Neurosynth package安装及使用

• Neurosynth简介及安装
• • 创建环境
  • 安装Dependencies:
  • 安装neurosynth
• Neurosynth使用
• • 下载neurosynth数据
  • 基于特征的元分析
  • 其他分析

Neurosynth官网 中只包含一部分（常用）关键词的搜索结果，如果要搜索其他词或使用更复杂的逻辑运算符（&, |, &~）搜索，需要在Python中安装Neurosynth package。

首先在Anaconda中创建一个新的环境
方式一：
此处brain_anal可以是其他自定义环境名；python的版本设置为3.6，因为neurosynth依赖的pandas版本无法在3.8以上版本运行

	conda create -n brain_anal python=3.6	# brain_anal可以是其他自定义环境名

NumPy/SciPy
pandas==0.25.0
NiBabel
ply
scikit-learn

activate brain_anal
conda install numpy pandas==0.25.0 nibabel ply scikit-learn

pandas最高兼容0.25.0，在此之后的版本就修改了DataFrame.to_dense()函数，从而使得neurosynth报错。

conda install neurosynth

import neurosynth as ns
# Core functionality for managing and accessing data
from neurosynth import Dataset
# Analysis tools for meta-analysis, image decoding, and coactivation analysis
from neurosynth import meta, decode, network

ns.dataset.download(path='.', unpack=True)	#括号里的 . 可以替换成你要存放数据的位置

但是直接下载容易报错"404"或者 “time out”，目前没有找到解决办法

然后保存数据集和特征

dataset = Dataset('./data/database.txt')
dataset.add_features('./data/features.txt')
dataset.save('dataset.pkl')

或者试试我的分享
以上只需要做一次，下一次使用只需要读取本地的dataset.pkl：

dataset = Dataset.load('dataset.pkl')   # Note the capital D in the second Dataset--load() is a class method

ids = dataset.get_studies(expression='mentali* | (Theory & mind)', frequency_threshold=0.05)
ma = meta.MetaAnalysis(dataset, ids)
ma.save_results('./download', 'Mentalizing_and_ToM')
len(ids)

逻辑符的使用：
& and
| or
&~ and not
*可用在前缀后或后缀前

frequency_threshold 可以自定义，越严格研究越少
./download 下载位置，可以自定义
Mentalizing_and_ToM 下载的一串文件的前缀，可以自定义
len(ids) 输出查到的研究数

暂且不表