mni2atlas工具：将MNI坐标转换为FSL解剖标签

资源摘要信息:"mni2atlas:MNI Vector / ROI的FSL解剖标签-matlab开发" 知识点： 1. MNI空间：MNI空间是蒙特利尔神经研究所（Montreal Neurological Institute）定义的一种标准化的脑部空间坐标系统。它允许研究者将不同个体的大脑图像在空间上进行对齐和比较。MNI空间广泛应用于神经影像学研究中，特别是在进行群体统计分析时。 2. FSL解剖标签：FSL（FMRIB Software Library）是牛津大学功能磁共振成像中心开发的一套用于神经影像学分析的软件工具。解剖标签是指使用FSL软件生成的大脑解剖区域的标签，这些标签可以用于识别特定的脑区。 3. mni2atlas工具：mni2atlas是基于Matlab开发的一个脚本工具，它能够处理MNI空间中的感兴趣区域（ROI）或坐标矢量，并与FSL的解剖图集进行交互，返回相应的解剖标签。该工具是为了解决在脑影像分析中，将MNI坐标或区域映射到具体的解剖结构的需求。 4. ROI与Vector：ROI（Region of Interest，感兴趣区域）是指在大脑图像中选定的具有研究价值的特定区域。Vector（矢量）通常指的是坐标点，用于定位大脑中的特定位置。mni2atlas工具可以接受这两种输入，分别进行解剖标签的查询。 5. 概率值：在使用mni2atlas工具时，返回的解剖标签包含了概率值，这些概率值反映了标签与查询点的匹配程度。在使用矢量方式查询时，返回的模态标签概率值与使用FSL Atlas工具得到的结果相同。在使用ROI方式查询时，概率值代表的是在该ROI中，FSL地图集的概率图超过给定阈值（0、25或50）时，该标签出现的频率。 6. 标签选择：mni2atlas工具允许用户在多种FSL地图集中选择所需的解剖标签。这些地图集包括尤里希组织学地图集、哈佛-牛津皮质结构图集、哈佛-牛津皮层下结构图集以及JHU ICBM-DTI-81白色物质标签等，每种地图集都代表了不同的解剖细节和结构。 7. Matlab开发环境：Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程、科学计算和教育领域。mni2atlas工具的开发表明了Matlab在神经影像学研究中的应用潜力，尤其是在处理复杂数据和实现快速原型开发方面。 8. 文件名称列表：提供的资源文件名称为"github_repo.zip"，表明这是一个压缩包，可能包含了mni2atlas脚本的源代码以及相关的使用说明和文档。开发者可能通过GitHub这一版本控制系统和代码托管平台共享该项目，允许其他研究者下载、修改和分享该工具。 总结以上知识点，mni2atlas工具是一个专门用于在Matlab环境下操作的脚本，它可以将MNI空间中的ROI或坐标矢量与FSL的多个图集进行交互，返回相应的解剖标签。通过提供概率值和标签选择功能，该工具在神经影像学研究领域具有非常实用的应用价值，尤其在需要精确地识别大脑解剖结构时。