Roast
roast.m
function roast(subj,recipe,varargin)
function roast(subj,recipe,varargin)
- subj：脑区模板
- recipe：电极配置
- varargin：坐标系统（一般用默认的，即此处为空）
tDCS电场仿真的主函数。
reviewRes.m
function reviewRes(subj,simTag,tissue,fastRender,tarTag)
A simpler interface to visualize the simulations/targetings that are already done. Users do not have to enter all the parameters as they would have in roast() or roast_target() main function. Instead, they just need to enter the path to the input MRI and the unique simulation/targeting tag for that MRI.
roast_target.m
function roast_target(subj,simTag,targetCoord,varargin)
实现电极优化、靶区定位功能的主函数。
靶区定位功能相关论文：
Dmochowski, J.P., Datta, A., Bikson, M., Su, Y., Parra, L.C., Optimized multi-electrode stimulation increases focality and intensity at target, Journal of Neural Engineering 8 (4), 046011, 2011
Dmochowski, J.P., Datta, A., Huang, Y., Richardson, J.D., Bikson, M., Fridriksson, J., Parra, L.C., Targeted transcranial direct current stimulation for rehabilitation after stroke, NeuroImage, 75, 12-19, 2013
Huang, Y., Thomas, C., Datta, A., Parra, L.C., Optimized tDCS for Targeting Multiple Brain Regions: An Integrated Implementation. Proceedings of the 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Honolulu, HI, July 2018, 3545-3548
elecPreproc.m
function [para,ind2UI] = elecPreproc(subj,elec,para)
预处理电极名称，在capInfo中找到对应的电极信息。
- subj：脑区模板
- elec：电极名称
- para：电极参数，包括脑电帽系统类型，电极类型，电极大小等参数
start_seg.m
function start_seg(P,T2,Template,norm)
开始运行SPM12分割函数的方法脚本。
- P：待分割的脑区模板
- T2：默认为空
- Template：样版，默认为eTPM.nii
- norm：规范化，默认不规范化数据
segTouchup.m
function segTouchup(P,T2,isSmooth,conn)
此函数对SPM12分割的输出执行自动清理，并对其余孔应用自动修补。
- P：待分割的脑区模板
- T2：默认为空
- isSmooth：默认是true
- conn：默认是18
electrodePlacement.m
function hdrInfo = electrodePlacement(P1,P2,T2,elecNeeded,options,uniTag)
将电极放置在头皮表面。options.elecPara包含每个电极的所有选项信息。
meshByIso2mesh.m
function [node,elem,face] = meshByIso2mesh(P1,P2,T2,opt,hdrInfo,uniTag)
使用iso2mesh工具箱生成体积四面体网格。
prepareForGetDP.m
function prepareForGetDP(P,node,elem,elecNeeded,uniTag)
准备getDP
GetDP是一个自由有限元求解器，使用混合元素在一维、二维和三维离散de Rham型复合物。GetDP的主要特点是定义离散问题的输入数据（由用户以ASCII数据文件编写）与这些问题的符号数学表达式之间的紧密性。
solveByGetDP.m
function solveByGetDP(P,current,sigma,indUse,uniTag,LFtag)
使用GetDP进行有限元计算。
postGetDP.m
function [vol_all,ef_mag,ef_all] = postGetDP(P1,P2,node,hdrInfo,uniTag,indSolved,indInCore)
求解模型/生成导联后的后处理。将结果以Matlab格式保存在MRI体素空间中。对于导联场，它以Matlab格式保存，以便roast_target（）工作。
visualizeRes.m
function visualizeRes(P1,P2,T2,node,elem,face,inCurrent,hdrInfo,uniTag,showAll,varargin)
显示仿真结果。三维渲染显示在世界空间中，而切片视图显示在体素空间中。
optimize_prepare.m
function p = optimize_prepare(p,A,locs)
执行电极优化的预处理函数。
该函数计算目标信息和算法参数（目标处的场方向除外）。这里将对矩阵A进行奇异值分解以节省时间。
运行完此函数后，应运行优化的方法函数（optimize.m）；或者如果想寻找更合适的靶区位置，应先执行optimize_anon.m, 再运行optimize.m。
- p：prepare data。包括numOfTargets（靶区个数）、I_max、targetCoord（靶点坐标）、optType（优化方法）、elecNum、targetRadius（靶区半径）、k（一般默认）、desiredIntensity
- A：转移系数矩阵
- locs：坐标位置参数
optimize_anon.m
function res = optimize_anon(p,t,A)
用于搜索目标处的电场的最佳方向的目标函数。
一般选择”radial-in”径向向内方向，就不需要运行次函数了
optimize.m
function sopt = optimize(p,A)
执行电极优化的函数。
optimize_currents.m
function [x_opt,s_opt,status] = optimize_currents(A,d,S_max,w,tar_nodes,method,U,S,V,solElecNum,verbose)
具体进行电流优化的函数。
输入：
- A：转移系数矩阵（一个3N×M矩阵，其中N为体积网格节点数，M为电极数（不包括参考电极））
- d：需要的电场强度（向量长度为3N）
- S_max：最大允许电流强度
- w：权重用于加权最小二乘法，也用于索引目标区域
- tar_nodes：目标区域的索引，为每个区域/ROI单独存储，用于计算每个ROI的平均值
- solElecNum：需要的电极数量
- verbose：with screen output （1, default） or without screen output （0）
输出：
- x_opt：优化电场（3*N矢量，其中N为节点数）
- s_opt：优化电流强度（向量M，M是电极个数）
- status：判断优化是否成功的变量
