voxelwise建模工具和教程
项目描述
欢迎使用来自GallantLab的voxelwise建模教程。
论文
如果您使用这些教程进行工作，请考虑引用相应的论文
Dupré La Tour, T., Visconti di Oleggio Castello, M., & Gallant, J. L. (2024). The Voxelwise Modeling framework: a tutorial introduction to fitting encoding models to fMRI data. https://doi.org/10.31234/osf.io/t975e
您可以在此处找到论文副本。
教程
此存储库包含描述如何使用voxelwise建模框架的教程。Voxelwise建模是一个用于执行功能性磁共振成像（fMRI）数据分析的框架，在体素级别拟合编码模型。
要探索这些教程，可以
阅读教程中的渲染示例网站（推荐）
运行Python脚本（教程目录）
运行Jupyter笔记本（教程/notebooks目录）
在Colab中运行合并的笔记本。
教程最好按照顺序探索，从“Shortclips”教程开始。
Python辅助包
要运行教程，此存储库包含一个名为voxelwise_tutorials的小型Python包，其中包含用于下载数据集、加载文件、处理数据和可视化结果的实用函数。
安装
要安装voxelwise_tutorials包，请运行
pip install voxelwise_tutorials要下载教程脚本和笔记本，请通过以下方式克隆存储库：
git clone https://github.com/gallantlab/voxelwise_tutorials.git
cd voxelwise_tutorials
pip install .开发者还可以通过以下方式以可编辑模式安装此软件包：
pip install --editable .需求
软件包 voxelwise_tutorials 以下列依赖项：numpy，scipy，h5py，scikit-learn，matplotlib，networkx，nltk，pycortex，himalaya，pymoten，datalad。
引用
如果您在您的作品中使用了我们的任何软件包（voxelwise_tutorials [1]，himalaya [2]，pycortex [3]或pymoten [4]），请引用相应的出版物
下载文件
为您的平台下载文件。如果您不确定选择哪个，请了解有关安装软件包的更多信息。
源代码分发
构建分发
voxelwise_tutorials-0.1.7.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | e9de3810c9f331dabfd2e87f2d6881931cf69f62e1844c011f567b96ac252dd5 |
|
| MD5 | 31db8d556e1744b3fcb810556c22db2f |
|
| BLAKE2b-256 | 84c35ad0d22c582dc843f45634d79a3f6b3bd02d5a7b9f1b6d8246e4c8793e6c |