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NeAT: a Nonlinear Analysis Toolbox for Neuroimaging

机译：整洁：神经元素的非线性分析工具箱

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NeAT is a modular, flexible and user-friendly neuroimaging analysis toolbox for modeling linear and nonlinear effects overcoming the limitations of the standard neuroimaging methods which are solely based on linear models. NeAT provides a wide range of statistical and machine learning non-linear methods for model estimation, several metrics based on curve fitting and complexity for model inference and a graphical user interface (GUI) for visualization of results. We illustrate its usefulness on two study cases where non-linear effects have been previously established. Firstly, we study the nonlinear effects of Alzheimer's disease on brain morphology (volume and cortical thickness). Secondly, we analyze the effect of the apolipoprotein APOE-epsilon 4 genotype on brain aging and its interaction with age. NeAT is fully documented and publicly distributed at https://imatge-upc.github.io/neat-tool/.
机译：整洁是模块化，灵活和用户友好的神经影像分析工具箱，用于建模线性和非线性效应克服单独基于线性模型的标准神经影像方法的局限性。 整洁为模型估计提供了广泛的统计和机器学习非线性方法，基于曲线拟合和模型推理的复杂性以及用于可视化结果的图形用户界面（GUI）的若干度量。 我们对先前已经建立了非线性效应的两种研究案例的有用性。 首先，我们研究阿尔茨海默病对脑形态（体积和皮质厚度）的非线性效应。 其次，我们分析载脂蛋白apoe-epsilon 4基因型对脑老化的影响及其与年龄的相互作用。 整洁完全记录和公开分布在https://imatge-upc.github.io/neat-tool/。

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