强推! NeuroRA进行核磁RSA相关计算推荐流程【真的只要几行代码】
我终于写这个了,目前打算分核磁和脑电两个部分,内容很短,内容虽然很简短,但是我相信绝对是精髓——最核心的推荐,可以理解为一个非常简短且够用的“中文教程”,方便所有使用NeuroRA的同学上手使用。
路同学推荐的使用NeuroRA进行核磁RSA分析的四个步骤:
推荐代码:
from neurora.rdm_cal import fmriRDM
# shape of fmri_data: [9, 20, 53, 63, 52]
fmri_rdms = fmriRDM(fmri_data)
这里输入的fmri_data的数据shape为[9, 20, 53, 63, 52],9代表条件数,也对应的是RDM的大小,即RDM大小为9*9,20代表被试数,53、63、52代表核磁数据的三维尺寸。
返回的fmri_rdms的数据shape为[20, 51, 61, 50, 9, 9],这里-2是由于采用3*3*3voxels的计算单元进行全脑searchlight,所有前后各有一个voxel的损失,即fmri_rdms返回的是20个被试的全脑searchlight后的RDMs(每个RDM的shape是[9, 9])。
条件数、被试数、核磁数据尺寸根据自己的实验改一改就行,其他没写的参数都不需要改,推荐就用默认。
推荐代码:
from neurora.corr_cal_by_rdm import fmrirdms_corr
corrs = np.zeros([20, 51, 61, 50])
for i in range(20):
corrs[i] = fmrirdms_corr(demo_rdm, fmri_rdms[i])
这里输入的demo_rdm可以是你基于假设设定的RDM也可以是基于行为学计算的RDM等等,它用来和核磁的RDMs做searchlight,而fmri_rdms[i]则是第一步返回的fmri_rdms中每个被试的核磁RDMs。
返回的corrs是20个被试全脑RSA searchlight计算后的结果。
被试数、核磁数据尺寸根据自己的实验改一改就行,其他没写的参数都不需要改,推荐就用默认。
推荐代码:
from neurora.stats_cal import stats_fmri
stats = stats_fmri(corrs)
这里的输入的corrs就是第二步算得的corrs。
返回的stats是全脑统计的结果,其shape为[51, 61, 50, 2],2代表每个searchlight计算单元统计分析得到的t值和p值。
其他没写的参数都不需要改,推荐就用默认。
推荐代码:
from neurora.nii_save import stats_save_nii
from neurora.stuff import get_affine
affine = get_affine("XXX.nii")
stats_save_nii(stats, affine, filename="RSAresults", size=[53, 63, 62], p=0.05, correct_method="Cluster-FDR", clusterp=0.05)
affine为核磁数据中的一个用于和标准模板转化的矩阵,可以通过NeuroRA的stuff模块下的get_affine函数读任意一个你实验中的核磁文件即可。stats为第三步得到的stats,filename为你想将结果存储为.nii文件的文件名,这里就是会存为”RSAresults.nii”这样一个文件,size为你核磁数据尺寸,p为voxel层面的阈值,correct_method=”Cluster-FDR”代表进行cluster-wise FDR矫正,clusterp为cluster层面的阈值,推荐0.05。
最后就会生成一个保存RSA结果的.nii文件。
affine、文件名、核磁数据尺寸和p值根据自己的实验改一改就行,其他没写的参数都不需要改,推荐就用默认。
总而言之,使用NeuroRA真的只需要很少很少的代码就能进行核磁的RSA分析,按照我上述推荐步骤,不需要学习完全可以直接上手~
NeuroRA相关信息
:
GitHub网站:
https://github.com/ZitongLu1996/NeuroRA
NeuroRA网站:
https://ZitongLu1996.github.io/NeuroRA/
在线文档网站:
https://neurora.github.io/documentation
PyPi网站:
https://pypi.org/project/neurora/
论文地址:
https://doi.org/10.3389/fninf.2020.563669
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路同学
zitonglu1996.github.io
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