一个免费的开源软件包，用于为功能磁共振成像数据寻找最适合的人口接收场（prf）模型和特征权重。
pyprf_feature的Python项目详细描述
Pyprf_功能
一个免费的开源软件包，用于寻找最适合的人群 fmri数据的接收场（prf）模型和特征权重。
如果你只对种群的空间特性感兴趣 接受域，而不是首选功能，请查看pyprf package。
安装
要进行安装，请执行以下步骤：
- （可选）创建Conda环境
conda create -n env_pyprf_feature python=2.7 source activate env_pyprf_feature conda install pip
- 克隆存储库
git clone https://github.com/MSchnei/pyprf_feature.git
- 安装numpy，例如通过运行：
pip install numpy
- 使用pip安装pyprf_功能部件
pip install /path/to/cloned/pyprf_feature
如何使用
1.呈现刺激并记录功能磁共振数据
刺激文件夹中的精神病脚本可用于 呈现适当的视觉刺激。
2.以数组的形式为实验准备空间和时间信息
- 在prepo文件夹中运行prepo_get_spat_info.py以获取数组 利用实验的空间信息。这会导致 具有空间孔径形状[像素x像素x nr]的三维numpy阵列 条件]，表示堆叠的空间光圈的图像 在彼此之上。
- 在prepo文件夹中运行prepo_get_temp_info.py以获取数组 用实验的时间信息。结果应该是 在具有形状的2d numpy数组中[nr of volumes over all runs x 4]。 第一列表示空间孔径的唯一标识符 条件。第二列表示开始时间，第三列表示 持续时间（均以s为单位）。第四列表示唯一的功能 标识符。
3.准备输入数据
输入数据应经过运动校正、高通滤波和 （可选）校正失真。如果需要，空间以及 可以应用时间平滑。预印本文件夹包含一些 辅助脚本来执行这些函数中的一些。
4.调整csv文件
调整分析中config_default.csv文件中的信息 文件夹，以便提供的信息正确无误。建议 为每个主题制作CSV文件的特定副本。
5。运行pyprf_功能
打开终端并运行
pyprf_feature -config path/to/custom_config.csv
参考文献
此应用程序基于以下工作：
- Dumoulin，S.O.，&Wandell，B.A.（2008年）。群体感受野 人类视觉皮层的估计。神经影像学，39（2），647-660. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2007.09.034
- 西本，S.，VU，A.T.，纳斯拉里斯，T.，本杰米尼，Y.，于，B.，&； Gallant，J.L.（2011年）。重建视觉体验的报告 由自然电影引起的大脑活动，1641-1646。 https://doi.org/10.1016/j.cub.2011.08.031
- St Yves，G.，&Naselaris，T.（2017年）。特征加权接受 字段：复杂特征空间的可解释编码模型。 神经影像学，（6月），1-15。 https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.06.035
许可证
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