TBSS和dpabifiber

以前用过TBSS，最近好久没用，又忘记了，现在重新捡起来。
首先是QSIprep和QSIrecon。
QSIPrep预处理后，文件夹包括anat和dwi。anat和fmriprep是一样的，就不介绍了。
dwi：

可以看出，这些就是在原始T1空间做了eddy头动校正等，最后生成mask和preproc_dwi.nii.gz。dwiref是参考像。
然后使用MRtrix3的dwi2tensor函数，生成dwitensor.nii.gz，tensor就是张量图，之前有介绍过。
然后用MRtrix3的tensor2metric函数，将tensor图像生成ADC, FA, AD, RD。
有了所有被试的FA，就可以开始进行TBSS了。
DPABIFiber的TBSS命令：

cp -rf $1/Results/DwiVolu/TensorMetrics/FA/* $1/Results/DwiVolu/TBSS/Working/
cd $1/Results/DwiVolu/TBSS/Working/
tbss_1_preproc *.nii.gz
tbss_2_reg -T
tbss_3_postreg -S
tbss_4_prestats 0.2

先来看官网的介绍（以FA指标为例）。
tbss_1_preproc *.nii.gz会创建origdata目录存放原始图像，然后生成新的FA子目录。并运行slicesdir。
tbss_2_reg运行非线性配准。即将所有FA图像（T1space）通过非线性配准到1X1X1的标准空间。-T表视将原始FA图像对齐到FMRIB58_FA标准空间图像中（MNI152）。-n是自定义模板，把模板对齐到1X1X1mm的MNI152空间。成年人一般建议用FMRIB58_FA，小孩建议用-n的选项。
tbss_3_postreg将上一阶段的非线性变化应用到所有FA图像。如果上一步是-T或者-n，那么这一步可以选择-S，即将所有原始FA图像根据上一步的配准矩阵，变换到目标空间（-T的目标空间是FMRIB58_FA）。生成所有被试的标准空间FA图像，然后把所有标准FA图像合并成all_FA的4D图像，创建stats子目录，并创建所有标准FA图像的平均值，mean_FA.nii.gz，以及均值骨架，mean_FA_skeleton.nii.gz。
如果不想对齐到受试者平均值，而对齐到FMRIB58_FA均值，就用-T选项。一般推荐用-S。
tbss_4_prestats，对上一步的平均FA骨架进行阈值处理，低于0.2阈值的被归零，留下的体素作为最后可以统计的范围。然后在stats子目录中，生成4D的skeletonised FA 图像，用这个图像进行统计分析。
所以可以用skeletonished FA图进行统计分析。在fsl中就是design_ttest2，建议使用TFCE来进行随机化。
同样的，如果要使用ADC，AD, RD等值进行统计分析，也同样使用all_AD_skeletonised.nii.gz等图像。

统计：

# example: 7 health and 11 patients
design_ttest2 design 7 11
randomise -i all_FA_skeletonised -o tbss -m mean_FA_skeleton_mask -d design.mat -t design.con -n 500 --T2
fslview $FSLDIR/data/standard/MNI152_T1_1mm mean_FA_skeleton -1 Green -b 0.2,0.8 tbss_tstat1 -1 Red-Yellow -b 3,6 tbss_tstat2 -1 Blue-Lightblue -b 3,6

输入design_ttest2 design 7 11以后，会生成design.mat和design.con，其中mat是group级别的二分类，[0, 1]和[1, 0]来代表2个不同的组。con是对比形式，为[1 -1]和[-1 1]，即control>patient 和control<patient。
tbss_tstat1代表control>patient, tbss_tstat2代表control<patient，TFCE pvalue是tbss_tfce_corrp_tstat1 和 tbss_tfce_corrp_tstat2，为了方便显示，这里实际上是1-p，因此阈值需要设置为0.95才能看到显著聚类团块。
这里的1就是group1，2就是group2。在DPABIFiber中也是如此。
显示TBSS结果：
可以把mean_FA作为背景显示，或者是FMRIB58_FA作为背景显示。

将TBSS结果转换回原始空间：
包含2步，第一将骨架体素从其骨架位置投影到标准空间的模板对应的位置或附近位置，第二根据tbss_2_reg的非线性配准矩阵，将这些体素再warp回到被试的原生空间。

fslmaths tbss_tfce_corrp_tstat1 -thr 0.95 grot
tbss_deproject grot 1
fslview all_FA grot_to_all_FA -1 Red-Yellow
tbss_deproject grot 2
fslview ../FA/subject_001_FA subject_001_FA_grot -1 Red-Yellow