picachooser 1.4.8

PICAchooser

允许您遍历ICA分析中的组件（来自许多来源），并选择您想保留的组件。除了显示空间ICs外，它还显示组件的时间序列、运动轨迹以及它们之间的相关性，以帮助您做出决策。

启动后，您可以使用键盘命令完成所有操作，并且它已优化以尽可能快地执行，因此您不需要等待。

melodicomp

将两个旋律集成电路（IC）文件并排放置。为了使比较有意义，它首先计算第一文件中的每个IC与第二文件中的每个IC之间的空间互相关。当您浏览第一文件中的组件时，在右侧您可以看到第二文件中与最高互相关对应的组件。您可以按第一文件中的IC顺序（即按解释方差降序排列）或按降序相关性系数（即最佳匹配组件优先）进行排序。当您退出（或按Esc键）时，它将写入一个文件，列出最佳匹配的IC及其相关性系数。

我特别自豪于“闪烁”功能。当您按下“b”键时，左右窗口立即交换。这使您能够以非常自然的方式看到两组网络之间的变化。这灵感来自闪烁比较器，这是一件很酷的旧技术，可能已经被大多数人遗忘。

同样，一旦启动，您就使用键盘命令做所有事情，并且它已经优化得尽可能快，这样您就不会浪费时间。

pyqtgraph

1. Luke Campagnola. PyQtGraph：Python的科学图形和GUI库

nibabel

1. Nibabel：Python包，用于访问各种神经影像文件格式 | https://10.5281/zenodo.591597

numpy

1. Stéfan van der Walt，S. Chris Colbert和Gaël Varoquaux。NumPy数组：高效数值计算的结构，科学计算中的计算，13，22-30（2011） | https:10.1109/MCSE.2011.37

scipy

1. Pauli Virtanen，Ralf Gommers，Travis E. Oliphant，Matt Haberland，Tyler Reddy，David Cournapeau，Evgeni Burovski，Pearu Peterson，Warren Weckesser，Jonathan Bright，Stéfan J. van der Walt，Matthew Brett，Joshua Wilson，K. Jarrod Millman，Nikolay Mayorov，Andrew R. J. Nelson，Eric Jones，Robert Kern，Eric Larson，CJ Carey，İlhan Polat，Yu Feng，Eric W. Moore，Jake VanderPlas，Denis Laxalde，Josef Perktold，Robert Cimrman，Ian Henriksen，E.A. Quintero，Charles R Harris，Anne M. Archibald，Antônio H. Ribeiro，Fabian Pedregosa，Paul van Mulbregt，和SciPy 1.0贡献者。（2020）SciPy 1.0：Python中科学计算的基礎算法。自然方法，17，261–272（2020） | https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2

pandas

1. McKinney，W.，pandas：用于数据分析和统计的基础Python库。Python在高性能和科学计算中，2011。14。