<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Jul 29, 2015 at 8:38 PM, David Moreno-Dominguez <span dir="ltr"><<a href="mailto:d.mor.dom@gmail.com" target="_blank">d.mor.dom@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Doesnt Dipy already do this? (be open source and compute FA images<br>
[and much more] from any dwi dataset)</blockquote><div><br></div><div>Absolutely - I was being ironic. </div><div><br></div><div>But I will admit that irony doesn't travel well by email. </div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div class="HOEnZb"><div class="h5">
On Wed, Jul 29, 2015 at 8:06 PM, Ariel Rokem <<a href="mailto:arokem@gmail.com">arokem@gmail.com</a>> wrote:<br>
><br>
> On Mon, Jul 27, 2015 at 10:44 AM, Gael Varoquaux<br>
> <<a href="mailto:gael.varoquaux@normalesup.org">gael.varoquaux@normalesup.org</a>> wrote:<br>
>><br>
>> On Mon, Jul 27, 2015 at 08:56:08AM -0700, Ariel Rokem wrote:<br>
>> >     PS: Vanessa: Nilearn is not only for fMRI. It's for statistical<br>
>> > analysis<br>
>> >     of images. It is also used for anatomical images:<br>
>> >     <a href="http://nilearn.github.io/auto_examples/decoding/plot_oasis_vbm.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://nilearn.github.io/auto_examples/decoding/plot_oasis_vbm.html</a><br>
>> >     If we could get a preprocessed, openly downloadable set of images of<br>
>> > eg<br>
>> >     FA, we would do an example with diffusion too.<br>
>><br>
>> > Completely off-topic, but I can't resist: if only there was an<br>
>> > open-source project that computed FA images from freely available<br>
>> > diffusion MRI data-sets!<br>
>><br>
>> Well, you're welcome to help us with preprocessing and pitching a<br>
>> relevant prediction problem from this data. I know nothing about<br>
>> diffusion and nothing about the datasets you are talking about. In my<br>
>> experience, writing a relevant example requires understanding the data<br>
>> and the questions. If you, or someone else, gets us to the point where<br>
>> there is a set of nifti images of FA with condition A and condition B,<br>
>> and helps us write the story, than we have an example.<br>
><br>
><br>
> Hmm. Interesting idea. I am looking around for something along these lines.<br>
> I think that there are some freely available data-sets that are already<br>
> preprocessed, so could be used in this way. Let me think about how to go<br>
> about this.<br>
><br>
>><br>
>> Gaël<br>
>> _______________________________________________<br>
>> Neuroimaging mailing list<br>
>> <a href="mailto:Neuroimaging@python.org">Neuroimaging@python.org</a><br>
>> <a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging</a><br>
><br>
><br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> Neuroimaging mailing list<br>
> <a href="mailto:Neuroimaging@python.org">Neuroimaging@python.org</a><br>
> <a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging</a><br>
><br>
_______________________________________________<br>
Neuroimaging mailing list<br>
<a href="mailto:Neuroimaging@python.org">Neuroimaging@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging</a><br>
</div></div></blockquote></div><br></div></div>