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：
第一步：计算核磁表征不相似性矩阵（RDMs）
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。
第二步：基于RDM进行相似性分析
推荐代码：
from neurora.corr_cal_by_rdm import fmrirdms_corrcorrs = 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。
第三步：统计分析
推荐代码：
from neurora.stats_cal import stats_fmristats = 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。
第四步：矫正并存储结果
推荐代码：
from neurora.nii_save import stats_save_niifrom neurora.stuff import get_affineaffine = 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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