这些图像现在在TEDANA中可用,但可以在此处找到。该工具箱已不再维护、更新或甚至可能不再工作。这些数字是通过改进的多回波降噪程序TEDANA生成的。我已经创建了一个方便的Matlab脚本,用于与MEICA.py(v3)一起使用,从而生成一系列图形以快速查看输出。这些图形包括MEICA.py的组件时间序列,以及用颜色编码的组件类型:粗体绿色、非粗体红色、R2加权粉色、忽略黑色。更新至2017年9月22日,现在支持更多的Fourier-Transformed Fieldmap(FTF)情节。每个图形还包括来自TED/betas_OC.nii的β值大脑切片、运动参数和框架位移的Kappa与Rho散点图,大小与其方差成正比,以及Kappa vs Rho线图的条形图以解释tSNR数字的方差。最后,它创建一个条形图,显示每个类别的相对方差。代码虽然不够优雅,但目前还是有效的。当前依赖关系包括但不限于...
MEICA工具箱的颜色直方图计算Matlab代码
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使用方法:createColorHistograms(im_str),其中im_str可以是图片文件路径或三维数组。绘制颜色直方图存在两种混淆:一种是在二维中显示三维分布,另一种是在缺乏上下文互动的情况下显示实际颜色的感知混淆。为每个RGB波段单独绘制直方图的常用方法几乎不是最佳选择。为了更好地描述颜色,建议利用图表的视觉语言来呈现。初始阶段,将每个颜色三元组划分为每个RGB波段中的25个灰度值的波段,即(r, g, b*),其中每个值是25的倍数,最大可达255,提供了在整个色彩空间中的高分辨率表示。下一步是确定垃圾箱的排序方式。
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