As I understand the question, you want to use morphometric data that's been transformed into some standard space (i.e. you've run recon-all -qcache), so actually you wouldn't use read_morph_data (which only applies to the morphometric data files in the format that gets spit out of recon-all) but rather read_scalar_data, which will read in either Freesurfer .mg{hz} files (which is probably the format your data are in) or anything that's readable by nibabel.  Note that it will always just return a vector of datapoints matching the vertices in surface the scalar data file, even if the underlying data is a "reshaped" nifiti file which is probably what you want anyway if you're sticking it together into a dataset sample matrix.<div>

<br></div><div><div>The other upside of installing PySurfer is that you can then display pretty MVPA results with a lot more flexibility than tksurfer offers you :)</div><div><br></div><div>Best,</div><div>Michael</div><div>

<div><div><br><div class="gmail_quote">On Tue, Oct 4, 2011 at 7:02 PM, Yaroslav Halchenko <span dir="ltr"><<a href="mailto:debian@onerussian.com">debian@onerussian.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">

another possible (haven't tried... unfortunately I am still ignorant in<br>
FreeSurfer ;) ) way is<br>
<br>
 sudo apt-get install python-surfer<br>
<br>
and then in python<br>
<br>
  from <a href="http://surfer.io" target="_blank">surfer.io</a> import read_morph_data<br>
  x =  read_morph_data(filename)<br>
<br>
and then combined them into dataset as Per mentioned.<br>
<div class="im"><br>
On Tue, 04 Oct 2011, Per B. Sederberg wrote:<br>
<br>
> Hi Greg:<br>
<br>
> You can save out that big matrix to a mat file from matlab (say the<br>
> matrix is named mymat and you save it to mymatrix.mat) and then read<br>
> it in with:<br>
<br>
> import <a href="http://scipy.io" target="_blank">scipy.io</a><br>
> x = scipy.io.loadmat('mymatrix.mat')['mymat']<br>
<br>
> Then in pymvpa (depending on the version you are using) you can get it<br>
> ready for business with:<br>
<br>
> from mvpa.suite import *<br>
<br>
> dat = dataset_wizard(x, targets=cov_of_interest, chunks=range(len(x)))<br>
<br>
> Then you can can start analyzing away...<br>
<br>
> Best,<br>
> Per<br>
</div><font color="#888888">--<br>
=------------------------------------------------------------------=<br>
Keep in touch                                     <a href="http://www.onerussian.com" target="_blank">www.onerussian.com</a><br>
Yaroslav Halchenko                 <a href="http://www.ohloh.net/accounts/yarikoptic" target="_blank">www.ohloh.net/accounts/yarikoptic</a><br>
</font><div><div></div><div class="h5"><br>
_______________________________________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org</a><br>
<a href="http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa" target="_blank">http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa</a><br>
</div></div></blockquote></div><br></div></div></div></div>