脑图像特征提取与可视化
mapBrain的Python项目详细描述
mapbrain（球形大脑映射）
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[！[DOI]（https://zenodo.org/badge/doi/10.5281/zenodo.1042388.svg）（https://doi.org/10.5281/zenodo.1042388）
[！[文档状态]（//readthedocs.org/projects/mapbain/badge/？版本=最新]（https://mapbrain.readthedocs.io/en/latest/？Badge=最新的）
一个库，用于在3D大脑图像上执行**球形大脑映射**。
**球形大脑映射**（sbm）是一个框架，旨在将大脑的内部结构和特征映射到一个二维图像上，该图像总结了所有这些信息，如[1]中所述，先前在[2]和[3]中所述。三维脑成像，如磁共振成像或pet，产生了大量的数据，目前正在使用单一或多变量方法进行分析。
sbm提供了一个新的框架，可以通过一些统计方法将3d大脑图像映射到二维空间。该系统基于从三维球面坐标到二维直角坐标的转换。对于每个球面坐标对（θ，phi），选择一个包含半径内所有体素的向量，并计算多个值，包括统计值（平均值、熵、峰度）和形态值（组织厚度、到中心点的距离、非零块数）。这些值符合一个二维图像，可以进行计算甚至视觉分析。
mri图像的一个新的结构参数化被添加，使用一个改进的隐马尔可夫模型来跟踪遵循大脑内部最小强度变化路径的路径，而不是典型sbm中使用的直线路径[4]。此文件当前仅在Matlab中工作，包含在文件“hmmpaths.m”中。
带有“import mapbrain”的库。
用法
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统计大脑映射结构为一个类，可以从每个脚本调用。最简单的方法是使用：
``python
import mapbrain
import nibabel as nib
map=sbm.dosbm（img.get_data（），measure='average'，show=true）
`````
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-添加对作为对象的函数的支持对于不同的采样方法
F.J.Martinez Murcia等人*用磁共振成像的球形脑图评估轻度认知障碍进展*。**阿尔茨海默病杂志**（预印本）。2018年。内政部：[10.3233/JAD-170403]（https://zenodo.org/record/1162669）
2.F.J.Martinez Murcia等人*一种检测阿尔茨海默病的磁共振图像球形脑图。**当前阿尔茨海默病研究**13（5）：575-88。2016年。
3.F.J.Martinez Murcia等人*为阿尔茨海默病*的检测提供脑部核磁共振图像投影。**螺柱健康技术通知**207225-33。2014年。
4.F.J.Martínez Murcia等人*磁共振脑图像的容积径向lbp投影诊断阿尔茨海默病*。**计算机科学课堂讲稿**9107，19-28。2015年。
5.F.J.Martinez Murcia等人*基于隐马尔可夫模型的阿尔茨海默病脑结构参数化。**国际神经系统杂志**26（6）1650024。2016年。
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一个库，用于在3D大脑图像上执行**球形大脑映射**。
**球形大脑映射**（sbm）是一个框架，旨在将大脑的内部结构和特征映射到一个二维图像上，该图像总结了所有这些信息，如[1]中所述，先前在[2]和[3]中所述。三维脑成像，如磁共振成像或pet，产生了大量的数据，目前正在使用单一或多变量方法进行分析。
sbm提供了一个新的框架，可以通过一些统计方法将3d大脑图像映射到二维空间。该系统基于从三维球面坐标到二维直角坐标的转换。对于每个球面坐标对（θ，phi），选择一个包含半径内所有体素的向量，并计算多个值，包括统计值（平均值、熵、峰度）和形态值（组织厚度、到中心点的距离、非零块数）。这些值符合一个二维图像，可以进行计算甚至视觉分析。
mri图像的一个新的结构参数化被添加，使用一个改进的隐马尔可夫模型来跟踪遵循大脑内部最小强度变化路径的路径，而不是典型sbm中使用的直线路径[4]。此文件当前仅在Matlab中工作，包含在文件“hmmpaths.m”中。
带有“import mapbrain”的库。
用法
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统计大脑映射结构为一个类，可以从每个脚本调用。最简单的方法是使用：
``python
import mapbrain
import nibabel as nib
map=sbm.dosbm（img.get_data（），measure='average'，show=true）
`````
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-添加对作为对象的函数的支持对于不同的采样方法
F.J.Martinez Murcia等人*用磁共振成像的球形脑图评估轻度认知障碍进展*。**阿尔茨海默病杂志**（预印本）。2018年。内政部：[10.3233/JAD-170403]（https://zenodo.org/record/1162669）
2.F.J.Martinez Murcia等人*一种检测阿尔茨海默病的磁共振图像球形脑图。**当前阿尔茨海默病研究**13（5）：575-88。2016年。
3.F.J.Martinez Murcia等人*为阿尔茨海默病*的检测提供脑部核磁共振图像投影。**螺柱健康技术通知**207225-33。2014年。
4.F.J.Martínez Murcia等人*磁共振脑图像的容积径向lbp投影诊断阿尔茨海默病*。**计算机科学课堂讲稿**9107，19-28。2015年。
5.F.J.Martinez Murcia等人*基于隐马尔可夫模型的阿尔茨海默病脑结构参数化。**国际神经系统杂志**26（6）1650024。2016年。
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