Brainatlas. uma interface Python para o atlas do cérebro de rato
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Brainatlas. Classificação e resumo

Brainatlas. Tag

cérebro Biblioteca Python. Pitão rato

Brainatlas. Descrição

Brainatlas é um módulo Python com o seguinte objetivo: Usando o atlas cerebral de rato ... 1) Construa 3D Point Clouds de várias regiões cerebrais2) Pesquisar a área para um determinado local (mL, DV, AP Coordinate) 3) Pegue a seção contendo Image para um determinado local4) Plot um local em uma superfície de superfície cortical achatada Detalhes de direitos autorais, este módulo não contém os arquivos EPS do CD que vem com o atlas do cérebro de rato. Esses arquivos são, no entanto, necessários para o módulo funcionar. Você pode passar no caminho dos arquivos do EPS para as funções necessárias (como seção .__ init__) ou copiar os arquivos do EPS (de pelo menos as seções coronais) para o ATLAS / EPS .Como o índice de seção para a seção contendo >>> pyatlas.py seção 6.53.5 -7Plot um local em uma seção (mostrar e salvar o enredo) >>> pyatlas.py Seção 6.53.5 -7 -PSGet a área para um Localização >>> Pyatlas.py Área 6.53.5 -7Get uma nuvem de pontos de uma área (salva para malhas / .asc) >>> pyatlas.py pontos v2l -mplot um local em um córtex achatado >>> pyatlas.py córtex 6.53.5 -7 -7 -7 chamadas verais para enredo em uma superfície cortical achatada irá muito mais rapidamente os pontos da área são recomputados como assim >>> pyatlas.py area -p area.p >>> pyatals.py córtex -a area.pnotesthis é buggy e hacky como tudo heckPhat eu queria era gerar uma malha 3D de uma área cerebral selecionada de uma pilha de marcas marcadas atlas imagessteps: 1) tirar arquivos eps de um cérebro atlas2) f Ind localização de uma etiqueta de área selecionada dentro de cada arquivo EPS3) renderizar arquivo eps para o formato bitmap4) encontrar pixels que correspondem à borda da área selecionada5) Mapa imagem para coordenadas de cérebro6) Oreia coordenadas de cérebro 3D para a borda da área selecionada em cada fatia7) Use o Mehlab para gerar malha de poços é terrivelmente hacky e invocada em: 3) gerando manualmente a malha usando bola-girando em Meshlabwhat eu realmente gostaria que é para 2) fazer um mapeamento mais flexível para todos os fatias de Atlas. Arquivo de pontos para uma área (ex: v1.asc) 2) Simplifique os pontos: Filtrar -> Limpeza -> Merge: ~ .05 Unidades do mundo3) Salvar como malha (ex: .ply) 4) Reload3) Malha os pontos: Filtro -> Relução -> Reconstrução de Superfície (Pivotante de Bola): ~ .5 Unidades do Mundo (ou 0,7 para V2L) 5) Fechar Holes5) Smooth: Filter -> Suavização -> Laplace Smooth: 2 iterações6) Salvar como malha (ex:. Ply) Homepage do produto

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