FMRI（Functional Magnetic Resonance Imaging）數據分析方法主要包括以下幾種類型：

1. 統(tǒng)計分析：通過計算統(tǒng)計量（如t檢驗、ANOVA等）來比較不同組之間的差異。

2. 機器學習：使用機器學習算法（如支持向量機、隨機森林、神經網絡等）來預測或分類數據。

3. 深度學習：使用深度神經網絡（如卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡等）來處理和分析圖像數據。

4. 特征工程：提取和選擇與任務相關的特征，以提高模型性能。

5. 可視化：使用各種圖表和圖形來展示和解釋數據。

6. 時間序列分析：分析時間序列數據，如fMRI掃描中的信號強度隨時間的變化。

7. 圖像分割：將圖像分割成不同的區(qū)域或對象，以便進一步分析。

8. 聚類分析：將相似的樣本歸為同一類。

9. 異常檢測：識別和標記異常值或異常模式。

10. 網絡建模：構建和訓練神經網絡模型，以模擬和預測大腦功能。