我正在使用Python脚本来操作和提取4D图像（功能性MRI扫描）中的信息。分析的一部分是使用multiprocessing包并行设置运行（对于每个受试者）：
pool = Pool(processes=numberCores)
resultList = pool.map(SubjectProcesser, argList) # where arglist is the list of arguments passed to the process
这些适用于不同类型的文件和不同类型的分析。对于特定类型的分析，我遇到了以下错误：
Process PoolWorker-1:
Traceback (most recent call last):
File "/home2/user/epd/epd-7.2-2-rh5-x86_64/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 258, in _bootstrap
self.run()
File "/home2/user/epd/epd-7.2-2-rh5-x86_64/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 114, in run
self._target(*self._args, **self._kwargs)
File "/home2/surchs/epd/epd-7.2-2-rh5-x86_64/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py", line 99, in worker
put((job, i, result))
File "/home2/user/epd/epd-7.2-2-rh5-x86_64/lib/python2.7/multiprocessing/queues.py", line 392, in put
return send(obj)
IOError: bad message length
我已经缩小了问题范围，问题似乎出现在结果重新映射期间。并行处理过程明显执行良好（通过查看脚本不同阶段的各种调试输出来确定），但在结果重新映射期间发生故障。
我已经搜索了这个错误消息，但还没有找到任何解决方案。由于我的脚本在所有其他类型的分析中都有效，我想知道可能出了什么问题。
关于分析方面的一些信息，我认为这对问题起了作用：
不同的分析更多或更少地是大脑中体素的时间序列提取（将大脑想象成一个具有时间作为第四维度的3D矩阵，矩阵元素称为体素）。大脑中的任何点在每个时间点上都有激活值。然后，时间序列是给定体素在时间上的所有激活值的向量。
然后，我计算所有体素之间的相关系数（给我一个维度为体素乘以体素的平方相关矩阵），并返回所有相关系数的向量（矩阵的下三角）作为并行处理的输出。
现在，对于不会引发错误的所有分析，我正在平均多个体素（基于区域节点），然后使用该区域的平均时间序列-实际上做了两件事：
1.大幅减少体素的数量（到区域数）
2.摆脱始终为零的体素（由于平均值的结果。没有区域将只包含零体素）
相比之下，引发上述错误的分析使用了大脑中所有体素的时间序列，从而得到了更大的相关矩阵。
我尝试通过遮罩每个主题文件来消除零体素，并且我没有收到任何“除以零”的错误，但这是我能想到的唯一两件事情。
另外，如上所述，处理的并行部分运行良好。可能在运行后抛出错误，可能是在重新映射结果期间发生的。
如果您能提供帮助，将不胜感激。此外，如果我应该提供其他详细信息，请告诉我。