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TBSS处理步骤一、预处理Any study or scanner-specific pre-processing (e.g., conversion from DICOM to NIFTI, removal of images affected by large artifacts).任何研究首先都是预处理转换数据格式：把DICOM格式的原始数据转换成NIFTI的.nii数据处理格式。（利用MRIcroN\dcm2niigui.exe进行转换，格式选择为FSL （4D NIfTI nii））；转化过有用的处理数据包括T1（一般选截取脖子后的成像，原文件名称前一般有co两个字母），T2，rest（分辨率低，volume 240左右）,DTI（分辨率高,一般文件比较大，volume 65左右）四种类型，各自包括nii,bvecs,bvals三个文件，四中数据单独提出来放在各自被试文件夹中。注：用matlab中的dicominfo函数可以查看源数据内容。Tips：在建病人文件夹时，可以利用原始数据批量建文件夹。利用Windows的批处理命令：例如：在E盘的BP 文件夹中放有BP病人的原始数据压缩包，可以利用创建一个文本文档完成建文件夹批处理操作。新建一个文本文档list.txt.在文档中编辑dir E:\BP\*.tar.gz/on/b/sBPlist.txt,然后保存。将list.txt的扩展名改为list.bat，然后双击运行，生成BP的列表BPlist.txt。有了这个列表，就可以使用UltraEdit来进行进一步编辑成mkdir BP_XXX，保存，运行步骤和第三步一样。接下来可以使用MATLAB代码来一次性完成每个被试中的四种类型数据文件夹生成，见下面代码：path=F:\wangm\xinxiang_data\BP\;folder=textread(listfolder.txt,%s);for sh=1:length(folder) subpath=strcat(path,folder{sh}); cd (subpath); mkdir T1 mkdir T2 mkdir DTI mkdir REST cd ..End服务器处理部分将整理好的DTI数据转移到服务器上，直接拖拽过去就可以。头动矫正 eddy_correct 文件夹名/dti.nii 文件夹名/data 0 （0代表参考层，表示后台运行）提取b0fslroi 文件夹名/data.nii.gz 文件夹名/nodif 0 1 确定maskbet 文件夹名/nodif.nii.gz 文件夹名/nodif_brain -f 0.2 –m 计算DTI指标：可用fsl可视化界面，dtifit步骤：在命令行输入fsl，打开界面-FDT diffusion-DTIFIT Relonstruct-diffusion tensor-specify input files manually-选择文件Diffusion weighted data: data.nii.gzBET binary brain mask: nodif_brain_mask.nii.gzGradient directions : bvecsb values : bvals第一个用fsl可视化界面，看运行后的结果，把命令复制后，进行批处理。dtifit -k data -m nodif_brain_mask -r bvecs -b bvals -o dti生成dti_FA.nii.gz ：fractional anisotropy部分各向异性dti_MD.nii.gz ：mean diffusivity平均扩散系数dti_MO.nii.gz ：mode of the anisotropy各向异性模型dti_L1.nii.gz ：1st eigenvalue 第一特征值dti_L2.nii.gz :2nd eigenvalue 第二特征值dti_L3.nii.gz :3rd eigenvalue 第三特征值dti_V1.nii.gz :1st eigenvector 第一特征向量dti_V2.nii.gz :2nd eigenvector 第二特征向量dti_V3.nii.gz :3rd eigenvector 第三特征向量linux下的批处理操作：利用shell命令touch 文件脚本名.sh （创建.sh文件）vi 文件脚本名.sh（编辑文本）进入编辑界面，Insert-Enter（一般第一行不进行文本输入，最好可以空一行）-编辑文本-编辑好后，换行-ESC-”shift”+”;”-wq（保存并退出）sh 文件脚本名.sh （运行脚本文件.sh）注：进行脚本批处理时，在命令后面最好带上，可以在服