1.ALFF： 低频振幅， 表示功能活动的强度
预处理： NARWSDC + 计算指标 + mALFF/zALFF
fALFF : （分数ALFF，比例ALFF ）： 低频振幅占全频段振幅的比例（取值0~1）
fALFF预处理： NARWSDC + 计算指标（和ALFF一样）+ mfALFF/zfALFF
2.ReHo ：局部一致性
预处理： NARWDCF （不做平滑）+ 计算指标 + 平滑指标 + smReho/szReho
3.FC functional connectivity 功能连接 ：大脑里两个不同区域功能活动的一致性
(1) 基于种子点的全脑功能连接:seed-based FC / voxel-wise FC
seed: 感兴趣区roi : 海马脑区
预处理： NARWSDCF (所有步骤都做)+ 计算FC + ZFC（fisher's z变换后的FC）
(2) ROI-wise FC 脑区水平FC
4个ROI，提取每个ROI的平均时间序列，两两计算皮尔逊相关；6种；
ROI 1-2, ROI 1-3, ROI 1-4, ROI 2-3 ,ROI 2-4, ROI 3-4
预处理：NARWDCF （不做平滑）+ 计算FC + ZFC（fisher's z变换后的FC）
第一步：确定感兴趣区ROI---mask文件： 1.从图谱提取 2.画小球（脑区坐标，半径=5~10mm）
注意：ROI文件的维度、体素大小必须和预处理后的功能数据保持一致！
如果不一致，需要对ROI文件做重切（reslice）.
注意： FC指标标准化方式为Fisher's z变换；
- FCD 功能连接密度： global FCD / Degree centrality (voxel-wise)
预处理：NARWDCF (不做平滑) + 计算指标 + 平滑指标 + smDC/szDC
二值的: 通过阈值的连接的个数
加权的: 通过阈值的连接值之和
