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基于功能磁共振数据的广义线性模型实时实现的中期报告
尊敬的评委：
本次报告旨在介绍基于功能磁共振数据的广义线性模型实时实现的中期进展。在过去的几个月中，我们已经完成了以下工作：
1. 数据采集和预处理：我们使用了一个标准的功能磁共振（fMRI）实验范式，采集了13名被试在执行认知任务时的脑部活动数据。我们使用了FSL软件包对原始数据进行了预处理，包括运动校正和空间归一化。然后，我们使用FEAT软件包执行了广义线性模型（GLM）分析，以得到每个被试的活动响应模型。
2. 模型选择和调优：我们采用了预测误差平方和（PRESS）交叉验证技术来选择最佳的GLM模型。我们评估了模型的性能，并针对每个被试进行了模型参数调整。
3. 实时数据处理：我们使用了Python编程语言和实时MRI数据处理软件包PyMVPA来实现实时数据处理。在实时数据处理过程中，我们将每个新数据点与每个被试的GLM模型进行比较，并预测该数据点的活动模式。
目前，我们已经完成了实时数据处理的基本实现，并取得了一些初步的结果。在下一步工作中，我们计划进一步优化算法，改善性能并进行更广泛的测试。
谢谢您的关注和支持。
此致
敬礼。
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