ggseg是2018年出的R工具包，可以在R中繪制到皮層或者皮層下區(qū)域的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。和brainconn一樣，解決了需要從R導(dǎo)出數(shù)據(jù)用其他軟件作圖的問(wèn)題。ggseg基于ggplot，因此能用ggplot的方式調(diào)整作圖效果，比如facet_wrap和theme，同時(shí)還兼容了dplyr的管道命令(%>%)。

在最近1.6的版本中做出了很多主要的更新，引入了geom_brain/geom_sf，更符合ggplot的規(guī)范，讓作圖的邏輯更加清晰。之前使用的ggseg()的作圖方式仍然會(huì)保留一段時(shí)間，但是將來(lái)會(huì)被geom的方式取代。

一直在用1.5.3不想升級(jí)的人👇

軟件目前自帶兩個(gè)常用模板：

1. aparc (也就是Desikan-Killany atlas)

2. aseg?(Automatic subcortical segmentation)

當(dāng)然還可以加載一些作者制作的模板。

ggseg容易上手，需要做的就是告訴軟件每個(gè)region/label的數(shù)據(jù)是什么。本文介紹基本功，基于目前最新的版本1.6.02，詳情參考軟件的文章和vignettes。

Mowinckel, A. M., & Vidal-Pi?eiro, D. (2020). Visualization of Brain Statistics With R Packages ggseg and ggseg3d.?Advances in Methods and Practices in Psychological Science,?3(4), 466-483.

安裝

install.packages("remotes") install_github("LCBC-UiO/ggseg", build_vignettes = TRUE)

??github中有一個(gè)vignette有一些路徑設(shè)置的問(wèn)題，如果安裝出錯(cuò)的話，build_vignettes選擇FALSE。GitHub中的vignettes，但是不需要下載和knit，到軟件主頁(yè)查看作者織好的。

數(shù)據(jù)

比如需要繪制以下四個(gè)區(qū)域的統(tǒng)計(jì)值:

library(dplyr) someData?= tibble(region = c("transverse temporal", "insula","precentral","superior parietal"), p?= sample(seq(0,.5,.001), 4) )

這里用region作為匹配，需要region和模板中的名稱一致，可以看到它不是縮寫(xiě)，有空格，而且沒(méi)有l(wèi)eft/right的信息。另外還可以使用label作為匹配，同樣需要和模板中一致，label的形式更接近于實(shí)際使用中的情況。

someData?= tibble(label = c("lh_bankssts",?"lh_insula","lh_parsopercularis","lh_parsorbitalis"),p = sample(seq(0,.5,.001),?4) )

下面的例子用region的數(shù)據(jù)，但實(shí)際使用中推薦label的方式。

作圖

geom_brain() vs. geom_sf()

geom_brain和geom_sf用的是不同的風(fēng)格，查看幫助文件會(huì)發(fā)現(xiàn)后者允許設(shè)置的內(nèi)容更多，靈活度更高。

geom_brain

p1=ggplot(someData) +geom_brain(atlas = dk, position = position_brain(hemi ~ side),aes(fill = p))p1

geom_sf

p1=someData?%>% brain_join(dk) %>% reposition_brain(hemi ~ side) %>% ggplot() + geom_sf(aes(fill = p))p1

其中position_brain默認(rèn)是水平，它設(shè)置是?rows ~ columns organisation。在geom_sf作圖中需要使用reposition_brain的方式實(shí)現(xiàn)。

改theme

p1+theme_void()

使用theme_void()/theme_brain2()是快速去掉坐標(biāo)軸的方法，也可以使用theme_custombrain()/theme()做更多設(shè)置。??ggseg用了mono字體，如果要拼圖的話需要注意一些字體的統(tǒng)一性。

theme_custombrain(plot.background = "white",text.colour = "darkgrey",text.size = 12,text.family = "mono" )

改colorbar

scale_fill_系列的函數(shù)都適用。

p1+scale_fill_gradient(low = "grey", high = "brown")+theme_void()

p1+scale_fill_distiller(palette = "RdPu")+theme_void()

p1+scale_fill_viridis_c(option = "cividis", direction = -1)+theme_void()

基本功能介紹到此結(jié)束，一些細(xì)節(jié)的修改比如增加title，修改legend的標(biāo)題和位置，設(shè)置colorbar的范圍等和ggplot的設(shè)置類似。對(duì)于subcortical volume的作圖方法類似，同樣是添加相應(yīng)region/label的數(shù)據(jù)。最后，推薦用label+geom_sf的方式進(jìn)行作圖。

Extra

原理

dk其實(shí)是一堆數(shù)據(jù)，如果直接畫(huà)dk中data會(huì)發(fā)現(xiàn)

plot(dk$data)

軟件作圖的邏輯其實(shí)是在dk的數(shù)據(jù)中增加一個(gè)新的column，作圖時(shí)指定需要fill的column是哪個(gè)一個(gè)。

brain_join可以根據(jù)label或者region添加新column到dk中。

someData?%>%brain_join(dk)

當(dāng)然也可以手動(dòng)進(jìn)行添加

dk %>% as_tibble() %>% left_join(someData)

添加p值的column后如果不指定需要畫(huà)哪一個(gè)column，得到下圖

someData %>% brain_join(dk) %>% plot()

使用facet_wrap

數(shù)據(jù)里增加分組的變量group，可以使用facet_wrap同時(shí)繪圖。facet_wrap相比于先分組制圖，后使用grid等工具拼接的方式，優(yōu)點(diǎn)在于能用同一個(gè)colorbar。

someData?<- tibble(region = rep(c("transverse temporal",?"insula","precentral","superior parietal"),?2),p = sample(seq(0,.5,.001),?8),groups = c(rep("點(diǎn)贊組",?4), rep("不點(diǎn)贊組",?4)) ) someData %>%group_by(groups) %>%brain_join(dk) %>%reposition_brain(hemi?~ side)?%>%ggplot(aes(fill = p)) +geom_sf(show.legend = FALSE) +facet_wrap(?~ groups)?+theme_void()+theme(text = element_text(family='Kai'))

讀取freesurfer文件作圖

作者提供了讀取freesurfer統(tǒng)計(jì)結(jié)果文件的方式，可以一次讀取統(tǒng)計(jì)文件中ROI的各種指標(biāo)。"aparc.stats$"是正則表達(dá)式，說(shuō)明lh/rh都會(huì)讀取。

dat <- read_atlas_files(subject_dir, "aparc.stats$") dat #> # A tibble: 68 x 11 #> subject label NumVert SurfArea GrayVol ThickAvg ThickStd MeanCurv GausCurv #> <chr> <chr> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 bert lh_bank… 1181 831 2297 2.77 0.428 0.116 0.024 #> 2 bert lh_caud… 843 572 1534 2.72 0.469 0.124 0.013 #> 3 bert lh_caud… 2758 1840 5772 2.80 0.526 0.114 0.021 #> 4 bert lh_cune… 2683 1654 3074 1.81 0.471 0.14 0.033 #> 5 bert lh_ento… 581 416 1840 3.33 0.667 0.116 0.032 #> 6 bert lh_fusi… 4113 2875 8519 2.72 0.599 0.131 0.025 #> 7 bert lh_infe… 4948 3466 10559 2.70 0.509 0.131 0.029 #> 8 bert lh_infe… 5056 3542 12358 2.98 0.625 0.138 0.033 #> 9 bert lh_isth… 1561 990 2350 2.09 0.745 0.113 0.023 #> 10 bert lh_late… 7961 5077 12743 2.30 0.588 0.139 0.033 #> # … with 58 more rows, and 2 more variables: FoldInd <int>, CurvInd <dbl>

畫(huà)cortical thickness?std

ggseg(dat, mapping = aes(fill = ThickStd))

同時(shí)畫(huà)幾個(gè)指標(biāo)。這只是功能展示，因?yàn)閹讉€(gè)指標(biāo)不在一個(gè)scale上。

dat?%>% gather(stat, val, -subject, -label) %>% group_by(stat) %>% ggseg(mapping = aes(fill = val)) +facet_wrap(~stat)

實(shí)例

兩個(gè)組s1和s2分別和正常組做了dk-68個(gè)區(qū)域皮層厚度的比較，結(jié)果如下：

制作effect size的統(tǒng)計(jì)圖

#替換掉前綴后綴使得label和ggseg的一致 label=df$X label=sub('combat_L','lh',label,ignore.case?= TRUE) label=sub('combat_R','rh',label,ignore.case?= TRUE) label=sub('_thickavg','',label,ignore.case?= TRUE)es=c(df$s1_es_vals,df$s2_es_vals)#數(shù)據(jù) someData = tibble(label = rep(label,2), es = es,groups = c(rep("s1", 68), rep("s2", 68)) ) #作圖 someData %>%group_by(groups) %>% brain_join(dk) %>% reposition_brain(hemi ~ side) %>% ggplot(aes(fill = es)) + geom_sf(show.legend = TRUE) + facet_wrap( ~ groups) +scale_fill_viridis_c(option = "cividis")+theme_void()

—END—

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的R| ggseg 绘制统计结果的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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