文件名称：scona:使用python分析结构协方差大脑网络的代码
文件大小：11.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 22:26:32
JupyterNotebook
斯科纳 欢迎来到scona GitHub存储库！ :sparkles: 开始使用 如果您不想打扰整个页面，可以通过以下三种方法来弄污双手并探索scona ： 使用pip将scona安装为python软件包 pip install -e git+https://github.com/WhitakerLab/scona.git#egg=scona 查看我们的以获取基本功能示例。 或者交互运行它。 阅读文档： : 我们在做什么？ scona是执行小号tructural协方差脑N使用蟒etwork一个nalyses的工具包。 scona获取从结构MRI获得的区域皮层厚度数据，并生成一组受试者之间区域之间的相关矩阵。 相关矩阵与networkx软件包一起使用，以生成各种网络和网络度量。 该scona代码库最初由Kirstie Whitaker博士开发，用于精神病学网络中的神经科学出版物“青春期与
【文件预览】：
scona-master
----scona()
--------stats_functions.py(2KB)
--------nilearn_plotting.py(6KB)
--------visualisations.py(24KB)
--------scripts()
--------make_graphs.py(16KB)
--------__init__.py(1KB)
--------datasets()
--------classes.py(24KB)
--------visualisations_helpers.py(16KB)
--------make_corr_matrices.py(5KB)
--------make_figures.py(8KB)
--------graph_measures.py(16KB)
--------wrappers()
--------permute_groups.py(2KB)
--------bits_and_bobs()
----push.sh(900B)
----tutorials()
--------interactive_viz_tutorial.ipynb(25.22MB)
--------global_measures_viz.ipynb(550KB)
--------introductory_tutorial.ipynb(590KB)
--------global_network_viz.ipynb(350KB)
--------tutorial.ipynb(168KB)
--------prepare_data.ipynb(10KB)
----DEVELOPMENT_GUIDE.md(15KB)
----PULL_REQUEST_TEMPLATE.md(468B)
----requirements.txt(268B)
----CONTRIBUTING.md(11KB)
----.travis.yml(1KB)
----LICENSE(1KB)
----setup.py(567B)
----README.md(6KB)
----docs()
--------source()
--------Makefile(7KB)
----tests()
--------make_corr_matrices_test.py(3KB)
--------regression_test.py(2KB)
--------graph_measures_test.py(8KB)
--------__init__.py(0B)
--------write_fixtures.py(4KB)
--------.fixture_hash(594B)
--------make_graphs_test.py(11KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(5KB)
----.gitignore(2KB)