Outputs#
FreeSurfer首先去除颅骨（stripped skull），生成brainmask.mgz文件，并进一步分出灰质、白质和皮下结构，保存在aseg.mgz文件中。与此同时，得到白质/灰质的初步估计（?h.orig），随后对分界面进行进一步的调整得到?j.white。在?h.white的基础上，分界面继续向外膨胀得到?h.pial，并进一步膨胀得到?h.inflated。?h.sphere为?h.inflated膨胀形成的球面。可以用来与其他空间图像进行配准（例如fsaverage）。
recon-all命令中的-qcache可以生成fsaverage空间中的且经过平滑后的数据。
label文件夹#
.ctab文件为颜色表（color table），存储不同atlas定义脑区的颜色。.annot文件为分区信息，其中包含每个vertex所属的脑区等信息。.label文件保存所有vertex所属脑区编号和坐标。
surf文件夹#
?h.area为midthickness表面的面积，?h.area.pial为灰质（软脑膜）表面的面积。?h.sulc为沟回宽度。
stats文件夹#
保存不同分区下的灰质指标。
命令#
mris_preproc#
将个体皮层空间中的指标文件投射到fsavergae等标准皮层空间。
Example-1#
Resample abcXX-anat/surf/lh.thickness onto fsaverage:
mris_preproc --s abc01-anat \
--s abc02-anat \
--s abc03-anat \
--s abc04-anat \
--target fsaverage \
--hemi lh \
--meas thickness \
--out abc-lh-thickness.mghExample-2#
Same as #1 but smooths by 5mm fwhm:
mris_preproc --s abc01-anat \
--s abc02-anat \
--s abc03-anat \
--s abc04-anat \
--target fsaverage \
--hemi lh \
--meas thickness \
--fwhm 5 \
--out abc-lh-thickness.sm5.mghmri_glmfit#
GLM建模统计。
mri_glmfit-sim#
多重比较校正。
mri_vol2vol / mri_vol2surf / mri_surf2surf#
体素/皮层空间到体素/皮层空间的投射。
Example-1#
将fsaverage空间中的prcellation文件（aaa.annot）转换到个体皮层空间（bbb.annot）。
mri_surf2surf --hemi lh \
--srcsubject fsaverage \
--sval-annot aaa.annot \
--trgsubject sub-xxx \
--trgsurfval bbb.annotmris_calc#
类似fslmath，对图像进行计算。
fs皮层空间到MNI体素空间#
首先需要对一个标准空间中的图像进行recon-all处理，这里以ch2.nii.gz为例。（参考B站up@七彩神经）
recon-all -s ch2 -i ch2.nii.gz -all
# 将fsaverage空间中的label文件转换到个体的皮层空间
mri_label2label --srclabel xxx \
--srcsubject fsaverage \
--trgsubject ch2 \
--trglabel xxx \
--regmethod surface \
--hemi xxx
# 生成个体体素空间到皮层空间的映射关系
tkregister2 --mov xxx/ch2/mri/orig.mgz \
--noedit \
--s ch2 \
--regheader \
--reg register.dat
# 将个体皮层空间中的label转换为体素空间中的.nii文件
mri_label2vol --label xxx \
--temp xxx/ch2/mri/orig.mgz \
--subject ch2 \
--hemi xxx \
--o xxx \
--proj frac 0.1 0.1 \
--fillthresh 0.5 \
--reg register.dat参考#
[1]: FreeSurferWiki
[2]: Andy’s Brain Book