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如何画出漂亮的图

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    题目其实是个标题党。我一直都在尝试各种方法把paper中图片做的更漂亮，但效果总是不理想。而读paper时经常能看到让人眼前一亮的图。比如最近Journal of neuroscience一篇关于视觉系统 随机共振 的研究。     所谓随机共振，就是当一个非线性系统在加入少量噪声时的工作效果要比完全没有噪声时好。人的神经系统就是个典型的非线性系统。上图是原文中的一个figure。要注意的是最上面的原始图像两个斜杠之间的细节。斜杠中的斜杠是阈下的，通常很难被知觉到，但如果加入适当的噪声，就可以清晰地看到斜杠中间的细节 (中图)。     初看到这幅图，我的感觉这是对随机共振效应的最好的演示。因为之前对随机共振的介绍都是理论或者语言描述，从来没有给过这样直观的演示。但说实话，很难看出如何只加入噪声就可以把第一幅图像变成第二幅图像的样子。我自己用MATLAB对原始图像加随机噪声，完全得不到这种效果。当然我自己的图像处理水平有限，电脑显示器也比较低级。不知道哪位高手可以实现。OR, 这其实只是个示意图？ Schwarzkopf, D., Silvanto, J., & Rees, G. (2011). Stochastic Resonance Effects Reveal the Neural Mechanisms of Transcranial Magnetic Stimulation Journal of Neuroscience, 31 (9), 3143-3147 DOI: 10.1523/JNEUROSCI.4863-10.2011
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两个DTI研究

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现在DTI的研究越来越火了，而且总看到牛文章出来。听说很多实验室在做fMRI实验的时候都会扫描DTI像，即使暂时用不着，以后也会派上用场的。 弥散张量成像 (diffusion tensor imaging, DTI)是一种可以无损伤检测大脑解剖连通性的技术。它测量的是水分子的弥散方向。水分子在一般的脑组织中的运动是没有方向性的，而在脑白质纤维束中的弥散具有很强的方向性。因此通过数学方法就可以重构水分子的弥散轨迹，也就是脑白质纤维的轨迹。因为大脑皮层的各个脑区是由白质纤维束相连的，因此用DTI就可以研究大脑皮层个区域之间连接。目前的脑成像研究不止关注那一脑区负责某一个功能，还关注这些脑区之间的功能整合。因此DTI也成为目前非常流行而且有前途的脑成像技术之一。 最近Nature Neuroscience上的两篇DTI的文章都很有意思。一篇文章研究了先天面孔失认症 (Thomas et al. 2008)。这种病人视觉和智力都是正常的，但是却对识别人脸有困难。以前的研究发现这类病人在加工面孔时与面孔加工相关的脑区——比如梭状回面孔区 (FFA)和颞叶额叶的某些区域——都与正常人没有差别。因此这篇文章的作者采用DTI技术来看这些面孔加工区域之间的硬件联系是否发生了损坏。研究主要关注连接梭状回到前颞叶区的下纵束 (inferior longitudinal fasciculus, ILF)，和连接梭状回到额叶的下额枕束 (inferior frontal occipital fasciculus, IFOF)。结果发现先天面孔失认症患者与正常控制组相比两个白质束都存在损伤。而且白质束的大小与各向异性程度也与被试完成面孔识别任务的表现显著相关。这篇文章是一个很好的例子，清晰的显示了两个脑区的活动都没有损伤而脑区间的联系受到了损伤后，产生了面孔识别的认知功能的受损。 (图片来自Thomas et al., 2008) 原文: Thomas C, Avidan G, Humphreys K, Jung K, Gao F, Berhrmann M (2008). Reduced structural connectivity in ventral visual cortex in congenital prosopagnosia. Nature Neuroscience do
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