BrainVoyager 22.4 核磁共振圖片視覺化分析軟體 | 新永資訊有限公司

BrainVoyager 22.4 神經影像數據管理和分析軟體

BrainVoyager 22.4 神經影像數據管理和分析軟體

  • BrainVoyager 22.4 神經影像數據管理和分析軟體
  • 編號
  • 類別
    研究分析軟體
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    我們的旗艦產品 BrainVoyager 是一款功能強大的神經影像學軟件包,用於數據管理和數據分析。它最初是用於分析解剖和功能 MRI 數據集的工具,但多年來已發展成為用於 fMRI、DTI、EEG 和 MEG 數據的多模態分析工具。該軟件經過高度優化,用戶友好,可在所有主要計算機平台上運行;當前版本可在 Windows (7/8/10)、Linux(例如 Ubuntu、SUSE、Fedora)和 macOS(10.10 或更高版本)上運行。 BrainVoyager 是一個 64 位程序,支持分析需要超過 3 GB RAM 的大型數據集。為了在每個平台上獲得最大速度,BrainVoyager 已使用 C++ 進行編程,具有優化且高效的統計、數值和圖像處理例程。
  • 價格

BrainVoyager 22.4 neuroimaging data management and analysis software

Our flagship product BrainVoyager is a powerful neuroimaging software package for data management and data analysis. It started as a tool for the analysis of anatomical and functional MRI data sets but has evolved over the years into a multi-modal analysis tool for fMRI, DTI, EEG and MEG data. The software is highly optimized and user friendly running on all major computer platforms; the current version runs on Windows (7/8/10), Linux (e.g. Ubuntu, SUSE, Fedora) and macOS (10.10 or higher). BrainVoyager is a 64 bit program supporting analyses of large data sets that need more than 3 GB of RAM. In order to obtain maximum speed on each platform, BrainVoyager has been programmed in C++ with optimized and highly efficient statistical, numerical, and image processing routines. It supports on all platforms fast parallelized basic math routines using the Intel Math Kernel Library (MKL). The software also exploits modern multi-core, multi-processor hardware for the most demanding computational routines. Multiple parallel processing pipelines of modern graphic cards (GPU's) are used for real-time volume rendering, data filtering and sinc interpolation. The surface rendering environment ("surface module") has been implemented using OpenGL. The interactive graphical user interface (GUI) has been built using the award-winning cross-platform Qt C++/QML toolkit from Digia (formerly Nokia and Trolltech). Using cross-platform C++/QML code for all aspects of the program, BrainVoyager provides a native and responsive user interface and powerful computational routines on all supported platforms.

The comprehensive and powerful neuroimaging tool comes with many exciting features, such as:
  • A modern graphical user interface.
  • New data management capabilities providing a hierarchical view on your data.
  • New workflow tools allowing to specify, execute and document complete analyses across all subjects of an experiment.
  • Very fast and highly optimized 2D and 3D analysis and visualization routines.
  • A comprehensive set of efficient pre-processing tools, including motion correction, high-pass filtering and slice scan time correction.
  • Fast and precise coregistration of functional and anatomical data sets including boundary-based registration.
  • Automatic MNI and Talairach brain normalization tools.
  • Volume and cortex-based hypothesis-driven statistical data analysis using the General Linear Model (GLM).
  • Random-effects ANCOVA analysis for advanced multi-factorial designs and correlation with external (e.g. behavioral) variables.
  • Nonparametric Permutation Inference for Multi-Subject Designs including threshold-free cluster enhancement.
  • Cluster-size thresholding for correction of multiple comparisons for volume and surface maps.
  • Multi-voxel pattern analysis (MVPA) tools, including support vector machines (SVMs) and recursive feature elimination (RFE).
  • Distributed source EEG and MEG cortical imaging and analysis of EEG-fMRI coupling for simultaneous measurements with artifact correction.
  • Analysis of Diffusion-Weighted Imaging (DWI) including combined visualization of tracked fiber bundles with structural and functional MRI.
  • Dynamic statistical thresholding using the False Discovery Rate (FDR) approach for correction of multiple comparisons.
  • Retinotopic mapping analysis using population receptive field (pRF) estimation as well as classical phase-encoded analysis.
  • Multi-subject Volume-of-Interest (VOI) and surface Patch-of-Interest (POI) analysis.
  • Volume and cortex-based data-driven analysis using Independent Component Analysis (ICA) performing single run as well as group analyses.
  • Cortical thickness analysis for advanced morphometry.
  • Automatic coregistration of functional and diffusion-weighted data with high-resolution 3D anatomical data sets
  • Advanced methods for automatic brain segmentation, surface reconstruction, cortex inflation and flattening.
  • Powerful manual segmentation tools.
  • Cortex-based inter-subject alignment based on gyral / sulcal pattern of individual brains going beyond standard volumetric normalization approaches such as Talairach transformation.
  • Creation ("seeding") and visualization of EEG / MEG multiple dipole models in combination with the powerful BESA program.
  • Integration of volume and surface rendering with powerful tools for the creation of high-quality figures and movies.
  • Advanced visualizations of anatomical and functional data sets with real-time GPU-based volume rendering.
  • A real-time neuronavigation module as part of the TMS Neuronavigator system.
  • Multi-core and multi-processor support and an open architecture with documented file formats.
  • Cross-platform scripting support allowing to analyze the data from many subjects in batch mode.
  • Cross-platform C++ plugin support which makes it possible to extent the functionality of BrainVoyager.
  • The Windows version supports COM-based interfaces, which can be accessed with all major computer languages (e.g. C/C++, VB, Java) as well as from MATLAB.
  • The macOS version supports AppleScript scripting allowing to automate BrainVoyager from outside the program and to integrate it in scripted workflows with other programs.
  • Since BrainVoyager 20, it is possible to develop scripts and plugins using the Python language.
  • Optimized native executables for all major computer platforms including Windows, Linux and macOS.
BrainVoyager provides a comprehensive cross-platform solution embodied in a single product. The software allows easy exchange of data between platforms handling transparently potential byte order differences ("big endian" vs "little endian"). Data analyzed on one platform - for example Windows - can be moved to another platform - for example macOS - and processed further without any problem.

Note that with BrainVoyager 20.0, the name and version numbering of BrainVoyager has been changed. The "QX" part from previous version names has been dropped since it is no longer necessary to stress the cross-platform nature of BrainVoyager. Furthermore, version numbers now follow a yearly release cycle starting with BrainVoyager 1.0 (Windows version) released in June 1996. In order to be compatible with previous naming and licensing terms, BrainVoyager 20.X is internally also coded as BrainVoyager QX 3.X.

系統需求

OS
Version 22.2 of BrainVoyager is fully compatible with Microsoft Windows 10. Note that BrainVoyager is only provided as 64-bit software and thus requires a 64-bit Windows operating system.
Important: In case that BrainVoyager does not start after installation, you need to run the Microsoft "vc_redist.x64.exe" file that is available in the BrainVoyager folder ("C:\Program Files\BrainVoyager\vc_redist.x64.exe") and it can be also downloaded here.
Most functions of BrainVoyager run with modest working memory demands, but a minimum of 4 GB is required and 16+ GB recommended.
OpenGL / OpenCL. BrainVoyager is a graphics-intensive program requiring OpenGL 3.3 or higher for its operation as well as (optionally but highly recommended) OpenCL for acceleration of compute-intensive calculations. Make sure that the latest graphics drivers are installed, which should be the case if the operating system is regularly updated. In case you have multiple graphics cards, make sure that the better performing one is used for BrainVoyager. Some Windows laptops and desktop computer have, for example, a lower-performing integrated Intel graphics card, and a high-performance (discrete, stand-alone) graphics card from NVIDIA or AMD. While BrainVoyager runs fine with most recent integrated Intel graphics cards, it is advised to use the high-performance graphics card to run BrainVoyager in such constellations. To ensure this, a special tool from the graphics card provider need to be used to specify that BrainVoyager.exe should use the high-performance graphics card (e.g. via the NVIDIA Control Panel, which may be accessible directly when right-clicking the BrainVoyager.exe file). To check this, BrainVoyager reports which graphics card is chosen as well as which version of OpenGL is available in the program's "Log pane". In case the GUI is not starting for some reason, you can also consult the "bv_ogl.txt" file that BrainVoyager stores in the "Documents" directory of the current user.

BrainVoyager 22.4 神經影像數據管理和分析軟體

我們的旗艦產品 BrainVoyager 是一款功能強大的神經影像學軟件包,用於數據管理和數據分析。它最初是用於分析解剖和功能 MRI 數據集的工具,但多年來已發展成為用於 fMRI、DTI、EEG 和 MEG 數據的多模態分析工具。該軟件經過高度優化,用戶友好,可在所有主要計算機平台上運行;當前版本可在 Windows (7/8/10)、Linux(例如 Ubuntu、SUSE、Fedora)和 macOS(10.10 或更高版本)上運行。 BrainVoyager 是一個 64 位程序,支持分析需要超過 3 GB RAM 的大型數據集。為了在每個平台上獲得最大速度,BrainVoyager 已使用 C++ 進行編程,具有優化且高效的統計、數值和圖像處理例程。它支持使用英特爾數學內核庫 (MKL) 在所有平台上快速並行化基本數學例程。該軟件還利用現代多核、多處理器硬件來滿足最苛刻的計算程序。現代圖形卡 (GPU) 的多個並行處理管道用於實時體繪製、數據過濾和 sinc 插值。表面渲染環境(“表面模塊”)已使用 OpenGL 實現。交互式圖形用戶界面 (GUI) 是使用 Digia(以前的 Nokia 和 Trolltech)屢獲殊榮的跨平台 Qt C++/QML 工具包構建的。 BrainVoyager 對程序的各個方面使用跨平台的 C++/QML 代碼,在所有支持的平台上提供了一個原生的響應式用戶界面和強大的計算例程。

全面而強大的神經影像工具具有許多令人興奮的功能,例如:
  • 現代圖形用戶界面。
  • 新的數據管理功能為您的數據提供分層視圖。
  • 新的工作流程工具允許指定、執行和記錄跨實驗所有主題的完整分析。
  • 非常快速且高度優化的 2D 和 3D 分析和可視化例程。
  • 一整套高效的預處理工具,包括運動校正、高通濾波和切片掃描時間校正。
  • 功能和解剖數據集的快速和精確的配準,包括基於邊界的配準。
  • 自動 MNI 和 Talairach 大腦正常化工具。
  • 使用一般線性模型 (GLM) 的基於體積和皮層的假設驅動的統計數據分析。
  • 高級多因素設計的隨機效應 ANCOVA 分析以及與外部(例如行為)變量的相關性。
  • 多主題設計的非參數排列推理,包括無閾值集群增強。
  • 用於校正體積和表面圖的多重比較的集群大小閾值。
  • 多體素模式分析 (MVPA) 工具,包括支持向量機 (SVM) 和遞歸特徵消除 (RFE)。
  • 分佈式源 EEG 和 MEG 皮質成像和 EEG-fMRI 耦合分析,用於同時測量和偽影校正。
  • 擴散加權成像 (DWI) 分析,包括跟踪纖維束與結構和功能 MRI 的組合可視化。
  • 使用錯誤發現率 (FDR) 方法的動態統計閾值來校正多重比較。
  • 使用群體感受野 (pRF) 估計以及經典相位編碼分析的視網膜主題映射分析。
  • 多主體感興趣體積 (VOI) 和表面感興趣補丁 (POI) 分析。
  • 使用獨立成分分析 (ICA) 執行單次運行和組分析的基於體積和皮層的數據驅動分析。
  • 高級形態測量的皮質厚度分析。
  • 功能和擴散加權數據與高分辨率 3D 解剖數據集的自動配準
  • 用於自動大腦分割、表面重建、皮層膨脹和扁平化的先進方法。
  • 強大的手動分割工具。
  • 基於個體大腦的迴旋/腦溝模式的基於皮層的主體間對齊,超越了標準的體積歸一化方法,例如 Talairach 變換。
  • 結合強大的 BESA 程序創建(“播種”)和 EEG/MEG 多偶極子模型的可視化。
  • 將體積和表面渲染與強大的工具相結合,用於創建高質量的人物和電影。
  • 使用基於 GPU 的實時體積渲染對解剖和功能數據集進行高級可視化。
  • 作為 TMS Neuronavigator 系統一部分的實時神經導航模塊。
  • 多核和多處理器支持以及具有文檔文件格式的開放式架構。
  • 跨平台腳本支持允許以批處理模式分析來自許多主題的數據。
  • 跨平台 C++ 插件支持,可以擴展 BrainVoyager 的功能。
  • Windows 版本支持基於 COM 的接口,可以使用所有主要的計算機語言(例如 C/C++、VB、Java)以及從 MATLAB 訪問。
  • macOS 版本支持 AppleScript 腳本,允許從程序外部自動化 BrainVoyager,並將其與其他程序集成到腳本工作流程中。
  • 從 BrainVoyager 20 開始,可以使用 Python 語言開發腳本和插件。
  • 針對所有主要計算機平台(包括 Windows、Linux 和 macOS)優化了本機可執行文件。

BrainVoyager 提供包含在單個產品中的全面跨平台解決方案。該軟件允許在透明地處理潛在字節順序差異(“大端”與“小端”)的平台之間輕鬆交換數據。在一個平台(例如 Windows)上分析的數據可以移動到另一個平台(例如 macOS)並進一步處理而不會出現任何問題。

請注意,在 BrainVoyager 20.0 中,BrainVoyager 的名稱和版本編號已更改。以前版本名稱中的“QX”部分已被刪除,因為不再需要強調 B​​rainVoyager 的跨平台特性。此外,版本號現在遵循從 1996 年 6 月發布的 BrainVoyager 1.0(Windows 版本)開始的年度發布週期。為了與之前的命名和許可條款兼容,BrainVoyager 20.X 在內部也被編碼為 BrainVoyager QX 3.X。

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目前最流行的社會網路分析軟體是UCINET,Ucinet網路分析軟體,其中包括一維與二維數據分析的NetDraw,還有正在發展應用的三維展示分析軟件Mage等,同時集成了Pajek用於大型網路分析的Free應用軟體程序。UCINET 6 for Windows是一個用於分析社交網絡數據的軟件包。它由Lin Freeman,Martin Everett和Steve Borgatti開發。它配備了NetDraw網絡可視化工具。

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什麼是分層貝斯階層回歸(HB-Reg)?在市場研究數據的分析中,有很多時候研究人員有受訪者,商店或其他實驗單位的樣本,並希望估計每個單位的單獨回歸係數。在過去幾年中,分層貝葉斯(HB)估計在市場營銷研究中發揮著越來越重要的作用。它可以在精度和有效性方面改進參數估計(例如β權重和效用)。我們的HB-Reg軟件用於基於回歸的問題,其中受訪者提供包含連續因變量的多個觀察(病例)。

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