Domänenvalidierte Anleitung für die Spezifikation des allgemeinen linearen fMRI-Modells: HRF-Modellierung, Entwurfsmatrixkonstruktion, Kontrastdefinition, Confound-Regression und statistische Inferenz
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Quelle: haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills.
The General Linear Model (GLM) is the standard statistical framework for task-based fMRI analysis. It models the observed BOLD time series as a linear combination of expected signal components (task regressors convolved with the hemodynamic response function) plus confound regressors plus noise (Poline & Brett, 2012; Poldrack et al., 2011, Ch. 4).
This skill encodes the domain-specific judgment needed to correctly specify a GLM for fMRI data. A competent programmer without neuroimaging training would get many of these decisions wrong -- choosing the wrong HRF model, setting an inappropriate high-pass filter cutoff, omitting critical confound regressors, or applying invalid statistical thresholds. Each decision described here requires understanding the bioph...
This skill was generated by AI from academic literature. All parameters, thresholds, and citations require independent verification before use in research. If you find errors, please open an issue.
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Domänenvalidierte Anleitung für die Spezifikation des allgemeinen linearen fMRI-Modells: HRF-Modellierung, Entwurfsmatrixkonstruktion, Kontrastdefinition, Confound-Regression und statistische Inferenz Quelle: haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills.
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills --skill fmri glm analysis guide Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw
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