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ra码matlab译码代码-ns-v-bm-decoding:比较Neurosynth和BrainMap功能解码的项目代码
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2021-06-16
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ra码matlab译码代码ns-v-bm-解码 描述 为在 INCF 的 Neuroinformatics 2018 会议上展示的海报,重现分析运行所需的所有代码,题为,比较1,2和3 的词典和功能解码结果。 安装 无需安装,Python 代码是在 2.7.13 中编写的,因为我很固执,不想更新到 Python 3。需要numpy 、 pandas 、 scipy 、 seaborn和neurosynth来重新创建 Python 分析和数字。 遗憾的是,重新创建 BrainMap 风格的函数解码依赖于MATLAB 。 用法 来自每个数据库的所有术语比较文件都位于terms ,执行 BrainMap 功能解码所需的脚本位于/brainmap ,执行 Neurosynth 功能解码所需的脚本位于/neurosynth 。 两种方法的解码输入是二进制区域/网络掩码的 nifti 文件,输出是一系列文件,详细说明所述区域/网络的特征权重。 神经合成器解码 ns-get-dataset.ipynb ns-decoding.ipynb 脑图解码 BMA_ImageSearch.m BMA_ForR
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ns-v-bm-decoding-master.zip (14个子文件)
ns-v-bm-decoding-master
brainmap
BMA_ImageSearch.m 898B
BMA_ForRevInf.m 14KB
searchBrainMap.m 846B
BrainMapMetaData_NormalActs.mat 5.06MB
.ipynb_checkpoints
decoding-comparison-checkpoint.ipynb 135KB
neurosynth
ns-get-dataset.ipynb 125KB
ns-decoding.py 977B
ns-decoding.ipynb 4KB
BrainMap_ForRevInf
BMA_ImageSearch.m 898B
BMA_ForRevInf.m 14KB
BrainMapMetaData_NormalActs.mat 5.06MB
README.md 2KB
convert_decoding_results.py 1KB
decoding-comparison.ipynb 184KB
共 14 条
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