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DTI

DTI studio
- DTI Studio是一个在Windows下运行的扩散张量图像后处理程序。适合张量计算，颜色映射，白质纤维束跟踪，三维可视化等任务。
【医学影像资源收集】MedInria
- MedINRIA是由法国INRIA开发的医学影像后处理平台。包含医学影像可视化，DTI纤维束跟踪与张量显示，图像配准，多硬化症分析，脑沟回可视化等功能。
FSL
- FSL偏重于DTI的统计学处理分析。测体积、VBM等.
TBSS
- TBSS是FSL软件下的一个DTI数据处理工具，主要用于比较不同组人群之间局部FA或其他DTI参数的差异，与VBM或VBA比较相近，但所使用的算法完全不同，是目前DTI数据中比较常用的软件之一。
TrackVis
- TrackVis是一款多平台DTI数据处理软件，可以在Windows系统或Linux系统下使用，可用于计算计算纤维束走形和显示非常方便的软件。该软件由两个工具箱构成，Diffusion Toolkit用于计算DTI或HARDI数据以及常用的各参数，如ADC、FA、本征值等。TrackVis用于对计算出的神经纤维束显示和分析，可以手工画ROI或VOI也可以通过导入ROI或VOI进行纤维束追踪，并可分析通过ROI的纤维束数目及长度等信息。是目前比较好用的一款DTI数据处理软件，上手比较容易。

脑结构连接分析

PANDA
- PANDA是基于FSL等软件开发的dMRI数据处理软件。它可以全自动地对大量的被试进行预处理，并产生用于voxel-based、atlas-based和TBSS-based统计分析所需的数据；此外可以通过确定性追踪和概率追踪进行网络构建。软件可以同时并行分析大批量的数据。(www.nitrc.org/projects/panda/)

静息态fMRI

REST
- REST是一个静息态功能磁共振数据分析工具，可以计算功能连接（FC），区域同质性（ReHo值），振幅低频率波动（ALFF），Granger因果分析（GCA）等指标。同时包含丰富的图像分析工具，如各种统计分析、可视化，多重比较校正，时间序列提取，结果出图等。
FSL - MELODIC
- FSL MELODIC 3.0是牛津大学开发的一个功能磁共振后处理软件。该方法无需指定任何先验模型，凭借独立分量分析(ICA)将单个或多个四维数据集分解成不同的空间和时间组件，从而寻找活跃区域。
GIFT
- 基于Matlab的专门用来做ICA分析的工具包，可以用来进行基于任务fMRI和静息fMRI的ICA分析及其后续分析。
MICA
- 基于Matlab的易于操作的ICA分析软件。可以实现较大样本量数据的ICA分析，通过多次运算求得稳定的ICA分析结果，克服ICA分析的不稳定性。
DPARSF(A)
- 流水线式自动化的fMRI和静息态fMRI数据预处理，静息态fMRI数据后处理工具包。可以实现目前主流的各种静息态fMRI指标的计算。可以实现并行的快速计算。

任务态fMRI

SPM
- SPM是分析功能成像数据教主流的一个软件包。可以分析多种脑成像数据，包括fMRI，PET，SPECT，EEG和MEG。
GLM Flex
- 基于Matlab和SPM的二次统计（组分析）分析软件，除了SPM包括的那些简单模型（单样本，双样本t检验等），还允许更多功能如mixed ANOVA，2×2被试内设计，多于两因素的ANOVA分析。
FSL-FEAT
- FSL FEAT基于模型的fMRI数据分析软件， FEAT对于实验设计和分析具有很高的灵活性，适合于复杂的功能磁共振实验设计任务。
AFNI
- AFNI是在linux上运行的分析功能成像数据的工具集。可以分析多种脑成像数据，包括fMRI，PET，SPECT等。
LISREL
- LISREL (Linear Structural Relations)是由K.G. Joreskog & D. Sorbom所发展的结构方程模型 (Structural Equation Modeling)软件. LISREL被认为是最专业的结构方程模块（Structural Equation Modeling, 简称 SEM ）分析工具,通过fMRI数据可以对大脑进行网络模型构建（带有方向性），并对所做模型供验证性因素分析。由于LISREL在探讨多变项因果关系上的强力优势，最早LISREL运用于社会学研究,最近随着脑科学研究的进展也有不少研究人员将结构方程模型运用于大脑网络的研究进而探讨多变项或单变项之间的因果关系。

Structural MRI 皮层

沟回

结构

多模态磁共振数据分析
脑网络分析

GRETNA
- GRETNA是一个针对磁共振影像数据开发的基于图论的复杂脑网络分析软件。该软件可以对脑功能影像进行自动预处理，并能批量计算常用的二值化或者加权脑网络的拓扑属性，如类聚系数、最短路径长度、小世界属性、网络效率、模块化、节点度、节点介数、节点效率等，并能对结果进行统计分析(www.nitrc.org/projects/gretna)

脑网络可视化

BrainNet Viewer
- BrainNet Viewer是一个脑网络可视化软件，提供了丰富的设置来帮助研究者快速、灵活、方便地展示脑连接网络的信息。该软件支持显示基于图论的三维脑网络模型以及体数据到三维脑曲面的映射，并能够将显示结果保存成常用的图片格式或制作展示电影动画(www.nitrc.org/projects/bnv/)

可视化