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使用FSL对DTI数据进行预处理

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了使用FSL对DTI数据进行预处理，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含810字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

FSL是在服务器上安装的，可能有点问题，但是预处理部分还是没问题的，记录一下操作流程。

由于我拿到的数据格式就是NIfTI格式的，所以不需要做格式转换。

使用数据格式介绍：

四维NIfTI文件：.nii,即转换后的脑图像；

b值文件：bvals，记录扫描磁场加权的数值信息；

b向量文件：bvecs，记录扫描磁场加权的方向信息。

以及对应的T1加权结构像。

预处理操作：

1.去除非脑组织。对T1和DTI分别进行。

去除非脑组织前，需要先从被试的四维文件中提取出一张未加权的图像，也就是b0图像，然后对b0进行bet处理。在原始的NIfTI文件中，第一张图片即为未加权的图像，使用的命令如下：

fslroi in nodif 01

其中fslroi函数将待选择的图像从原始四维文件中分离出来。指令中in是NIfTI文件，nodif是输出，即未加权的图像。0表示从第一张图像开始提取，1表示只取一张图像。

去除非脑组织的命令如下：

bet input output -m -f 0.3 -g -0.3

其中bet函数实现去除脑组织。-o用于观察去除头盖骨的程度是否合理，-m用于生成mask文件，该文件用于后续的概率建模，-f用于去除头盖骨，参数可以调整，-g用来去除脖颈及以下部分。

2.涡流校正：

使用的命令如下：

eddy_correct input output 0

input为格式转换后的NIfTI格式文件，output是涡流校正后的文件。0表示以第一张作为参考图像，即未加权的图像。

参考资料：

1.https://blog.csdn.net/zaza_zaza/article/details/46459987

2.基于DTI脑网络多变量分析的面孔识别能力个体差异的研究_孙凯

原文：https://www.cnblogs.com/glam/p/12726498.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的使用FSL对DTI数据进行预处理全部内容，希望文章能够帮你解决使用FSL对DTI数据进行预处理所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】