计算重建dMRI与GrondTruth之间的角度误差图（AAE）代码实现（pytorch）

任务（具体实现）

处理扩散 MRI 数据，计算目标数据和方法数据之间的特征向量（eigenvectors）的余弦相似度，并生成角度误差图（AAE, Angular Error Map），最后保存为 NIfTI 文件。以下是代码的主要步骤：

1. 数据加载：

   • 使用 load_nifti 加载目标数据和方法数据。
   • 使用 read_bvals_bvecs 和 gradient_table 加载 b-values 和 b-vectors，并构建梯度表。

2. 特征向量计算：

   • 使用 dti.TensorModel 对扩散数据进行张量拟合，得到特征值（evals）和特征向量（evecs）。

3. 余弦相似度计算：

   • 提取目标数据和方法数据的第一个特征向量，并计算它们之间的余弦相似度。
   • 将余弦相似度转换为角度误差（AAE）。