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FreeSurfer 是一个功能强大的神经影像学分析软件包#xff0c;广泛用于处理和可视化大脑的横断面和纵向研究数据。该软件由马萨诸塞州总医院的Martinos生物医学成像中心的计算神经影像实验室开发#xff0c;旨在为神经科学研究人员提供一个高效、精确的数据…FreeSurfer是什么
FreeSurfer 是一个功能强大的神经影像学分析软件包广泛用于处理和可视化大脑的横断面和纵向研究数据。该软件由马萨诸塞州总医院的Martinos生物医学成像中心的计算神经影像实验室开发旨在为神经科学研究人员提供一个高效、精确的数据分析平台。
FreeSurfer的官网可以通过此链接访问源代码也托管在GitHub上方便研究人员进行个性化定制或贡献代码。
FreeSurfer的功能和应用
FreeSurfer 提供了一整套完整的工具链涵盖了结构性和功能性MRI数据的全面分析。其主要功能包括但不限于
线性与非线性配准用于将不同时间或不同个体的脑影像数据对齐。皮质和皮质下分割精确分割大脑皮层和皮质下结构帮助识别和量化脑区。皮质表面重建重建大脑的皮质表面为后续的分析提供高精度的脑部表面模型。群体形态统计分析支持对多个人群或实验组的数据进行统计分析探究大脑形态学的群体差异。扩散MRI分析分析水分子在大脑白质中的扩散过程用于研究大脑的连接结构。PET分析支持对PET影像数据进行处理与分析结合功能性影像数据进行大脑活动研究。
此外FreeSurfer 是人类连接组计划Human Connectome Project, HCP的首选结构MRI分析工具是神经影像学研究中不可或缺的分析软件。
如何安装FreeSurfer
如果你计划使用FreeSurfer可以通过以下步骤安装
访问FreeSurfer的下载页面FreeSurfer下载与安装。按照页面上的指示进行安装。安装完成后需要设置相应的环境变量以确保FreeSurfer正常运行。
需要注意的是目前FreeSurfer只提供Linux版本Windows用户可以通过虚拟机或远程桌面环境来使用。若你的计算环境为Linux服务器通常可以通过远程桌面进行操作确保能够利用FreeSurfer强大的功能进行数据处理和分析。
命令行大全
recon-all 是 FreeSurfer 中最重要的命令之一用于自动化处理和分析磁共振成像MRI数据执行一系列的预处理、分割、配准、表面建模和标注等步骤。其目标是为大脑图像提供精确的结构性分析包括皮层和白质的分割皮层厚度的计算以及大脑区域的标注等。
recon-all 分为不同的 subcommands如 -autorecon1, -autorecon2, -autorecon3 等。每个步骤执行特定的任务。
其中阶段1主要是进行数据的初步预处理进行MRI数据的转换和配准阶段2进一步处理数据进行大脑区域的标注和分割阶段3更加深入的脑区分割、标注和计算。 recon-all -autorecon1
StepIndividual FlagInputCommand LineOutput中文说明Import Input Volume-i invol1invol1.dcm or .nii or .mgzmri_convert invol1.dcm orig/001.mgzorig/001.mgz输入第一个图像文件支持 DICOM、NIfTI 或 MGZ 格式转为标准格式并保存为 orig/001.mgzOptional Second Volume-i invol2 (optional)invol2.dcm or .nii or .mgzmri_convert invol2.dcm orig/002.mgzorig/002.mgz可选输入第二个图像文件转换并保存为 orig/002.mgzT2 or FLAIR Input-T2 invol or -FLAIR involinvol.dcm or .nii or .mgzmri_convert --no_scale 1 invol.dcm orig/T2raw.mgzorig/T2raw.mgz可选输入 T2 或 FLAIR 图像文件处理后保存为 orig/T2raw.mgzMotion Correction-motioncororig/001.mgz, orig/002.mgzmri_robust_template 生成 rawavg.mgz然后 mri_convert rawavg.mgz orig.mgz --conformorig.mgz进行运动校正将多张原始图像对齐生成标准化的原始图像 orig.mgzTalairach Alignment-talairachorig.mgz一系列命令生成 transforms/talairach.xfmtransforms/talairach.xfm通过 Talairach 坐标系对图像进行对齐生成对齐变换文件 transforms/talairach.xfmNU Intensity Correction-nuintensitycororig.mgzmri_nu_correct.mni 生成 nu.mgznu.mgz对强度非均匀性进行校正生成校正后的图像 nu.mgzNormalization-normalizationnu.mgzmri_normalize 生成 T1.mgzT1.mgz对 T1 图像进行标准化处理生成标准化的 T1 图像 T1.mgzSkull Strip-skullstripnu.mgz, T1.mgzmri_watershed 生成 brainmask.auto.mgz然后拷贝为 brainmask.mgzbrainmask.mgz去除头骨信息生成大脑掩膜 brainmask.mgz recon-all -autorecon2
StepIndividual FlagInputCommand LineOutput中文说明GCA Registration-gcaregbrainmask.mgzmri_em_register -uns 3 -mask brainmask.mgz nu.mgz $FREESURFER_HOME/average/RB_all_2016-05-10.vc700.gca transforms/talairach.ltatransforms/talairach.lta使用大脑掩膜进行 GCA 模型的配准生成 Talairach 对齐文件 transforms/talairach.ltaCA Normalization-canormbrainmask.mgz, nu.mgzmri_ca_normalize -mask brainmask.mgz nu.mgz $FREESURFER_HOME/average/RB_all_2016-05-10.vc700.gca transforms/talairach.lta norm.mgznorm.mgz对图像强度进行标准化生成校正后的图像 norm.mgzCA Registration-caregbrainmask.mgz, norm.mgzmri_ca_register -mask brainmask.mgz norm.mgz $FREESURFER_HOME/average/RB_all_2016-05-10.vc700.gca transforms/talairach.m3ztransforms/talairach.m3z使用 CA 模型对图像进行配准生成变换矩阵 transforms/talairach.m3zCA Labeling-calabelnorm.mgz, transforms/talairach.m3zmri_ca_label 生成 aseg.auto_noCCseg.mgzaseg.auto_noCCseg.mgz根据 CA 模型进行自动标注生成初步分割结果 aseg.auto_noCCseg.mgzWM Segmentation-segmentationbrain.mgz, aseg.presurf.mgz一系列命令生成分割后的 WM 图像 wm.mgzwm.mgz对白质区域进行分割生成白质掩膜 wm.mgzFill-fillwm.mgzmri_fill 生成填充后的图像 filled.mgzfilled.mgz填充白质区域与皮质区域之间的边界生成填充图像 filled.mgzTessellation-tessellatefilled.mgzmri_tessellate 生成皮层表面网格文件 lh.orig.nofix 和 rh.orig.nofixlh.orig.nofix, rh.orig.nofix对填充图像进行三角网格化生成左右脑初步表面文件 recon-all -autorecon3
StepIndividual FlagInputCommand LineOutput中文说明Sphere Surface-sphere?h.inflatedmris_sphere ?h.inflated ?h.sphere?h.sphere将表面展开为球形表面生成 ?h.sphere 文件Surface Registration-surfreg?h.spheremris_register 生成 ?h.sphere.reg?h.sphere.reg对球形表面进行配准生成注册后的球面文件 ?h.sphere.regCortical Parcellation-cortparcaseg.presurf.mgzmris_ca_label 生成分区注释文件 label/?h.aparc.annotlabel/?h.aparc.annot基于皮层分区模型进行分区注释生成 label/?h.aparc.annotCortical Stats-parcstatslabel/?h.aparc.annotmris_anatomical_stats 生成统计文件 stats/?h.aparc.statsstats/?h.aparc.stats生成皮层分区的统计信息
常用示例
示例 1运行完整的 recon-all 流程
处理一个单独的 MRI 数据集包含从原始数据到最终皮质重建的所有步骤。
recon-all -all -s subject1 -i T1.mgz解释 -all执行 recon-all 的完整流水线包含 autorecon1、autorecon2 和 autorecon3。-s subject1指定受试者的 IDsubject1。-i T1.mgz输入 MRI 数据支持 .mgz, .nii, .dcm 格式。 输出 在 SUBJECTS_DIR 中创建名为 subject1 的目录包含所有重建的中间文件和最终结果。 示例 2只运行 autorecon1
仅进行初步处理例如格式转换、运动校正和 Talairach 坐标系校准。
recon-all -autorecon1 -s subject1 -i T1.mgz解释 -autorecon1执行 recon-all 的第一阶段初步处理。-s subject1 和 -i T1.mgz 与上例相同。 输出 生成初步结果如 orig.mgz原始图像nu.mgz非均匀校正后的图像talairach.xfmTalairach 配准文件 示例 3运行 autorecon2 后续步骤
在 autorecon1 完成后继续运行第二阶段以进行脑分割和白质表面生成。
recon-all -autorecon2 -s subject1解释 -autorecon2执行 recon-all 的第二阶段。假设 autorecon1 已成功完成。 输出 生成如白质分割wm.mgz和初始白质表面lh.white, rh.white等文件。 示例 4运行 autorecon3 最终步骤
在 autorecon2 完成后生成高级表面和皮质分区。
recon-all -autorecon3 -s subject1解释 -autorecon3执行第三阶段用于生成球面表面sphere和分区注释如 aparc.annot。假设 autorecon2 已完成。 输出 生成如球面注册lh.sphere, rh.sphere、皮质厚度lh.thickness, rh.thickness、分区文件等。 示例 5多模态数据T1 和 T2 或 FLAIR
结合 T1 和 T2 或 FLAIR 图像提高重建质量如皮质-白质界面。
recon-all -all -s subject1 -i T1.mgz -T2 T2.mgz解释 -T2 T2.mgz额外提供 T2 图像以辅助重建。此外可用 -FLAIR flair.mgz 添加 FLAIR 图像。 输出 更高精度的皮质表面和分区例如改进了皮质和白质的分割。 示例 6指定已有 Talairach 配准
如果 Talairach 配准talairach.xfm已经存在可直接指定以节省时间。
recon-all -all -s subject1 -i T1.mgz -talairach transforms/talairach.xfm解释 -talairach transforms/talairach.xfm使用已存在的 Talairach 配准文件。 输出 跳过 Talairach 配准步骤。 示例 7并行化处理多个数据集
对多个数据集运行 recon-all利用多线程并行处理。
recon-all -parallel -openmp 8 -all -s subject1 -i T1.mgz解释 -parallel启用并行化。-openmp 8使用 8 个线程进行处理。 输出 更快完成整个重建流程。 示例 8跳过特定步骤
仅运行感兴趣的步骤避免重复已完成的部分。
recon-all -s subject1 -segmentation -tessellate解释 -segmentation仅运行分割步骤。-tessellate仅生成表面网格。 示例 9检查数据质量
在重建完成后使用内置工具检查数据质量。
freeview -v subject1/mri/T1.mgz subject1/mri/brainmask.mgz subject1/surf/lh.white subject1/surf/lh.pial解释 使用 freeview 可视化 T1 图像、脑掩膜、白质表面和皮层表面。 示例 10重新运行失败的部分
如果某个步骤失败可以从该部分重新运行。
recon-all -autorecon2 -s subject1 -no-isrunning解释 -no-isrunning忽略 .isrunning 文件避免因意外中断导致无法重新运行。 重要说明 SUBJECTS_DIR运行命令前需要确保环境变量已设置为存储结果的目录。 export SUBJECTS_DIR/path/to/output/directory多模态支持使用 T2 或 FLAIR 数据时需确保输入数据与 T1 图像对齐。
