我想使用scikit学习机器学习变体来对我的神经成像数据进行数据处理,特别是Nifti文件类型的fMRI数据。
尼勒恩提供了这个平台。但是,我不明白Nitimasker的工作原理。它如何将4D fMRI数据转换为2D数据,以供科学工具包学习。
我有一个主题的4D数据,即(40, 64, 64, 1452)
,一个哈克斯比数据。我使用Nibabel来访问图像。如果我想处理一个平面,[20, :, :, 1]
到[20, :, :, 1452]
,我能把它np.flatten
成[n_samples,n_features]
用于scikit学习平台吗?
发布于 2016-03-09 04:09:54
这不是一个直接的答案,但可以看看nilearn,它是针对大脑成像数据的scikit learn的扩展(不确定这是正确的描述)。
下面是Haxby data的一个示例
https://stackoverflow.com/questions/35835849
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