<div dir="ltr">Hi Swaroop,<br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On 4 January 2015 at 21:06, Swaroop Guntupalli <span dir="ltr"><<a href="mailto:swaroopgj@gmail.com" target="_blank">swaroopgj@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">I am trying to use SurfaceQueryEngine, but looks like training<br>
requires a dataset with node_indices as fa. How do I generate a<br>
dataset with surface information? </blockquote><div><br></div><div>First of all: SQE is intended for surface-based searchlights where the input is a surface dataset. (If the input is a volumetric dataset, use SurfaceVerticesQueryEngine).</div><div><br></div><div>An existing surface-based dataset in AFNI NIML format can be loaded using afni_niml_dset.py (in mvpa2/support/nibabel), and converted from and to the PyMVPA dataset structure using niml.py (in mvpa2/datasets).</div><div><br></div><div>In other cases: if you already have a dataset but without .fa.node_indices, you would have to set this yourself. In the case of a surface dataset for N nodes with no missing data (i.e. all nodes have data associated with it) and data in order (the k-th node on the surface corresponds to the k-th feature in dataset), you can set it .fa.node_indices to [0, 1, ..., (N-1)].</div><div><br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">Is there a helper function to<br>
achieve that?<br></blockquote><div><br></div><div>Not that I know of, apart from the NIML support mentioned above. </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">
<br>
Since SQE is node-to-nodes mapping, can we skip training with volume<br>
dataset altogether?<br></blockquote><div><br></div><div>Yes. Note that for the SQE, training with a *surface*-based dataset (with .fa.node_indices) *is* required.</div><div><br></div></div></div></div>