CONN是一款基于 SPM 的开源跨平台软件，用于功能连接的磁共振成像 （fcMRI）的计算、显示和分析。CONN 可用于分析静息态数据 （rsfMRI） 以及与任务态相关的数据。非常好用。
我们已经获得美国磁共振专家Andrew Jahn等影像数据处理专家的授权，即将给大家提供他们在欧美国家的磁共振数据处理行业里广泛传播的CONN的培训视频教程中文版。
CONN 中的处理和分析步骤包括：
导入DICOM、ANALYZE 和 NIfTI 功能和解剖文件，可以是原始数据、部分预处理或完全预处理的数据。可用于 BIDS 数据集和 fMRIPrep 输出的自动导入工具
由SPM12 提供支持的功能和解剖体积的标准化预处理流程（包括易感性失真校正、运动校正/重新对齐、切片时序校正、异常值识别、共配准、组织类别分割、MNI 归一化和平滑）
控制残余生理和运动伪影（例如擦洗、aCompCor、基于 ICA 的降噪、全局回归、带通滤波）
集成的质量控制程序和措施（例如 FC 直方图、BOLD 信号地毯图、逐帧位移、GCOR 测量、FC-QC 相关性）
多种连通性分析和测量，包括基于种子的相关性 （SBC）、ROI 到ROI 分析、复杂网络分析、广义心理生理相互作用模型 （gPPI）、独立成分分析 （group-ICA）、掩蔽 ICA、低频波动幅度 （ALFF 和 fALFF）、内在连通性 （ICC）、局部均匀性 （LCOR）、全局相关性 （GCOR）、半球间相关性 （IHC）、功能连通性多体素模式分析 （fc-MVPA） 和动态连通性分析（dyn-ICA 和滑动窗口分析）
组和群体水平的推理和模型，包括方差分析、回归、纵向、实验以及受试者内部和受试者间的混合设计。单变量和多变量统计。使用参数（例如随机场论）和非参数排列/随机化技术（例如无阈值聚类增强）控制多重比较
当在分布式集群或多处理器环境中使用时，CONN 可以自动并行处理 fcMRI 处理管道中大多数耗时的步骤，从而在最短的时间内分析数百个受试者。CONN 可以完全通过用户友好的 GUI 或批处理脚本/命令进行控制。
CONN相关图片展示：
该工具箱是在Matlab中开发的，它既作为Matlab源代码分发，也作为预编译的可执行文件分发（独立发布，无需Matlab安装或许可证）。
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CONN还使用并集成了由以下团队开发的分析方法和软件：
SPM，统计参数映射：由Wellcome Trust神经影像中心的成员和合作者开发
ART，伪影检测/识别：由麻省理工学院Gabrieli实验室的成员和合作者开发
NBS，基于网络的统计：由墨尔本大学的Andrew Zalesky编辑
FreeSurfer：由 Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心的计算神经影像实验室开发。
BCT， Brain Connectivity Toolbox：由 Olaf Sporns 和 Mika Rubinov 以及印第安纳大学的其他成员和合作者开发。
高性能并行计算：在计算机集群或高性能计算环境中，CONN可以自动在多个节点/CPU 之间并行分配您的处理/分析。这可以减少大量处理时间，并且，如果有足够的可用节点/CPU，它允许在处理单个或几个主题通常所需的时间内处理和分析数百或数千个主题。CONN会自动处理与将处理步骤划分为多个作业、提交和跟踪每个作业以及合并其结果相关的所有复杂性。如果在赛博尔公司的www.medicalAI.top平台上使用CONN搞科研，除了节省大量时间，还可以进一步降低使用成本。
支持远程协作：CONN 项目/研究存储在可通过 SSH 访问，CONN 可以远程访问和使用它们，便于多地、多部门协同的大规模研究。配合赛博尔公司的www.medicalAI.top医学算法和软件平台，更加方便进行多地、多医院协同科研。
由Alfonso Nieto-Castanon领导的计算神经科学研究实验室负责CONN的方法和软件开发。
CONN 始于 2008 年，是麻省理工学院 Gabrieli 实验室的 Alfonso Nieto-Castanon 和 Susan Whitfield-Gabrieli 合作的一部分。此后 ，它通过与麻省理工学院（麦戈文脑研究所的加布里埃利实验室和埃夫实验室）、东北大学的持续合作得到了资助和开发 （东北生物医学成像中心的Whitfield-Gabrieli实验室）和波士顿大学（萨金特健康与康复科学学院的Guenther实验室）。自 2015 年以来，Robert L. Savoy 一直组织 CONN 研讨会，他慷慨地将其纳入 Martinos 生物医学成像中心提供的卓越神经影像课程中。CONN软件和相关图片、资料来源于开源的CONN开发团队。
另外，赛博尔医学算法和数据处理平台www.medicalai.top上的推出了主要基于Brainsuite BIDS App 和 Brainsuite 自动化的大脑磁共振数据预处理、常用的批量数据处理和分析算法: 自动生成大脑磁共振数据处理结果和分析报告，可批量进行数据预处理、数据处理和分析（请点击我浏览）
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备注：CONN、SPM、Brainsuite、 FSL、Freesurfer、 3D Slicer、ANTs、 Matlab Runtime、 AFNI、 Java、 Python、 R 等软件属于他们各自所属的开源组织和软件开发机构，请在发表论文时详细按照这些软件相关网站要求准确标注软件出处和引用的文章。
接下去，我们近期还将在平台上推出一系列自动化的磁共振、脑电、近红外等各种数据处理算法，以及基于ＡＩ的算法。请关注我们公众号，给我们发信息
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