neuroformats

处理 Rust 的结构神经影像文件格式。

通过实现各种文件格式的解析器，neuroformats 包提供在 Rust 中访问结构神经影像数据的功能。重点是表面基于的脑形态计量数据，如神经影像软件套件（如 FreeSurfer，CAT12 等）从 3D 或 4D 磁共振成像 (MRI) 数据生成的数据。

背景

在基于表面的神经影像中，基本上是从分割的 3D 脑图像重建代表人类皮层 3D 结构的网格。然后，从重建中计算人类大脑的特性，如特定位置的皮层厚度，并将其作为网格的顶点数据存储。

图 1 一个代表人类大脑白质表面的网格，使用 viridis 色彩映射将其上的皮层厚度值映射。显示不同的放大倍数，最后一张图中可以识别三角形和顶点位置。

安装

neuroformats 包在 crates.io 上。

要将库用于您的项目，请将其作为依赖项添加到您的 Cargo.toml 文件中，例如：

[dependencies]
neuroformats = "0.2.3"

功能

• 读取和写入 FreeSurfer 每个顶点数据在 curv 格式（如 subject/surf/lh.thickness）：函数 neuroformats::read_curv 和 write_curv
• 读取和写入大脑网格在 FreeSurfer 二进制网格格式（如 subject/surf/lh.white）：read_surf 和 write_surf
• 读取和写入 FreeSurfer 标签文件（如 subject/label/lh.cortex.label）：read_label 和 write_label
• 读取FreeSurfer脑表面分区（如 subject/label/lh.aparc.annot）：read_annot
• 读取和写入FreeSurfer脑体积和其他来自MGH和MGZ文件的数据：read_mgh 和 write_mgh

实现了各种实用函数，用于在返回的结构体上执行常见计算，例如从MGH头部数据计算vox2ras矩阵或在脑表面分区中查找属于特定脑图谱区域的全部顶点。

文档

API文档

可以在 docs.rs/neuroformats 找到 neuroformats API文档。

简短使用示例

读取由FreeSurfer计算的顶点级皮质厚度

use neuroformats::read_curv;
let curv = read_curv("subjects_dir/subject1/surf/lh.thickness").unwrap();
let thickness_at_vertex_0 : f32 = curv.data[0];

现在你有一个包含皮质厚度值的 Vec<f32>，存储在 curv.data 中。值的顺序与相应脑表面重建的顶点顺序相匹配（例如，在 subjects_dir/subject1/surf/lh.white 中的左脑半球白色表面网格）。

完整演示应用程序

有一个小型命令行演示应用程序，它从脑表面网格中加载图像，并基于网格将图像射影到PNG文件。该演示应用程序位于 ./examples/brain_rpt 目录。该演示使用 Eric Zhang和Alexander Morozov的rpt crate 进行射影。

有关更多示例，请参阅 neuroformats API文档 和 源代码中的单元测试。

开发信息

请参阅 README_DEV文件。

许可证

neuroformats crate是免费软件，根据MIT或APACHE-2许可证双授权。

贡献

欢迎贡献。在进行重大更改之前请先联系，以避免浪费精力。

帮助和联系

如果您想讨论某些内容、需要帮助或发现错误，请在此GitHub上打开一个问题。

neuroformats crate是由 Tim Schäfer 编写的。如果您需要与我联系，可以在我的网站上找到我的电子邮件地址。