协调跨站点的神经影像数据。用sklearn格式实现神经战斗
neurocombat-sklearn的Python项目详细描述
神经战斗训练
scikit学习兼容格式中作战协调方法的实现。在
作战协调/规范化方法使用参数经验Bayes框架，针对站点/批次效应对数据进行稳健调整。 scikit-learn兼容格式用于帮助在机器学习项目中使用这种协调方法。在
这个存储库是由伦敦国王学院的Walter Hugo Lopez Pinaya和社区贡献者开发的。在
安装
要求
- Python（>；=3.5）
- Scikit-Learn（>；=0.21.0）
用户安装
如果你已经安装了numpy和scipy，
安装neurocombat sklearn的最简单方法是使用pip：
pip install neurocombat-sklearn
引文
如果您发现此代码对您的研究有用，请引用：
^{pr2}$免责声明
基于：
- https://github.com/ncullen93/neuroCombat
- https://github.com/nih-fmrif/nielson_abcd_2018
- https://github.com/Jfortin1/ComBatHarmonization
- 项目
标签：
欢迎加入QQ群-->： 979659372
