脑功能网络可视化代码

脑功能网络可视化通常涉及将大脑活动数据转换成可视化的图形结构，以便于研究者理解神经元之间的连接模式、功能模块以及疾病影响下的网络变化。这种技术常常结合神经影像学数据（如fMRI、EEG或MEG）和计算方法。常用的Python库包括Neurosynth、BrainNet Viewer（BNV）、Matplotlib和NetworkX等。

以下是一个简单的示例流程：

1. 数据预处理：首先加载和清洗脑影像数据，可能需要进行空间标准化、时间序列平滑等步骤。

import nibabel as nib
from nilearn import input_data, plotting

# 加载nifti文件
img = nib.load('your_brain_image.nii.gz')
masker = input_data.NiftiMasker()
timeseries = masker.fit_transform(img)

2. 功能连接分析：通过统计方法（如皮尔逊相关、最小曲率距离等）计算区域间的功能性连接。

from Nilearn.connectome import ConnectivityMeasure
connectivity_matrix = ConnectivityMeasure().fit_connectivity(timeseries)

3. 可视化：利用像BrainNetViewer这样的库生成网络图，并可能添加颜色编码以反映连接强度或其他特征。

plotting.plot_connectome(connectivity_matrix, img=masker.mask_img_, edge_threshold='95%', output_file='network_graph.png')