nipy_tsdiffana - En ligne dans le Cloud

PROGRAMME:

Nom

nipy_tsdiffana - Analyser, tracer des métriques de différence de séries chronologiques

DESCRIPTION

utilisation : nipy_tsdiffana [-h] [--out-file OUT_FILE] [--write-results]

[--out-chemin OUT_PATH]
[--out-fname-label OUT_FNAME_LABEL] [--time-axis TIME_AXIS] [--slice-axis
SLICE_AXIS] nom de fichier

Analyser, tracer des métriques de différence de séries chronologiques

positionnel arguments:
nom de fichier
Nom du fichier image 4D

facultatif arguments:
-h, --Aidez-moi
afficher ce message d'aide et quitter

--out-fichier OUT_FILE
fichier graphique dans lequel écrire au lieu de laisser l'image à l'écran

--écrire-résultats
si spécifié, écrivez des images de diagnostic et des variables d'analyse, tracez vers OUT_PATH.
Mutuellement incompatible avec OUT_FILE

--out-chemin OUT_PATH
chemin pour les fichiers image de sortie (par défaut à partir du chemin FILENAME

--out-fname-étiquette OUT_FNAME_LABEL
partie médiane de l'image de sortie / noms de fichiers de tracé

--axe-temps TEMPS_AXIS
Axe de l'image pour le temps

--slice-axe SLICE_AXIS
Axe de l'image pour la tranche

nipy_tsdiffana exécute l'algorithme de différence de séries temporelles sur un volume d'image 4D, souvent et
volume FMRI.

Il fonctionne dans l'un des trois modes suivants :

* interactif : le tracé des différences de séries temporelles apparaît à l'écran. C'est le

mode par défaut

* non interactif, tracé uniquement : écriture du tracé des différences de séries temporelles dans le graphique

déposer. Utilisez le "--out-file= " option pour activer ce mode

* non interactif, écrire le tracé, les images et les variables : écrire le tracé dans le fichier, et

écrivez également les images de diagnostic et les variables générées dans les fichiers. Utilisez le
Drapeau "--write-results" pour activer cette option. Les noms de fichiers générés proviennent de
les résultats des options "--out-path" et "--out-fname-label" (voir l'aide).

Option Write-results, fichiers générés -------------------------------------

Lors de l'analyse du point de temps, nous ferons une différence de volume entre chaque fois
point et le point de temps suivant dans la série. Si nous avons des volumes T alors il y aura
(T-1) différence de volumes. Appelons le vecteur des volumes de différence DV et le premier
différence de volume DV[0]. Donc DV[0] résulte de la soustraction du deuxième volume dans la 4D
image d'entrée du premier volume de l'image d'entrée 4D. Les valeurs au carré par élément
de DV[0] est *DV2[0]*.

Les images suivantes seront générées. est l'extension du nom de fichier d'entrée (par exemple
'.nii'):

* "dv2_max_ " : volume d'image 3D, où chaque tranche S est une tranche de

tout DV2[0] (tranche S) à travers DV2[T-1] (tranche S) qui a le maximum additionné
valeurs au carré. Ce volume donne une idée des pires tranches (différence la plus élevée)
sur l'ensemble de la série temporelle.

* "dv2_mean_ " : la moyenne de tous les volumes DV2 DV2[0] .. DV[T-1]

à travers la dimension de volume (temps).
Des valeurs de voxels plus élevées dans ce volume signifient

que les différences de point de temps à point de temps avaient tendance à être élevées dans ce voxel.

Nous écrivons également le signal moyen à chaque instant, et la différence quadratique moyenne entre
chaque tranche dans le temps, en tant que variables dans un fichier 'npz' nommé "tsdiff_ .npz"

Les noms de fichiers pour les sorties sont de la forme /
où est le chemin spécifié par le --out-chemin option, ou le chemin de l'entrée
nom de fichier; est l'un des préfixes standard ci-dessus, est donné par
--hors-étiquette, ou par le nom de fichier de l'image d'entrée (avec le chemin et l'extension supprimés), et
est '.png' pour les graphiques, ou l'extension du nom de fichier d'entrée pour le volume
images. Par exemple, spécifier uniquement le nom de fichier d'entrée ``/some/path/fname.img``
générer des noms de fichiers de la forme ``/some/path/tsdiff_fname.png,
/some/path/dv2_max_fname.img`` etc...

Utilisez nipy_tsdiffana en ligne en utilisant les services onworks.net