如何简单使用FSL得到大脑骨架

如何使用简单使用FSL得到大脑骨架STEPONE压缩图像dcni2niiguij使用mricorn中的这一步的作用是打包图像dcni2niiguij使用mricorn中的这一步的作用是打包图像File—DICOMTONIFTI选中一个人的dti图文件夹可以得到三个文件1KBBVAL爻仁1KBBVEC文件1KBBVAL爻仁1KBBVEC文件0KB好压GZ压缩文件」CHENWE町IE16,qgCHENWE町IE.nii16,STEPTWO预处理图像涡流矫正运行FSL如图所选sip□|FSL4.1.8currentcorrection'iffusionweighteddata:Correctedoutputdata:Referencevolume0001_dti_FA.nn.gzCHENWENJIEriii.azdata.nii.gzdata_brain.nii.gzdata_brain_mask.nii.gzdti_L1.nii.gzdti_L2.nii.gzdti_L3.nii.gzdti_MD.nii.gzdtiMu.nii.gzOkHlterCancel选择Go之后我们会得到两个文件刮data.ecclog宝data.nii4KBECCLOG文件15,859KB好压GZ压缩文件2.剥脑打开涡流校正后的数据阈值写0.2并勾选输出mak

3.张量计算注意这里第一个要选涡流校正后的数据也就是data这个名字的而不是剥脑后的数据这之后我们会得到很多图其中FA图对我们最为重要也是之后的处理需要用到的图我们把它们重命名从两个被试的文件夹中取出之后进入TBSS的正式步骤我们要在linux的共享文件夹中找到这里然后在此打开终端STEPTHREE抽离骨架1.输入第一行的命令输入第一行的命令这一步很慢需要检查好之前的数据[fsl^bogonedata]$tbss2reg-T001dti_FA_FA_totarget002dti_FA_FA_totarget12737输入第一行的命令[fslfabogonedatbss_3_pos-Susingpre-chosentargetforregistrationansformingallFAimagesintoMNI152space001_dti_FA_FA002dti_FA_FAmergingallupsampledFAimagesintosingle4DimagecreatingvalidmaskandmeanFAskeletoniEingmeanFAnowviewmeanFAskeletontocheckwhetherthedefaultthresholdof0.2needschangingrwhenrunning:tbss_4_prestmtE毗hreshold>[fslfabogonedata]$|输入第一行的命令

[fst@bogonedata]$tbss_4_prestats0.2creatingskeletonmaskusingthreshold0.2creatingskeletondistancemap(foruseinprojectionsearch)projectingallFAdataontoskeletonnowrunstats-forexample:randomise-iallFAskeletonised-□tbss-mmeanFAskeletonmask-ddesign.mat-tdesign.con-n500--T2-V(aftergeneratingdesign.matanddesign.con)[fst@bogonedata]$STEPFOUR统计分析FSL2.8_□Hiqher-levelfnon-timeseriesdesignNurriberutmainEvs1Numberofadditional,voxel-dependentEVs0:SaveILoad"-'-.ExitHelpIModi八FSL2.8_□Hiqher-levelfnon-timeseriesdesignNurriberutmainEvs1Numberofadditional,voxel-dependentEVs0:SaveILoad"-'-.ExitHelpIModi八singlegroupaveragetwogroups,unpairedtwogroups,paired由于这个例子我们只用了两个被试我们就选单样本就好不用做太大改动然后Save之后我们要确认是否正确出现.con和.mat的文件我们将他们也放入stats文件夹然后运行终端如下图

运行终端后我们输入第一条命令“randomise-iall_FA_skeletonised.nii.gz-oresult-dstats.mat-tstats.con-mmean_FA_skeleton_mask.nii-n5000”名字不一定相同但是要相对应[fslfabogonstats]$randomise-iall_FA_skeletonised.nil.gz-oresult-dEtmts.mat-tEtmts.can-mmeanFAskeleton—iiimwk.nii-n5BB0randomiseoptions:-iaH__FA_skeletoniwed.nii.gz-oresult-dstats.mat-tEtmts.con-mmeanFAskeletonmask.nil-n5000LoadingDmtm:DataLoadedOne-sampledesigndetected；sign-TLippinginsteadofpermuting.4sign-flipsrequiredforexhaustivetestoft-test1Doingall4uniquepermutationsWarning!Nooutputoptionsselected.OuitputingrawtEtmtonlyStartingpermutmtion1(Unpermuteddmtm)Finishedrexiting.这之后我们会得到一个..-I-.I-J-1H||£850KB好压GZ压缩文件———-—tn■•.hn1K..-I-.I-J-1H||£850KB好压GZ压缩文件———-—tn■•.hn93result_tstatl.nii观察这里我们使用的是FSLview点击file——openBETbrainextractioi_J/mnt/hgfs/nao/TBSS/edata/stats/SUSANnoisereducjFDTdiffiresultjtstatl.nii.gzIsimulatFiletypeCaneMiscPOSSUMMMELODI匚"UALookin：FilenameFLIRTlinearregisfratiiFiJeEFASTSegmentauonToolsWindow旦elp「mean_FA_skeleton_ma5k.nii.gzFEATFMRIan^ysisImagefiles(*.hdr*.hdngz\nii也niLgz)all_FA.nii.gzall_FA_skeletonised.nii.gz口mean_FA_ma5k.nii.gz口mean_FA.nii.gz口FA_skeleton_mask_dst.nii.gzFileEditFSL4.1.8I23meanFAskeleton.nii.gzOpen■resuItjstatl.nii.gzOverFayrnformatlonDfaTog我们也可以File—add添加结构图或者标准模版作为背景来观察骨架OverFayrnformatlonDfaTogsp11111-III■j]lIIIII!■■Min[Max5.2166□91t-109±_77-17.0091t-/19.00AnatomicalBa护Imageinformation〔/Name:resulttstatlFilenamesp11111-III■j]lIIIII!■■Min[Max5.2166□91t-109±_77-17.0091t-/19.00AnatomicalBa护Imageinformation〔/Name:resulttstatlFilename:/mnt/hgfs/nao/TBSS/edata/statSyVoxels：182x218x182Dimensions：lxlxlmmVolumes：1Data