【BrainNet】绘制激活图（20250208更新）

一、结果预览

二、制作Mapping file

本部分主要使用崔旭老师编写的两个函数脚本mni2cor.m和mni2cor.m，具体下载地址：https://www.alivelearn.net/?p=2230
下载好两个脚本后载入到路径中。然后制作一个包含mni坐标和需要呈现值的.xlsx文件（后缀必须是.xlsx），具体如下图。其中前3列是mni的x,y,z坐标，最后一列是需要呈现的值。
运行以下代码，选择目标文件，即可生成两个文件，分别为.hdr和.img
matlab版本：2020a,BrainNet版本：1.61（Xia M, Wang J, He Y (2013) BrainNet Viewer: A Network Visualization Tool for Human Brain Connectomics. PLoS ONE 8: e68910.）

%% 建立BrianNet可识别的Mapping file;value+mni=img

%将MNI坐标和需要显示的值放置在excel表格中
%本脚本需要nirs2img、mni2cor两个函数，请先下载并set path.
%Edit by Guang—Yue Zhu（TJU E-mail:zgyedu@sina.cn）
%2021/07/02
%2024/10/30 update
%输入通道MNI坐标，坐标不匹配时可先导入SPM内转换成MNI
clear
clc
msgbox(‘请选择mni文件’)
pause(2)
[fileName, filePath] = uigetfile(‘*.xlsx’, ‘选择一个文件’);
mni_value=xlsread([filePath,’\’,fileName]);
mni=mni_value(:,[1:3]);
%输入各通道对应的value（注意不可用科学计数法表示）
value=mni_value(:,4);
nirs2img([fileName(1:end-5),’.img’], mni, value, 1, 0, 0);%自动转换完成并存储在当前文件夹下

三、使用BrainNet呈现结果

在Mapping file里选择.img或.hdr文件

四、可能出现的报错

使用科学计数法可能会报错。
小数点位数过多可能会报错。
matlab版本过高可能会报错。
以上均排除后仍然报错，请将文件放置在BrainNet路径下尝试。

更新V3

本次更新：

1、直接读取node文件获取mni坐标；2、直接读取nirs_kit输出的统计结果。

注意：nirs_kit结果不能用中文命名，否则会导致输出的img文件无法命名而报错

%% 建立BrianNet可识别的Mapping file;value+mni=img

%本脚本需要nirs2img、mni2cor两个函数，请先下载并set path.

%Edit by GuangYue Zhu（E-mail:zgyedu@sina.cn）

%2021/07/02

%2024/10/30 updata

%2025/2/8 updata 读取node中的信息,读取nirs_kit indiv结果

%输入通道MNI坐标，坐标不匹配时可先导入SPM内转换成MNI

clear

clc

msgbox(‘请选择mni文件’)

pause(2)

%读取坐标

[fileName, filePath] = uigetfile(‘*.node’, ‘选择一个文件’);

mni_value=load([filePath,fileName],’ASCII’);

mni=mni_value(:,[1:3]);

%读取value

[fileName_value, filePath_value] = uigetfile(‘*.mat’, ‘选择一个文件’);

load([filePath_value,fileName_value]);

%T值

value=(statdata.stat)’;

nirs2img([fileName_value(1:end-5),’.img’], mni, value, 1, 0, 0);%%%%%%%%%%%自动转换完成并存储在当前文件夹下

%P值

value_p=(statdata.p)’;

nirs2img([fileName(1:end-5),’_P.img’], mni, value_p, 1, 0, 0);%%%%%%%%%%%自动转换完成并存储在当前文件夹下

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