ajout graph_stats dans __init__.py et modification de fonctions pour tenir compte seulement des FDR + calucl de differences entre deux groupes de matrices
calcul correlation et application tri FDR sur un vecteur de p-value
ajout couleurs comme un parametre pour les plots signals
Modif faites pour le projet RS-Monkey, pour prendre en compte des coordonnées relatives, lue directement dans un fichier Pajek
 + ajout display de node roles + prise en compte de coo_matrix directement
mic-mac avec les couleurs, maintenant en parametres des fonctions plot
+ angles definis comme parametres de la fonction
+ ajout des labels en parametres des plots
+ plot des node roles
+ ajout de Z_list comme format de matrices en entrée pour les plots
+ plot_3D_igraph_single_modules_* generent un fichier pour chaque module séparament, et plot_3D_igraph_all_modules_* generent tous les modules selon plusieurs vus
prise en compte node roles et coo_matrix comme input (maj projet RS-monkey)
extract_signif_contrast_mask pour faire les analyses pour chaque contraste séparement
prepare_signif_correlation_matrices, utiliser dans stats_cormat, pour la mise en place de tests sur les matrices binaires correlation signif/non-signif
suppression check_dimensions, ajout dans utils.py
Contient les anciennes petites fonctions, précedemment dans define_variables

check_dimensions et check_np_dimension (le deuxieme est plus général, premier à supprimer donc...)
ajout fonction pour filtrer a posteriori certains noeuds en fonction de leur(s) label(s). Utilisez pour virer le Brain-Stem
- modif plot_3D_igraph_single_modules_coomatrix_rel_coords_node_roles pour definir le nombre min de noeuds dans un module (était fixé à 100 pour l'analyse RS-Monkey, pas adapté pour la manip Episodic avec 79 noeuds en tout...)

- ajout de l'affichage des labels seulement pour les noeuds qui sont connectes (degré != 0)

- coloration des labels des noeuds en fonction du module auxquels ils appartiennent
modif mineure
-correction grosse erreure pour calcul FDR (ordre inverse dans le tri des p-values)

-ajout d'un niveau supplémentaire (False Positive, 1/N)

-tout les niveaux de significativité (nodal/pair) sont calcules dans la meme fonction return_signif_code
Ajout labelled_mask pour calcul de mask a partir de plusieurs solutions:
- coordonnées 'à la main'
- fichiers img, un par ROI (anat)
- HO
- HO subcortical
- 1 spm contrast + HO binaire
- plusieurs thr_spm + HO binaire