NeuroQuery

NeuroQuery是一个用于功能神经影像学文献荟萃分析的工具和统计模型。

给定一个文本查询，它可以根据当前的科学文献生成最相关的解剖结构的脑图。

它可以通过一个网络界面使用： https://neuroquery.org

技术细节和广泛的验证可以在 这篇论文 中找到。

这个Python包允许离线使用NeuroQuery或在其他应用程序中集成它。

入门指南

快速演示

依赖项

NeuroQuery需要Python 3、numpy、scipy、scikit-learn、nilearn、pandas、regex、lxml和requests。

nltk是一个可选依赖项，仅当您需要为输入文本进行词元化时使用词干提取或词元化。

python-Levenshtein是一个可选依赖项，仅在词元化的某些部分中使用。如果您使用与neuroquery一起提供的词汇表或neuroquery_data中的词汇表，则不需要它。

安装

可以使用以下方式安装neuroquery

pip install neuroquery

用法

在examples文件夹中，minimal_example.ipynb展示了neuroquery的基本用法。

neuroquery有一个函数可以下载一个训练好的模型，这样用户就可以立即开始使用。

from neuroquery import fetch_neuroquery_model, NeuroQueryModel
from nilearn.plotting import view_img

encoder = NeuroQueryModel.from_data_dir(fetch_neuroquery_model())
# encoder returns a dictionary containing a brain map and more,
# see examples or documentation for details
view_img(
    encoder("Parkinson's disease")["brain_map"], threshold=3.).open_in_browser()

《neuroquery》还提供用于从科学出版物文本和立体定向峰值激活坐标训练新模型的类（请参阅示例中的 training_neuroquery.ipynb）。

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