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Kurs zu fMRT-Datenanalyse mit Python (Sommersemester 2019). Eigenständige Erstellung von MRT-Viewern und DIY-Analyse von fMRT-Zeitverläufen und Aktivierungskarten mit Python.

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mwegrzyn/fmri_python_SS2019

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Kurs zu fMRT-Datenanalyse mit Python (Sommersemester 2019)

In diesem Repository liegen die notebooks für unser Seminar zur Analyse von fMRT-Daten mit Python (https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=150894283)

Inhaltsverzeichnis

Notebooks ausführen

Die Datenanalyse erfolgt mit Python 3 unter Verwendung von numpy, scipy, pandas, scikit-learn, nilearn, nistats, matplotlib, seaborn und jupyter.

Um die Skripte auszuführen, kann eine virtuelle Umgebung erstellt werden. Installieren Sie hierzu zunächst miniconda

https://conda.io/miniconda.html

Klonen Sie dann dieses GitHub-Repository und erstellen Sie eine neue Umgebung mit der requirements Datei

conda create --name fmri --file requirements.txt -c conda-forge

oder, für die aktuelle Version der Module

conda create --name fmri 
conda install --name fmri -c conda-forge nilearn pandas jupyter matplotlib seaborn nibabel numpy scipy scikit-learn statsmodels nistats

Starten Sie dann die Umgebung

conda activate fmri
jupyter notebook

Kontakt

Fragen und Anmerkungen bitte an [email protected]

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Kurs zu fMRT-Datenanalyse mit Python (Sommersemester 2019). Eigenständige Erstellung von MRT-Viewern und DIY-Analyse von fMRT-Zeitverläufen und Aktivierungskarten mit Python.

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