neuromaps：助力脑图研究，轻松实现统计比较

neuromaps：助力脑图研究，轻松实现统计比较

neuromaps 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neuromaps

项目介绍

neuromaps 是一个专为神经科学研究设计的工具箱，其核心功能是帮助研究人员轻松、准确地比较不同的大脑地图（或大脑注释）。无论是微观结构、功能、电生理学、受体还是其他类型的大脑映射，neuromaps 都提供了丰富的工具和方法，使得跨大脑坐标空间的数据分析变得更为简单和可靠。neuromaps 的文档齐全，可在此查看 详细文档 <https://netneurolab.github.io/neuromaps/>_。

此外，该项目的相关论文已发表在 Nature Methods <https://www.nature.com/articles/s41592-022-01625-w>_，为研究人员提供了更多理论支持和实践指导。

项目技术分析

neuromaps 的技术架构主要包括以下几方面：

• 脑图库：neuromaps 拥有一个不断增长的脑图库，其中包含各种类型的脑图，这些脑图都保存在其原始坐标空间中。
• 坐标转换：neuromaps 支持多种大脑坐标空间之间的转换，如 MNI-152、fsaverage、fsLR 和 CIVET 空间。
• 空间零模型：neuromaps 集成了空间零模型，用于对脑图之间的对应关系进行统计分析。

neuromaps 采用 Python 3.8+ 进行开发，并可通过 PyPI 进行安装。此外，项目还提供了 Docker 镜像，方便用户在容器化环境中使用。

项目及技术应用场景

neuromaps 可广泛应用于神经科学领域，以下是一些典型的应用场景：

• 脑图比较：通过 neuromaps，研究人员可以快速比较不同脑图之间的相似性和差异性。
• 数据融合：neuromaps 支持多种脑图数据格式的融合，为多模态数据集成提供了便利。
• 统计分析：neuromaps 的空间零模型为脑图之间的统计分析提供了有效工具。

项目特点

neuromaps 具有以下显著特点：

• 丰富的脑图库：neuromaps 提供了多种类型的脑图，研究人员可以方便地查找和使用。
• 强大的坐标转换功能：neuromaps 支持多种坐标空间之间的转换，提高了数据处理的灵活性。
• 完善的空间零模型：neuromaps 的空间零模型为脑图之间的统计分析提供了可靠的基础。
• 易于使用：neuromaps 提供了详细的文档和示例，研究人员可以快速上手。

总结来说，neuromaps 是一款功能强大、易于使用的脑图分析工具箱，适用于神经科学领域的广大研究人员。通过使用 neuromaps，研究人员可以更加高效地开展脑图研究，推动神经科学领域的创新发展。欢迎广大研究人员关注和使用 neuromaps，共同推动脑科学研究的发展。

注意：在使用 neuromaps 的过程中，请确保正确引用原始数据来源和相关论文，以尊重知识产权和学术规范。

neuromaps 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neuromaps