Nifti image in scikit learn

Question

Я хотел использовать scikit-learn вариации машинного обучения для обработки данных моих нейровизуальных данных, в частности, данных fMRI в типе файла Nifti.

Nilearn предоставляет платформу. Однако я не понимаю, как работает принцип работы Nitimasker. Как он преобразует данные 4M fMRI в 2D-данные для scikit-learn.

У меня 4D данных из 1 предмета, т.е. (40, 64, 64, 1452), данные Haxby. Я использую Nibabel для доступа к изображениям. Если я хочу обработать один планар, [20, :, :, 1] до [20, :, :, 1452], могу ли я np.flatten это [n_samples,n_features] для платформы scikit-learn?

Answer 1

Это не прямой ответ, но посмотрите на nilearn, который является расширением scikit-learn для данных изображения мозга (не уверен, что это правильное описание).

Приведен пример Haxby data