ICA & Dual Regression Workflow

这个流程图中主要包括了单被试ICA，组ICA（GICA），以及Dual Regression的流程，这里主要是总结了FSL官方教程中给出的步骤，由浅入深方便理解和学习。

图中单被试ICA和组ICA以先后顺序出现，在实际操作中并不尽然，单被试ICA主要用来去噪，对于一般样本量的神经影像研究来说，几十个受试者手动标记独立成分工作量太大，使用自动标记的方法，用已经训练好的模型效果未必令人满意，为研究单独训练标记模型样本量又略小。通常用其他的预处理手段，如头动校正、GLM回归等方法去除噪音后直接进行GICA，对GICA的成分进行筛选则容易的多。对应到途中就是labeling的结果filtered_func_data直接用预处理好的数据代替，进行GICA即可。

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