Guía validada por dominio para la especificación del modelo lineal general de resonancia magnética funcional: modelado HRF, construcción de matrices de diseño, definición de contraste, regresión de confusión e inferencia estadística
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Fuente: 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...
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Guía validada por dominio para la especificación del modelo lineal general de resonancia magnética funcional: modelado HRF, construcción de matrices de diseño, definición de contraste, regresión de confusión e inferencia estadística Fuente: haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills.
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills --skill fmri glm analysis guide Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
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