Nilearn教程系列(2)-3D和4D niimgs:处理和可视化

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3D和4D niimgs:处理和可视化

第一步：加载数据

from nilearn import datasetsimport warningswarnings.filterwarnings("ignore")print('Datasets are stored in: %r' % datasets.get_data_dirs())
motor_images = datasets.fetch_neurovault_motor_task()print(motor_images.images)
tmap_filename = motor_images.images[0]

第二步：可视化

# 我们将3D数据，可视化为统计图from nilearn import plottingplotting.plot_stat_map(tmap_filename)

"""# 设置阈值来绘制效果图这里的阈值设置为3threshold=3"""plotting.plot_stat_map(tmap_filename, threshold=3)

可视化4D文件

rsn = datasets.fetch_atlas_smith_2009()['rsn10']print(rsn)

"""查看4D图片的形状"""from nilearn import imageprint(image.load_img(rsn).shape)

(91, 109, 91, 10)

"""获取第一组数据(卷)python中索引从0开始"""first_rsn = image.index_img(rsn, 0)print(first_rsn.shape)

(91, 109, 91)

"""绘制第一组数据"""plotting.plot_stat_map(first_rsn)

"""循环绘制4D文件中的所有组(卷)-volumes"""for img in image.iter_img(rsn): # img is now an in-memory 3D img plotting.plot_stat_map(img, threshold=3, display_mode="z", cut_coords=1, colorbar=False)

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