这个Matlab工具箱在大脑网络中的图形理论网络属性上运行GLM。 GLM接受连续的,分类的参与者间预测变量和分类的参与者内预测变量。 重要性通过非参数排列检验确定。 该工具箱允许测试完全连接的网络和阈值网络(基于一定范围的阈值)。 该工具箱还提供了用于静止状态fMRI数据的数据处理路径。 有几种方法可以分离干扰信号,包括局部和总白质信号(Jo等人,2013),Saad等人的计算。 (2013年)的GCOR,以及Chen等人的使用。 (2012年)GNI方法,以确定是否需要全局信号分割。 另外,Power等。 (2014)的运动清理方法可用。