视化
使用xjview进行可视化和脑区定位的基本方法。
使用IVA-GL和GIG-ICA进行独立成分分析
IVA-GL和GIG-ICA是GIFT提供的两种分析fMRI数据的算法，相比于经典做法，这两种算法在理论上能更好地分离个体变异。
种子点功能连接的AFNI和FSL实现
种子点功能连接指某个脑区（seed region）的平均时间序列与全脑每个体素时间序列的皮尔逊相关系数（Pearson correlation），用于刻画该脑区与其他脑区的活动一致性。如何使用AFNI和FSL计算种子点功能连接呢?