2018年认知神经科学与学习国家重点实验室年会图片

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整理了下前段时间年会的照片，2018年12月11日至12日，为期2天的北京国际学术交流季——脑科学与类脑研究论坛暨北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室IDG/麦戈文脑科学研究院学术年会部分照片。

































































































































































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写在月初

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十二月的第一天，下午做核磁，今天核磁没有任务，晚上协同朋友来到学校附近的某健身房观摩，小小练习，很多器材初看都不会，但是参照器材旁边的指南，很快就可学会如何使用。在跑步机上小跑一小会儿，身体就开始出汗，刚刚出汗是激发身体活力的时刻，朋友在教练的讲解下练习每个动作，我也偶尔在旁学习。随后检测了下体脂，整体不错，但需要增肌。虽然器材不少，我还是最喜欢在大自然中锻炼的感觉，不过近日北京的雾霾依然很严重，在户外锻炼是很不适合的，又没有很多时间去健身房，如果是好天气，我一定会选择在户外运动。 今日没有睡午觉，身体有些疲惫，但内心斗志昂扬啊，做核磁时看到清华一哥们拍的记录生活的视频很是励志，曾经的我也是那样，如今那样的日子却少之又少，哥们的视频仿佛对我有一丝触动，也与我的想法不谋而合。晚上可以早睡，但在最好的年纪，早起是一个很好的习惯。对于大多数人来说，晚上熬到很晚似乎比别人拥有了更多时间，但是效率却很低很低，高效的做法是找到适合自己的睡眠时间，早睡，然后早起，只要保持睡眠时间足够，将会迎来精力充沛的一天，我亲身体验也是如此。所以，anyway，早睡早起是要立马行动的。 再一个就是锻炼的重要性，心流可能是最好的状态了，而体育锻炼、激活身体可能是最好的达到心流的方式了，我本身身体素质不错，再结合坚持锻炼、合理饮食，应该会练的很好。而我也渐渐爱上了健身。还需要改变吗？需要，逐渐克服一些不好的生活习惯，以最好的状态和生活谈恋爱。当然，与小伙伴一起锻炼也是一个不错的选择。 月初第一天，如日出之阳。 20181201
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fslview display specific white matter fibre of JHU atlas（fslview显示特定白质纤维束）

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在对JHU的 WMlable模板使用 fslview图形界面点击时显示的总是双侧，但是对于其他的模板则没有此问题，经查询，这是fslview的一个bug，替代的方法是使用fslmaths命令来借助于代码制作mask。 方法如下： Step 1： 打开fslview，然后打开一个模板作为背景（比如MNI＿１５２模板），再打开一个想要选择的atlas，保存为模板，然后使用下边的命令把感兴趣的区域设置一下， fslmaths JuelichAtlas.nii.gz -thr 3 -uthr 5 CC.nii.gz This zeroes out any number below 3 or above 5. 紧接着，如果只是为了呈现，就不需要二值化；如果想要制作ｍａｓｋ，再使用下面的命令二值化， Lastly, we need to binarize the image, again using fslmaths: fslmaths CC.nii.gz -bin CC_bin.nii.gz 参考链接： https://www.andysbrainblog.com/andysbrainblog/2017/6/2/creating-masks-from-the-juelich-atlas https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/webadmin?A2=fsl;d81dd48a.1409 https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/webadmin?A2=ind0903&L=FSL&P=R8638 20190822
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毫不优雅地把各个模态杂乱无章混在一起的DICOM文件独立划分出来

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话不多说，之前已经写过一篇文章讲述如何分类各个模态DICOM文件（ http://www.xuwenhe.name/2019/01/niftidicom.html ），也提到了如果对于转完格式后不好分类的情况，可以在对dicom原始文件读取模态相关的信息，然后分类。因此，把拖了很久的一堆数据在今天下午写了简单的代码把需要的T１、DTI和REST分出来。过程不难，但是文件夹的层次结构比较多，需要注意下。 主要用到的还是pydicom包里的read_file函数 pydicom.read_file 和 SeriesDescription 属性。 比如， dcm = pydicom.read_file( '文件名,比如abc.dcm' ,force= True ) # 输出dcm或者IMA文件的模态信息 print (dcm.SeriesDescription) #如果不知道SeriesDescription是描述模态信息，可以先完全输出dcm，在里边可以找到描述模态对应的标签名。 实际上，如果你对一个DICOM文件夹内存放的文件毫无头绪时，比如这样： image.png 有一个很好的小软件  RadiAnt DICOM Viewer  可以帮你读取DICOM数据并可以把详细信息读取出来，当然也包括模态信息。 很有趣的一点是RadiAnt这个软件读取出来的模态信息名字跟上边用pydicom读取出来的一样，追本溯源殊途同归。 如下图，就是用  RadiAnt DICOM Viewer  读取出来的界面： image.png 具体过程分为两步，第一步是新建文件夹为分类后的模态信息找好居住地，这一步用到的代码如下： #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os import shutil import re def extract_file (path_name) : # make new directory # directory_name = ['t1','t2','rest','dti','tof','aa...
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