我已经使用python分析了一些功能磁共振成像数据,现在我想将我的结果保存为niftis,以便在SPM分析中使用
我的数据分数是一个形状为64的浮点数组(9711597)。我使用了以下代码来保存它:
import nibabel as nib
import nilearn
scores_image = nib.Nifti1Image(scores,affine = np.eye(4))
nib.save(scores_image,"scores.nii")
但是,当我将数据加载到SPM中时,我注意到原点和刻度与SPM期望的不同: Comparison of my scores.nii (upper image) and a standard SPM nifti
有人知道哪种代码会自动将my scores变量保存为SPM期望的相同来源和大小吗
更新:以下是SPM图像的标题,其中突出显示了与我自己的图像不同的地方:
comp_img = nib.load('spmT_0014.nii')
print(comp_img.header)
<class 'nibabel.nifti1.Nifti1Header'> object, endian='<'
sizeof_hdr : 348
data_type : b''
db_name : b''
extents : 0
session_error : 0
regular : b'r' ## ---> b''
dim_info : 0
dim : [ 3 97 115 97 1 1 1 1]
intent_p1 : 0.0
intent_p2 : 0.0
intent_p3 : 0.0
intent_code : none
datatype : float32
bitpix : 32
slice_start : 0
pixdim : [1. 2. 2. 2. 0. 0. 0. 0.] ## ---> [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
vox_offset : 0.0
scl_slope : nan
scl_inter : nan
slice_end : 0
slice_code : unknown
xyzt_units : 10 ## ---> 0
cal_max : 0.0
cal_min : 0.0
slice_duration : 0.0
toffset : 0.0
glmax : 0
glmin : 0
descrip : b''
aux_file : b''
qform_code : aligned ## ---> unknown
sform_code : aligned
quatern_b : 0.0
quatern_c : 0.0
quatern_d : 0.0
qoffset_x : -96.5 ## ---> 0
qoffset_y : -132.5 ## ---> 0
qoffset_z : -78.5 ## ---> 0
srow_x : [ 2. 0. 0. -96.5] ## ---> [1. 0. 0. 0.]
srow_y : [ 0. 2. 0. -132.5] ## ---> [0. 1. 0. 0.]
srow_z : [ 0. 0. 2. -78.5] ## ---> [0. 0. 1. 0.]
intent_name : b''
magic : b'n+1'
好的,如果其他人在某个时候尝试这样做,我已经找到了一种方法,使用以下代码:
这给了我以下信息(上面的图像是SPM图像,下面的图像是我创建的图像):Comparison in SPM
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