协调跨站点的神经影像数据。用sklearn格式实现神经战斗
neurocombat-sklearn的Python项目详细描述
神经战斗训练
scikit学习兼容格式中作战协调方法的实现。在
作战协调/规范化方法使用参数经验Bayes框架,针对站点/批次效应对数据进行稳健调整。 scikit-learn兼容格式用于帮助在机器学习项目中使用这种协调方法。在
这个存储库是由伦敦国王学院的Walter Hugo Lopez Pinaya和社区贡献者开发的。在
安装
要求
- Python(>;=3.5)
- Scikit-Learn(>;=0.21.0)
用户安装
如果你已经安装了numpy和scipy,
安装neurocombat sklearn的最简单方法是使用pip
:
pip install neurocombat-sklearn
引文
如果您发现此代码对您的研究有用,请引用:
^{pr2}$免责声明
基于:
- https://github.com/ncullen93/neuroCombat
- https://github.com/nih-fmrif/nielson_abcd_2018
- https://github.com/Jfortin1/ComBatHarmonization
- 项目
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