afni中文教程全版1

1、轉載者cell注: 本文件轉存自藍寶社區(qū) 并經(jīng)作者同意首轉發(fā)于心心水滴論壇.本教程適合05年afni的版本, 軟件的新增功能請登陸afni官方網(wǎng)下載查詢,或者登陸心心水滴論壇瀏覽其相關介紹.登陸藍寶或心心水滴論壇,共同交流.afni使用指南(連載)-精心整理的afni教程特別奉獻精心整理的afni使用指南，以饗讀者。preafni.jpg (25.64 kb)2007-9-15 22:38目錄0 前言 11 如何獲得并安裝afni 12 基本概念 12.1 數(shù)據(jù)集 12.2 數(shù)據(jù)集的存儲 22.3 數(shù)據(jù)集塊和子數(shù)據(jù)集塊 22.4 集合或路徑 22.

2、5 文件類型 23 afni的交互界面 23.1 啟動afni 23.2 afni界面 33.3 在batch mode下使用afni命令 43.4 afni的plugins 44 數(shù)據(jù)分析基本步驟 插頁1135 數(shù)據(jù)處理基本步驟 55.1 原始功能像的重建 55.2 轉換成afni格式 55.3 功能像層面時間校正和運動校正 75.4 功能像的時間域濾波 125.5.a 功能像的空間平滑 125.5.b 補充內(nèi)容 16包括去除頭皮外偽影、去除異常時間點、時間序列時間點數(shù)據(jù)的標準化(difference/mean)、多個run的數(shù)據(jù)連接及去線性漂移。5.6.a 單個被試通用線性模型分析及結果顯

3、示 22包括1d 參考波創(chuàng)建、t-檢驗及相關分析(及cluster analysis)、3ddecon-volve反卷積分析。5.6.b 激活圖的clustering, montage, and render 315.7 空間標準化(切換至talairach坐標系) 345.8 統(tǒng)計圖的空間平滑 395.9 被試統(tǒng)計圖的組分析 396 roi(region of interesting)繪制及分析 456.1 手動繪制roi及roi分析 456.2 從激活圖創(chuàng)建roi 51附錄1 dicom圖像標準 52附錄2rnxpc源程序 52附錄3應用于3ddeconvlve分析的腳本源程序 53附錄4

4、 afni programs & plugins 560 前言(preface)mcw afni是“medical college of wisconsin analysis of functional neuroimage”的縮寫形式。由美國wisconxin醫(yī)學院生物物理研究所開發(fā)研制，主要開發(fā)者為cox博士。afni是一個交互式的腦功能成像數(shù)據(jù)分析軟件。它可以將低分辨率的腦功能成像的實驗結果疊加在具有較高分辨率的腦結構成像上進行三維顯示。afni程序分為兩種，一種是利用afni界面本身直接運行的程序(gui mode)，另一種是脫離afni界面執(zhí)行的輔助程序(batch mode)。另外

5、還提供了可供擴展功能的plugins。1 如何獲得并安裝afni(how to download and install afni)afni可運行在多個操作系統(tǒng)下，推薦使用linux系統(tǒng)?？稍?afni下載源程序linux_gcc32.tgz ，并解壓至/usr/local/bin目錄下，可以直接使用。如提示無執(zhí)行權限，可使用chmod 777 *命令修改文件權限。(linux的使用技巧：輸入命令后，長文件名可以輸入部分字母，然后按tab鍵自動補上；對于較長的命令行，可在行尾加上空格和”回車再續(xù)行)2 基本概念(fundamental afni c

6、oncepts)數(shù)據(jù)集(datasets) 和集合(session) 是afni 中的兩個基本概念，下面作簡要的介紹。2.1 數(shù)據(jù)集(datasets)afni 中的基本數(shù)據(jù)單位是數(shù)據(jù)集(datasets)，它是指由一個或者多個圖像的3d 數(shù)據(jù)塊(bricks)以及與之相關的附加信息所組成的數(shù)據(jù)集。 數(shù)據(jù)集有兩種基本的類型：解剖數(shù)據(jù)集和功能數(shù)據(jù)集。afni 在進行數(shù)據(jù)集處理時在任何時候都是以解剖數(shù)據(jù)集作為背景，再將功能數(shù)據(jù)集疊加到解剖數(shù)據(jù)集上。brickvsvoxel.jpg (17.1 kb)2007-9-15 22:48對于功能數(shù)據(jù)集，它有5 種類型：fim、fith、fico、fitt和

7、fift。 其中各個類型的具體解釋如下：(注：f為function功能，i為intensity強度，th表示threshold閾值，co表示correlation相關，tt表示t-test，ft表示f-test)fim 表示功能強度，每個體素用一個值表示。fith 表示功能強度及閾值，每個體素用2 個值表示，第一個值表示“強度”，第二個值表示閾值，用來表示哪一個點是激活點。fico 表示功能強度及相關性，每個體素用2 個值表示，第一個值表示“強度”，第二個值表示相關系數(shù)( -1.0 到1.0 之間) ，當給出一個顯著性值p 時，確定激活點。fitt 表示功能強度及t-test，每個體素用2 個

8、值表示，第一個值表示“強度”，第二個值是t 檢驗值，當給出一個顯著性值時，確定激活點。fift 表示功能強度及f-test ，每個體素用2 個值來表示，第一個值表示強度，第二個值是f檢驗值，當給出一個顯著性值時，確定激活點。對應于每個體素的值，可以有4 種數(shù)據(jù)類型:byte、short、float和complex。byte型為8位有符號整數(shù)，表示范圍為0255，最多有3位有效數(shù)字；short型為16位有符號整數(shù)，表示范圍為-3276832767，最多有5位有效數(shù)字；float型為32位實數(shù)，最多有7位有效小數(shù)。在afni 中，數(shù)據(jù)集存儲為兩種類型的文件：頭文件(header) 和塊文件(bri

9、ck) 。所有的數(shù)據(jù)集都有規(guī)定的命名方式，其基本形式是：prefix + view. name。prefix 由用戶指定；“+ view”表示數(shù)據(jù)集的顯示形式(坐標系)，由afni自動生成，通常有3 種類型即：+orig， +acpc，+tlrc，分別表示原始數(shù)據(jù)、acpc和talairach坐標系。name 可為brik或head。塊文件存儲了所有的3d 原始數(shù)據(jù)(brick)及由afni程序計算衍生的統(tǒng)計參數(shù)數(shù)據(jù)。頭文件包含了所有的輔助信息，它提供了解釋塊文件的所有信息，以ascii 的形式存儲。通常包含以下信息：brainslice.jpg (8.33 kb)2007-9-15 22:4

10、8(1) 每個體素x，y，z方向的大小(mm)；(2) 數(shù)據(jù)集的軸向：例如，x-axis為r-l，y-axis為ap，z-axis為i-s，則為水平層面；(3) 數(shù)據(jù)集在掃描坐標的定位；(4) 3d數(shù)據(jù)集每個sub-brick之間的時間間隔3d+time數(shù)據(jù)集為fmri的基本數(shù)據(jù)集；(5) 統(tǒng)計結果衍生的功能數(shù)據(jù)集，頭文件包括與統(tǒng)計方法有關的參數(shù)，如t-test、f-test的自由度。2.2數(shù)據(jù)集的存儲然而，并不是每一個數(shù)據(jù)集都必須包含一個brik文件。當需要時圖像的顯示可以由真正含有.brik文件的父數(shù)據(jù)集變換而來。這種功能稱為“warp-on-demand”，如空間標準化時生成的talai

11、rach圖像。在程序設計時,圖像數(shù)據(jù)集數(shù)組可以有兩種方式實現(xiàn)存儲。一種是使用malloc函數(shù)分配內(nèi)存空間，另一種是使用unix 的mmap 函數(shù)。mmap 函數(shù)直接將.brik文件映射到內(nèi)存地址空間。這種映射是以只讀方式實現(xiàn)。2.3數(shù)據(jù)集塊和子數(shù)據(jù)集塊一個數(shù)據(jù)集可以含有一個或多個3d 數(shù)據(jù)集子塊(sub-bricks)。例如，一個3d+time數(shù)據(jù)集本質(zhì)上是由包含3d 數(shù)據(jù)集子塊構成的數(shù)組，每一個時間點的數(shù)據(jù)可以是一個數(shù)據(jù)集子塊(sub-brick)；又如，一個bucket數(shù)據(jù)集也是由多個3d 數(shù)據(jù)集子塊組成。2.4 集合或路徑(session)包含一系列數(shù)據(jù)集的路徑稱為一個session，a

12、fni 只讀取形式為*. head 和*. brik 的文件。也就是說，只能在某一個實際路徑中運行afni。所有存放在同一session的數(shù)據(jù)集，如果顯示格式相同，則認為x,y,z坐標是配準的。所以可將一數(shù)據(jù)集(常為功能數(shù)據(jù)集)重疊在另一數(shù)據(jù)集上(常為解剖數(shù)據(jù)集)，即使其軸向和體素大小不一致。通常，在同一session目錄中，是從一個被試一次掃描session中獲得及其衍生的數(shù)據(jù)，通常包括：(1) 解剖參考數(shù)據(jù)集(spgr 或mp-rage)；(2) 1020個3d+time epi function runs；(3) 從3d+time數(shù)據(jù)集計算獲得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)集，用來顯示激活；(4) 從ori

13、g轉換至tlrc的數(shù)據(jù)集，用于被試間的比較。2.5 文件類型 afni除能識別brik和head文件外，還可以識別下列文件格式：analyze (.hdr/.img file pairs)： spm, fsl所使用的格式；minc (.mnc)： mnitools所使用的格式；ctf (.mri, .svl)： meg analysis volumes；nifti-1 (.nii)： 一個新的由afni, spm, fsl, and brainvoyager達成協(xié)議的標準格式；ascii text (.1d)： 按列排放的數(shù)字，如刺激處理參數(shù)。3 afni的交互界面3.1 啟動afni 將當前

14、目錄切換至數(shù)據(jù)集所在目錄，直接鍵入afni啟動界面。afni從當前目錄讀取數(shù)據(jù)集。 afni dir1 dir2 則afni可從列出的目錄中讀取數(shù)據(jù)； afni r 則afni可從當前目錄及其所有子目錄讀取數(shù)據(jù)集。(-recursively，遞歸地)3.2 afni界面(1) 主界面(下圖)afnigui1.jpg (51.91 kb)2007-9-15 23:04通常，坐標系都是按rai的次序(dicom標準)，x = right (negative) to left (positive)，y = anterior (negative) to posterior (positive)，z =

15、 inferior (negative) to superior (positive)。通常，通過switch underlay選擇高分辯率的解剖數(shù)據(jù)集，而通過switch overlay選擇低分辯率的功能數(shù)據(jù)集(并且根據(jù)需要插值至解剖像分辯率和翻轉至解剖像軸像)。(2) define overlay窗口(右圖)afnigui2.jpg (46.6 kb)2007-9-15 23:04(3) define datamode窗口(下圖)afnigui3.jpg (43.82 kb)2007-9-15 23:04plug-ins 功能(具體功能見后面的數(shù)據(jù)分析步驟)afnigui4.jpg (48

16、.51 kb)2007-9-15 23:04(4) 圖像和圖表窗口圖像(image)窗口afnigui5.jpg (41.5 kb)2007-9-15 23:04 disp用于改變顯示方式，mont (montage)用于對slice進行剪切(顧名思義，同電影剪切一樣)，如同時顯示2行4例，再設置一定的間距(spacing)，可以美觀地顯示結果。圖表(graph)窗口afnigui6.jpg (46.11 kb)2007-9-15 23:04 其中，opt用于控制顯示選項，fim用來提供對功能數(shù)據(jù)集的交互的統(tǒng)計計算(詳見后述)。(5) 其它窗口(如to3d, draw dataset, ren

17、der等)，分別見后面數(shù)據(jù)分析步驟。3.3 在batch模式下使用afni命令3.4 afni的plug-ins(見上述)4. 數(shù)據(jù)分析基本原則(請參考pdf文件)5數(shù)據(jù)處理基本步驟(1) 原始功能像的重建(reconstruction of raw functional images) (p-files) (2) 轉換成afni格式(conversion to afni format)(3) 功能像層面時間校正和運動校正(slice timing correction and motion correction of functional images) (4) 功能像的時間域濾波(temp

18、oral filtering of functional images)(5) 功能像的空間平滑(spatial blurring of functional images) 去除頭皮外偽影、時間序列時間點數(shù)據(jù)的標準化(difference/mean)、多個run的數(shù)據(jù)連接及去線性漂移可在該步驟后進行。(6) 單個被試通用線性模型分析(single-subject analysis with glm)及結果顯示可以對得到的圖像進行提取clusters、渲染(render)及剪輯(montage)，以達到最美觀的效果。(7) 變換至talairach坐標系(/空間歸一化或標準化)(talaira

19、ch transforming /spatial normalization)(8) 統(tǒng)計圖的空間平滑 (spatial blurring of statistical map) (9) 各被試統(tǒng)計圖的組分析 (group analysis of individual statistical maps)在整個分析過程中，我們應該利用afni優(yōu)秀的可視化功能對數(shù)據(jù)進行visual check。5.1 原始功能像的重建scanner保存的功能數(shù)據(jù)通常以k空間形式。也就是說，數(shù)據(jù)實際上是圖像數(shù)據(jù)的fourier變換?？墒褂胑pirecon將k空間的圖像進行fourier變換生成圖像。epirecon

20、也可以進行對不同類型的圖像變形做校正。另外除了直接調(diào)用epirecon外，還可以調(diào)用sip程序，通過sip再轉而調(diào)用epirecon。sip程序同時建立一些標準的目標和日志文件，這些在以后的分析和調(diào)試中都十分用用。其它一些與圖像重建及格式轉換有關的軟件包括：mricro, ezdicom, dicom2, etc.有關dicom圖像標準，參見附錄1。5.2 轉換成afni格式(with program to3d)記錄實驗日志很重要，這對數(shù)據(jù)分析很有幫助。tran01.jpg (33.57 kb)2007-9-15 23:25(1) 復制圖像文件、排序?qū)⒐獗P中的數(shù)據(jù)復制到硬盤并分類。(筆者注：一

21、般可根據(jù)文件大小確定圖像類別，如通常最大的文件為功能像，因為它同時包含多個層面，并且文件數(shù)通與時間點數(shù)一致；其次中等大小的文件為3d像，因為其分辨率較高，通常為128個；最小的文件為解剖像，通常為20個。將三種類別的圖像分別分類放到3個目錄中，分別起直觀簡潔的目錄名，如xx-epi, xx-3d, xx-ana，xx為被試名稱或id。)3d像(spoiled grass, spgr)：128 items； 解剖像(fse ? )：20 items(注：以掃描所得的層面數(shù)而定)功能像(epi): 如果是多個run就可以命名為run1, run2, ，文件數(shù)通常與trs數(shù)目一致。舉例，在記錄fmr

22、i研究中，實驗設計為：提示實驗開始(2s)-系統(tǒng)飽和提示(2s)-呈現(xiàn)記憶材料(40s)-提示(2s)-回憶(30s)-提示(2s)-基線(20s)-結束(26s)“”中步驟重復6次。 tr為2s，則共有299個時間點，則有299個圖像文件。由于描掃方式不同(如隔行掃描)，所以生成的圖像文件需要進行重新排序，可以用dicom2文件查看圖像并生成包括頭信息的同名txt文件，再用rnxpc程序進行排序。(rnxpc源程序參見附錄2)(2)使用t3d創(chuàng)建解剖數(shù)據(jù)集(spgr的3d像和fse解剖像)(筆者注：各廠商生產(chǎn)的scanner，原始文件名稱不同，如ge的i.*文件 和simense 的*.im

23、a文件)進入已經(jīng)排序的3d或解剖像目錄(cd xx-3d或cd xx-ana)后，直接鍵入to3d*，出現(xiàn)to3d程序界面：tran02.jpg (35.61 kb)2007-9-15 23:25該例中，to3d已從圖像文件的頭信息獲得必需的信息，所以不需再進行參數(shù)調(diào)整，只需在窗口的底部填寫session directory(session目錄)和prefix(前綴)。(筆者注：可點擊view images按鈕查看圖像)對于無頭信息的裸圖像(naked images)，則需進行參數(shù)設置，這時記錄翔實的實驗日志非常關鍵。執(zhí)行to3d命令后出現(xiàn)界面：tran03.jpg (30.6 kb)2007

24、-9-15 23:25上圖黃色矩形框中的警告文字表示發(fā)現(xiàn)圖像中有負值，需點擊byte swap 2按鈕進行轉換(未轉換前的圖像如下圖示)。tran04.jpg (24.91 kb)2007-9-15 23:25出現(xiàn)這種現(xiàn)象是因為intel/linux和sun/sgi系統(tǒng)使用的數(shù)字內(nèi)碼的不同。另外，在窗口上部需填寫一些信息，左面為數(shù)據(jù)集的軸向信息，中間為體素(像素)和視野的大小，右面為每一軸向第一層面的位移。軸向信息可由查看圖像窗口獲知(橫跨屏幕的為x軸,上下方向為y軸, z軸可通過滑動圖像窗口下部的slider確定)；體素和體素大小及層面位移需根據(jù)實驗日志填寫。 對于3d(spgr)像，選擇i

25、rregular(即x,y,z各不同)；對于功能像(epi)和解剖(se)像，選擇square(即x=y,需填寫z方向體素大小)。(3) 使用to3d創(chuàng)建功能數(shù)據(jù)集(epi) 功能數(shù)據(jù)集是epi 3d+time數(shù)據(jù)集。需要指定一些參數(shù)才能運行，命令行如下：to3d time:zt nz nt tr tpattern(e.g. to3d time:zt 20 299 2s altplus)*筆者注：層面通常先以space (z)排序，再以time (t)排序；-time:zt就表示如此，20為全腦的層面數(shù)，299為時間序列的幀數(shù)(時間點數(shù)或trs)；根據(jù)實驗具體參數(shù)略有不同。2s為重復時間(tr

26、)，如果填寫0，則為從頭信息讀取。altplus為數(shù)據(jù)獲取方式，可分為正向間隔獲取(altplus/alt+z)、逆向間隔獲取(altminus/alt-z)、正向順序獲取(seqplus/seq+z)、逆向順序獲取(seqminus/seq-z)和同時獲取(simult)等。其它的包括zero(3d掃描)和filename時間模式包含在文件中)。其中alt為alternatively, seq為sequentially。(對于排列方式未知的圖像，可用aiv命令查看)另x軸方向應設為右到左(r-l)；y軸設為從前到后(ap)；z軸設為從下到上(is)(rai坐標系)。afni并不能識別左右側，

27、因此對新機器或左右側信息對研究具有重要意義的數(shù)據(jù)，在采集時做標記，如在左側貼上幾顆魚肝油丸。設置好各參數(shù)后，選擇save dataset將出現(xiàn)下面的窗口： 窗口中指出奇異值(outliers, 即與同一時間序列中其它數(shù)據(jù)點顯然不同的值)；通常早期的outlier可能是長軸磁場飽和至穩(wěn)態(tài)值之前的瞬時效果導致；而以后的則可能由頭動、scanner故障導致。5.3 功能像層面時間校正和運動校正(1) 時間校正對于一個給定的腦體積，每個層面圖像獲取時間稍有不同。層面的精確時間依賴于成像的設置。通常，層面以順序獲取，或以隔行獲取(偶數(shù)行先獲取，然后再奇數(shù)行)的方式進行。尤其是在后者，相鄰層面的時間位移將

28、導致相鄰層面的信號變化顯著，尤其是在事件相關實驗設計中。雖然，這樣的差異不會影響個別的體素分析，但任何涉及層面間功能時間序列平均、插值的處理過程將會受層面時間差異的影響。這些處理過程包括3維空間平滑、cluster平均、運動校正以及空間標準化(e.g. to talairach space)。當對功能數(shù)據(jù)集進行任一上述處理時，就需要對層面時間差異進行校正。在afni中，可以使用命令3dtshift實現(xiàn)，但一個更簡單地方法就是在進行運動校正時使用-tshift選項(見下面的例子)。時間校正在運動校正前進行，因為運動校正涉及鄰近層面的插值，如果鄰近層面存在時間差異會使插值不準確。usage: 3d

29、tshift options dataset將輸入數(shù)據(jù)集的體素時間序列進行移位，從而使各層面對齊到相同時間原點(temporal origin)。默認地，使用頭文件中的層面間移位信息(slice-wise shifting information)(由to3d程序輸入的”tpattern”信息)。 插值(interpolate) 方法: 去除趨勢(detrend) 恢復趨勢(retrend) 輸入數(shù)據(jù)集可以接一個子數(shù)據(jù)塊選擇器(參考3dcalc help)輸出數(shù)據(jù)集時間序列將重新插值至新的時間格(temporal grid)，這也許不是分析數(shù)據(jù)的最好方法，但非常便利。注意：* 請注意混疊(al

30、iasing)現(xiàn)象：超過1/(2*tr)以上的頻率不能被正確的插值。對于絕大多數(shù)3d fmri數(shù)據(jù)，這意味心率和呼吸頻率不能在該程序中被正確的處理。* 對于高速fmri 成像的開始的圖像通常與較后的圖像具有不同的質(zhì)量，因為縱向磁化至穩(wěn)態(tài)值之間的瞬時效果(如前所述的outlier)。這些圖像應該不要包括在插值范圍內(nèi)。舉例，如果你希望排除剛開始的4個圖像，那么輸入的數(shù)據(jù)集應按prefix+orig4.$形式指定。或者，可以使用-ignore ii選項。* 最好在3dvolreg之前使用3dtshift。options:-verbose = 在程序運行的時候顯示一些信息-tr ddd = 用ddd

31、作為tr值, 而不使用包含在數(shù)據(jù)集頭信息內(nèi)的值?？梢愿胶缶Y s 或 ms 分別表示秒和毫秒-tzero zzz = 配準每個層面的時間們移為 zzz; zzz 值必須介于最小和最大位移之間 注: 默認配準時間為tpattern 值均值(來自數(shù)據(jù)集頭信息或-tpattern選項)-slice nnn = 配準每個層面的位移為 nnn 層面的時間位移 注：選項-tzero或-slice只能用1個-prefix ppp = 用 ppp 作為輸出文件的前綴。默認是tshift-ignore ii = 忽略最前面ii 個時間點(points)(默認ii=0)。最初的ii個值在輸出文件中不發(fā)生改變 (不管

32、-rlt選項)；也不會用于detrending 和time shifting-rlt or rlt+ = 在位移前，去除每個時間序列的均值和線性趨勢。默認在位移后再加回這些值。 -rlt表示在輸出中去除這些值；而-rlt+表示在輸出中只加回均值。-fourier|linear|cubic|-quintic|heptic表示采用傅立葉或一、三、五、七次拉格郎日多插項插值方法-tpattern ttt = 使用ttt 作為時間模式, 而不采用輸入的數(shù)據(jù)文件頭信息中包含的時間模式。 tpatter的定義可以為altplus(=alt+z), altminus(=alt-z), seqplus(seq

33、+z), seqminus(seq-z), filename舉例：如果nz = 5, tr = 1000, 那么inter-slice time為dt = tr/nz = 200。在這個例子中，層面位移為下列數(shù)字： s l i c en u m b e rtpattern 0 1 2 3 4 commentaltplus 0 600 200 800 400 alternating in the +z directionalt+z2 400 0 600 200 800 alternating, but starting at #1altminus 400 800 200 600 0 altern

34、ating in the -z directionalt-z2 800 200 600 0 400 alternating, starting at #nz-2 seqplus 0 200 400 600 800 sequentialin the -z directionseqplus 800 600 400 200 0 sequentialin the -z direction如果使用filename作為tpattern, 那么nz個以ascii碼存儲的數(shù)字從文件中讀取，并作為每個層面的時間位移(offsets)。輸入數(shù)據(jù)集可以是：r1+orig3.5 sub-brick selectorr

35、1+orig sub-range selectorr1+orig3.5 both selectors3dcalc( -a r1+orig -b r2+orig -expr 0.5*(a+b) ) calculation(2) 運動校正將不同方式和不同時間獲取的圖像進行對齊，從而利于體素-體素(voxel-by-voxel)比較。這樣功能時間序列將更少地受被試運動的影響；如果圖像正確的校正的話，可以比較不同session的結果。絕大多數(shù)圖像校正都使用pairwise alignment方法。即給出一個基準圖像(base image)j(x)和一個要進行校正的圖像(target image)i(x

36、)，尋找一種幾何變形(geom. transformation)tx，使得i(tx)j(x)。tx依賴于一些參數(shù)：目標是尋找一些參數(shù)使得變換后的i與j最擬合。為校正整個時間序列，每個3d volume in(x)都通過自己的變換tnx進行與j(x)配準，n=0,1,；所以結果也是一個時間序列in(tnx)，用戶必須選擇基準圖像j(x)。絕大多數(shù)圖像校正都需進行3種算法選擇：如何測量i(tx)和j(x)之間的誤差e？如何調(diào)正tx的參數(shù)使得e最小？如何對i(tx)進行插值至j(x)的網(wǎng)格(grid)？在fmri圖像處理過程中，剛體模型配準問題可以分為兩步：(1)剛體模型：首先通過迭代法估計出描述空

37、間坐標之間變換參數(shù)的最佳值，然后用這些參數(shù)對需要配準的圖像進行空間變換和必要的內(nèi)插處理。(2) 圖像重取樣(re-sample)：圖像重取樣是決定變換到新的空間坐標之后每個體元的值。經(jīng)過變換之后的體元位置大多數(shù)情況下不是正好一個體元位置，所以需要通過插值法重新取樣。方法包括取最相鄰體元的值(0階重取樣)或多點線性插值(一階重取樣)。幾種插值方法可以使用，默認的是fourier，最準確但速度最慢。其它的有1, 3, 5, 7次拉格郎日多項式插值(linear, cubic, quintic and heptic)。目前的afni程序通過灰度(強度)值進行圖像的配準。e=平方差的加權和= sx w

38、(x) i(tx) - j(x)2epi, 但spgr和epi之間不行。spgr, epi所以只對類似的圖像可以進行配準，如spgr 3d registrationplugins3dvolreg或define datamode 用來對3d volume(sub-brick)進行對齊。tx有6個參數(shù)：r-l, a-p, i-s軸的位移及沿i-s, r-l, a-p軸的旋轉(分別對應于roll, pitch, yaw)。常用于session內(nèi)(intra-session)和session間(inter-session)的對齊。對于發(fā)生在單個tr(2-3s)內(nèi)的運動則無法校正。usage: 3dvo

39、lreg optinos datasete.g. 3dvolreg -base 4 -heptic -clipit -zpad 4 -prefix fred1_epi_vr -dfile fred1_vr_dfile fred1_epi+orig-base 4 選擇輸入數(shù)據(jù)集(fred1_epi+orig)的子數(shù)據(jù)塊(sub-brick) #4作為基準圖像j(x) 也可以寫成-base fred1_epi+orig4?？梢允褂貌煌膱D像作為基準圖像，但大多數(shù)情況下， 但最好使用最靠近解剖像掃描的時間點，因為這時描掃參數(shù)相似。-heptic 選擇7次拉格郎日多項式插值方法(見前述)-clipit

40、 將負的體素值設為0(注：負值是由于高次插值方法導致的偽影)-zpad 4 在進行shift/rotation前，將每個耙圖像(target image, 即i(x)墊0四層(zero padding)，最后再去掉。對于fourier插值法，zero padding非常需要。同樣多項值插值方法也適合，因為如果有較大的旋轉，如果不墊0的話將會有數(shù)據(jù)丟失-prefix fred1_epi_vr 指定輸出文件的前綴-dfile fred1_vr_dfile 將估計的運動參數(shù)輸出至指定的1d 文件(以后可使用1dplot繪圖顯示) 為查看是否有較大的平移和旋轉，可以查看運動參數(shù)文本文件： 1dplot

41、 -volreg -dx 5 -xlabel time fred1_vr_dfile1.6 ( 1.6 指出運動參數(shù)文件中6 列包括平移和旋轉的估計值)sixdim.jpg (41.95 kb)2007-9-15 23:39 可以看出，在160s附近有最大的運動，因為被試在此時刻頭動了一下。3dvolreg可以相當好地處理小的運動(motion)，但是較大的運動 ( 1mm) 不能被正確地校正?？梢杂胊fni查看運動校正后的數(shù)據(jù)集看是否是這樣。時間序列會顯示什么樣(i.e. 是否有運動有關的數(shù)據(jù)不連續(xù)點)? 沿著時間軸是否還有明顯的運動? 3dplugins同樣的操作，可以通過點擊define

42、 datemode registration完成，界面如下：3dreg.jpg (49.42 kb)2007-9-15 23:39 datasets用于選擇輸入和輸出數(shù)據(jù)集；parameters用于選擇基準圖像和resampling插值方法；outputs用于指出1d輸出文件名稱。填寫完畢，點擊run+close即可。 2dplugins2dimreg或define datamode registration2dimreg用于對齊2d層面圖像。tx有3個參數(shù)(x-, y-軸的位移和z-軸的旋轉)。 對于矢狀面的epi掃描，如果被試點頭的運動快于tr，則無法被3dvolreg校正，所以只能用2d

43、imreg校正。如果有可能的話，在3dvolreg之后再運行2dimreg去除點頭運動非常有意義。2dimreg使用比較簡單：2dimreg -input fred2_epi+orig -basefile fred1_epi+orig -base 4 -prefix fred2_epi_2dreg2dimreg的功能同樣可由plugins來完成，點擊2d registration, 出現(xiàn)界面如下：2dreg.jpg (39.34 kb)2007-9-15 23:39同3d registration，分別選擇輸入和輸出數(shù)據(jù)集有基準圖像，點擊run+close即可。 同被試不同session之間的

44、校正(對同一被試進行持續(xù)多日的研究)btwsubject.jpg (15.03 kb)2007-9-15 23:39如果進行縱向研究或?qū)﹂L時期神經(jīng)行為(如learning)的研究，則需進行inter-session registration。session之間的變換通過計算每個session高分辯率的解剖像來實現(xiàn)。因為to3d可以定義1個session內(nèi)epi和sp-gr之間關系；而3dvolreg可以計算不同session間的關系；所以可以將epi數(shù)據(jù)集從session 2轉換至sessoin 1的軸向。inter-session校正存在的問題：a. 被試的頭放置位置不同(方向和定位都不同)

45、；所以xyz坐標和解剖位置都不對應。(如下圖，day 1和day 2的層面位于同一體素的并非同一組織，需進行旋轉，然后進行平移。problem.jpg (51.47 kb)2007-9-15 23:39b. 掃描覆蓋的解部結構不同。c. epi和spgr之間的幾何關系在不同session之間不同。d. 層面厚度也可能不同(不過可以盡量避免此點)。如下圖，進行旋轉時還需要注意一個問題，即旋轉的原點應該相同(以spgr 中心)，否則需要先進行中心平移。rotatecenter.jpg (53.01 kb)2007-9-15 23:39上述問題的解決方案：a. 在旋轉后再加上適當?shù)钠揭?on top

46、 of熟練掌握, 在.之上, 另外, 緊接著)；允許不同天進行的實驗(e1-e2)之間進行xyz方向的平移，以及epi和spgr之間(e1-s1和e2-s2)的中心平移(center shifts)b. 將epi數(shù)據(jù)集墊加(pad)額外的層面(zeros slices)，這樣進行對齊的數(shù)據(jù)集可以包含所有session的所有數(shù)據(jù)c 對數(shù)據(jù)集進行zero padding可在to3d(創(chuàng)建數(shù)據(jù)集)時進行，也以后使用3dzeropad進行d 3dvolreg和3drotate可以進行zero pad 從而使輸出符合網(wǎng)格父數(shù)據(jù)集(“grid parent” dataset)的大小和位置。zeropad.

47、jpg (57.61 kb)2007-9-15 23:39進行intra-subject s2-to-s1變換的步驟a. 計算s2-to-s1的變換關系3dvolreg twopass clipit zpad 4 base s1+orig prefix s2reg s2+origb. 旋轉/位移參數(shù)保存在s2reg+orig.head文件中c. 如果以前沒有做(e.g. in to3d)，對e1數(shù)據(jù)集進行zero pad3dzeropad z 4 prefix e1pad e1+origd. 對e1數(shù)據(jù)集進行intra-session校正3dvolreg clipit base e1pad+o

48、rig4 prefix e1reg e1pad+orige. 對e2數(shù)據(jù)集進行intra-session校正，同時進行大的旋轉/位移校正至session的坐標系(需要的信息存在s2reg+orig.head)3dvolreg clipit base e2+orig4 rotparent s2reg+orig gridparent e1reg+orig prefix e2reg e2+orig注：-rotparent 告知inter-session變換關系從哪獲得 -gridparent 定義輸出的新數(shù)據(jù)集的網(wǎng)格位置及大小 輸出數(shù)據(jù)集將取決于e1reg+orig的需要進行平移和zero padd

49、ed上面討論的步驟沒有考慮不同層面厚度(epi and/or spgr)時的問題。最好的解決方案是在掃描時盡量對同一類型圖像使用相同的層面厚度；當然，如果沒有做到這一點，可以使用3dzregrid對數(shù)據(jù)集進行線性插值，從而具有相同的厚度。上面的步驟也沒有考慮存在頭信息內(nèi)(from to3d, e.g. alt+z)的層面依賴的時間位移。在插值至新的旋轉后的網(wǎng)格時，體素的值再也不能說來自某一特定的時間位移，因為來自不同層面的數(shù)據(jù)集將集合在一起。在做空間插值之前，首先對數(shù)據(jù)集進行時間位移至共同的時間原點非常有意義。時間位移可以使用3dtshift或3dvolreg tsihft完成。5.4 功能像的時間域濾波數(shù)據(jù)可以在線性模型擬合前使用 3dfourier進行時間域的過濾，將會對時間序列進行相當嚴格的頻率域過濾。usage: 3df