Este é o comando nipy_tsdiffana que pode ser executado no provedor de hospedagem gratuita OnWorks usando uma de nossas várias estações de trabalho online gratuitas, como Ubuntu Online, Fedora Online, emulador online do Windows ou emulador online do MAC OS
PROGRAMA:
NOME
nipy_tsdiffana - Analisar, traçar métricas de diferença de série temporal
DESCRIÇÃO
uso: nipy_tsdiffana [-h] [--out-file OUT_FILE] [--write-results]
[- out-path OUT_PATH]
[--out-fname-label OUT_FNAME_LABEL] [--eixo do tempo TIME_AXIS] [-eixo da fatia
SLICE_AXIS] nome do arquivo
Analisar, traçar métricas de diferença de série temporal
posicional argumentos:
nome do arquivo
Nome de arquivo de imagem 4D
opcional argumentos:
-h, --Socorro
mostre esta mensagem de ajuda e saia
--out-file OUT_FILE
arquivo gráfico para gravar em vez de deixar a imagem na tela
--escrever-resultados
se especificado, grava imagens de diagnóstico e variáveis de análise, plota em OUT_PATH.
Mutuamente incompatível com OUT_FILE
--caminho de saída OUT_PATH
caminho para arquivos de imagem de saída (padrão do caminho FILENAME
--out-fname-label OUT_FNAME_LABEL
parte intermediária da imagem de saída / nomes de arquivos de plotagem
- eixo do tempo TIME_AXIS
Eixo da imagem para o tempo
--fatia-eixo SLICE_AXIS
Eixo da imagem para a fatia
nipy_tsdiffana executa o algoritmo de diferença de série temporal sobre um volume de imagem 4D, freqüentemente e
Volume FMRI.
Funciona em um dos três modos:
* interativo: o gráfico de diferença da série temporal aparece na tela. Isto é o
modo padrão
* não interativo, apenas gráfico: grava o gráfico de diferença de série temporal no gráfico
Arquivo. Use o "--out-file = "opção para ativar este modo
* não interativo, grava plotagem, imagens e variáveis: grava plotagem em arquivo, e
gravar imagens e variáveis de diagnóstico geradas em arquivos também. Use o
Sinalizador "--write-results" para ativar esta opção. Os nomes de arquivos gerados vêm de
os resultados das opções "--out-path" e "--out-fname-label" (veja a ajuda).
Opção de resultados de gravação, arquivos gerados -------------------------------------
Ao fazer a análise de ponto de tempo, faremos uma diferença de volume entre cada vez
ponto e o próximo ponto de tempo na série. Se tivermos volumes T, então haverá
(T-1) volumes de diferença. Chame o vetor de volumes de diferença de DV e o primeiro
diferença de volume DV [0]. Portanto, DV [0] resulta da subtração do segundo volume em 4D
imagem de entrada do primeiro volume na imagem de entrada 4D. Os valores quadrados dos elementos
de DV [0] é * DV2 [0] *.
As seguintes imagens serão geradas. é a extensão do nome do arquivo de entrada (por exemplo
'.nii'):
* "dv2_max_ ": Volume da imagem 3D, onde cada fatia S é uma fatia de
todo DV2 [0] (fatia S) através de DV2 [T-1] (fatia S) que tem o máximo somado
valores quadrados. Este volume dá uma ideia das piores fatias (maior diferença)
em toda a série temporal.
* "dv2_mean_ ": a média de todos os volumes DV2 DV2 [0] .. DV [T-1]
em toda a dimensão de volume (tempo).
Valores de voxel mais altos neste volume significam
que as diferenças de ponto a ponto no tempo tendem a ser altas neste voxel.
Também escrevemos o sinal médio em cada ponto de tempo e a diferença média quadrática entre
cada fatia no tempo, como variáveis para um arquivo 'npz' denominado "tsdiff_ .npz"
Os nomes dos arquivos para as saídas estão no formato /
Onde é o caminho especificado pelo --caminho de saída opção, ou o caminho da entrada
nome do arquivo; é um dos prefixos padrão acima, é dado por
--out-label, ou pelo nome do arquivo da imagem de entrada (com caminho e extensão removidos), e
é '.png' para gráficos ou a extensão do nome do arquivo de entrada para volume
imagens. Por exemplo, especificar apenas o nome de arquivo de entrada `` / algum / caminho / fname.img`` irá
gerar nomes de arquivos da forma `` /some/path/tsdiff_fname.png,
/ algum / caminho / dv2_max_fname.img`` etc.
Use nipy_tsdiffana online usando serviços onworks.net