将AAL图谱对应到Yeo7大网络中【原理，代码分析】
AAL是混合图谱，不只包含皮层，也涵盖皮层下和小脑区域。
步骤：
对于AAL模板中的每一个区域：
查看它内部的体素中，有多少属于 Yeo7 的哪一个网络；
用投票的方式选出该区域最多体素对应的网络；
最终将每个区域赋一个 Yeo7 网络标签（1~7）。
图谱：
-
Yeo2011_7Networks_MNI152…
这是标准的 Yeo 7 网络分布图谱，将皮层分成 7 个功能网络； -
Buckner2011_7Networks_MNI152…
来源：Buckner et al. (2011)；对小脑（cerebellum）区域进行 Yeo 7 网络的投影/扩展；将 Yeo 图谱扩展到小脑（通常皮层图谱不包括小脑）；所以这个图谱主要是 小脑区域的功能网络归属。 -
Choi2012_7Networks_MNI152…
来源：Choi et al. (2012)；是 Yeo 图谱在 纹状体（striatum） 的投影；这个是纹状体的 Yeo 网络标签图。
纹状体图谱说明：
https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/StriatumParcellation_Choi2012
比如我这里想把AAL2图谱映射到Yeo 7大网络中：
[YeoData,YeoHeader]=y_Read('~\Yeo2011_7Networks_MNI152_FreeSurferConformed1mm_LiberalMask.nii\Yeo2011_7Networks_MNI152_FreeSurferConformed1mm_LiberalMask.nii');
[BucknerData,BucknerHeader]=y_Read('~\Buckner2011_7Networks_MNI152_FreeSurferConformed1mm_LooseMask.nii\Buckner2011_7Networks_MNI152_FreeSurferConformed1mm_LooseMask.nii');
[ChoiData,ChoiHeader]=y_Read('~\Choi2012_7Networks_MNI152_FreeSurferConformed1mm_LooseMask.nii\7_Network_FS2MNI_loosemask_new_converted.nii');
[AAL,AALHeader]= y_Read('~\Reslice_AAL2.nii');
unique(AAL)
ROINetwork=zeros(120,7);
%循环统计每个 ROI 在各个 Yeo 网络中的体素数
for ROI=1:120for iNetwork=1:7Temp = length(find(YeoData(find(AAL==ROI)) == iNetwork));Temp = Temp + length(find(BucknerData(find(AAL==ROI)) == iNetwork));Temp = Temp + length(find(ChoiData(find(AAL==ROI)) == iNetwork));ROINetwork(ROI,iNetwork) = Temp;end
end[MaxNumber YeoNetwork] = max(ROINetwork');
MaxNumber=MaxNumber';
YeoNetwork=YeoNetwork';
对于每个 AAL2 的 ROI（编号1到120）：
找出 AAL2 图谱中属于该 ROI 的所有体素；
然后看这些体素在 Yeo、Buckner、Choi 各图谱中，有多少体素属于当前 iNetwork（1到7）；
三者加起来作为该 ROI 对该功能网络的“归属体素数”。
ROINetwork统计每个 ROI 中有多少个体素落在每一个功能网络里，如下所示。
[MaxNumber, YeoNetwork] = max(ROINetwork')
对每个 ROI，找到对应的网络中最多体素的那个网络编号。
MaxNumber 是最大体素数
YeoNetwork 是该 ROI 最可能属于的 Yeo 网络编号（1–7）
YeoNetwork 是一个 120×1 向量，代表每个 AAL ROI 对应的功能网络标签
