fmri glm analysis guide とは?
fMRI 一般線形モデル仕様のドメイン検証済みガイダンス: HRF モデリング、設計マトリックスの構築、コントラストの定義、交絡回帰、統計的推論 ソース: haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills。
fMRI 一般線形モデル仕様のドメイン検証済みガイダンス: HRF モデリング、設計マトリックスの構築、コントラストの定義、交絡回帰、統計的推論
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ソース: 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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fMRI 一般線形モデル仕様のドメイン検証済みガイダンス: HRF モデリング、設計マトリックスの構築、コントラストの定義、交絡回帰、統計的推論 ソース: haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills --skill fmri glm analysis guide インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
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