FreeSurfer 第三弹（预处理结果以及freeview可视化初步）

已于 2024-04-08 16:31:50 修改
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分类专栏： Free surfer 文章标签： 图像处理
于 2024-04-08 09:10:44 首次发布
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本文介绍了FreeSurfer在dem1和dem2文件夹中的预处理过程，包括recon-all.log日志检查、fsaverage标准空间、各类表面模型文件及其用途。同时，详细说明了如何在终端中使用freeview图形用户界面查看和分析.mgz格式的MRI数据和aparc/a2009+aseg分割结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

FreeSurfer 第三弹（预处理结果以及freeview可视化初步）

跑过recon重建之后，结果就放在以下两个文件夹（demo1、demo2）
fsaverage文件是freesurfer用的标准空间
在这里插入图片描述

demo1-scripts文件夹下：
-recon-all.log日志文件：可以打开看文档最下面的运行结果，检查看程序运行上是否报错。
-gtmse.mgz.log:皮质下结构分割的
-pctsurfcon.log: 皮层灰白质分离
常用的数据在文件夹:
-label
-mri
-surf

  1. label文件夹中：
    后缀为.catb:颜色表格，用来给.annot上色的
    .label是每一个annot中具体的分割块
    分的粗点就选DKT,分的细点就选2009的
    在这里插入图片描述

  2. surf文件夹下：
    lh.pial：lh表示左脑，表示该病人根据其软脑膜勾勒出来的脑皮层模型
    lh.white：根据灰白质的交接绘制出来的
    lh.inflated：是将脑吹膨胀之后所得到的脑模板信息
    lh.area：左脑面积
    lh.area.fsaverag

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比如将/source/kernel.tgz解压到 /source/linux-2.6.29 目录 tar zxvf /source/kernel.tgz -C /source/ linux-2.6.29 tar zxvf /home/tj/application/freesurfer/subjects/mindboggle/OASIS-TRT-20-1.tar.gz -C /home/tj/application/freesurfer/subjects (1)lh.thickness mri_surf2su
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freeview -v \ good_output/mri/T1.mgz \ good_output/mri/wm.mgz \ good_output/mri/brainmask.mgz \ good_output/mri/aseg.mgz:colormap=lut:opacity=0.2 \ -f good_output/surf/lh.white:edgecolor=blue \ good_output/surf/lh.pial:edgecolor=red \ good_output/surf/rh..
关于freesurfer使用freeview可视化的问题，Freeview显示的 MRI 图像出现了异常，如何解决？
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检查图像文件完整性：使用mri_info确认文件是否损坏。重置 Freeview 窗口视图：确保使用单视图模式。检查 X11 渲染配置：在 WSL2 下配置 X11 转发或使用 WSLg。确认 FreeSurfer 环境变量：检查是否正确。确认预处理完整：确保recon-all运行无误。按照以上步骤排查问题，如果仍然无法解决，可以提供更详细的 mri_info输出和Freeview 启动日志，我会继续帮你分析！希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。
关于freesurfer使用freeview可视化的问题：在freeview load图像上去后，出现了异常，如何修复？
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检查图像文件完整性：使用mri_info确认文件是否损坏。重置 Freeview 窗口视图：确保使用单视图模式。检查 X11 渲染配置：在 WSL2 下配置 X11 转发或使用 WSLg。确认 FreeSurfer 环境变量：检查是否正确。确认预处理完整：确保recon-all运行无误。按照以上步骤排查问题，如果仍然无法解决，可以提供更详细的 mri_info输出和Freeview 启动日志，我会继续帮你分析！希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。
Freesurfer的基本使用（基于WSL2）
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用于处理人脑MRI的开源软件套件 介绍 FreeSurfer是一个软件包，用于分析和可视化来自横截面和纵向研究的神经影像数据。 它是由开发的。 FreeSurfer提供了用于结构和功能MRI的完整处理流，并包括用于线性和非线性配准，皮质和皮质下分割，皮质表面重建，组形态统计分析，扩散MRI，PET分析等工具。 它也是首选的结构MRI分析软件。 有关使用和理解FreeSurfer工具的大量文档，请访问 。 开发者 请查看并访问我们的，以获取有关配置和构建源代码的分步说明。 支持 如果您遇到问题或对使用FreeSurfer有疑问，请按照以下步骤获得帮助： 搜索档案：在您之前，其他人很可能遇到了相同的问题。 获得答案的最快方法是我们邮件列表。 提出问题：邮件列表并开始讨论！ 如果您发现软件中存在错误，请在阅读我们的文档后随意打开问题或提交补丁。 执照 使用，复制，分发和贡献的条款和条件
如何把matlab代码封装-pysurfing:使用Python使用Freesurfer进行可视化
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如何把matlab代码封装 PySurfing 使用来自Python的Freesurfer进行可视化 Freesurfer是一个功能强大的工具，并提供大量功能来处理和分析MRI图像。 Freesurfer还使用从用户定义的（手动）标签或其标签之一派生的小片段来生成灰色（和白色）物质分割。 Freesurfer还附带了一个名为tksurfer的方便工具，该工具可以根据地图集标签上色，例如，对表面进行着色。 PySurfing是一种开源工具，扩展了tksurfer，提供了一个接口，可轻松为Freesurfer地图集的区域着色，该区域已对其进行了（全部）分割。 PySurfing受到Anderson Winkler博士的工作的鼓舞，他对创建一种可访问的方法进行网络神经变性模拟的解剖可视化感兴趣。 PySurfing由，和进行概念化和编写。 PySurfing的愿景是提供一种工具，以方便地可视化在解剖学表面上进行数学建模得到的结果。 软件需求 主要软件包 PySurfing需要安装以下软件 Freesurfer版本7或更高版本（） Matlab版本2020b Python 3.8或更高版本 P
使用freesurfer来划分脑区
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有关脑区划分的文章，使用该文章可以为我们提供很好的思路
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Freeview 是一个程序，用于查看和处理矢状面、冠状面和轴向面以及 3D 的结构、解剖扫描。该模块既可以使用程序化界面（https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeviewGuide/FreeviewGeneralUsage/FreeviewInterface），也可以使用指令运行。这里加载结构像orig.mgz，以及脑区分割文件aseg.mgz，随后使用look-up table格式显示，然后左半球灰质使用黄色显示。
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Tonyslp的博客
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使用parallel命令完成FreeSurfer批量预处理
freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
03-14 3870
freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍freesurfer的安装freesurfer对结构像分割流程及批处理代码freesurfer对结构核磁共振成像分割输出结果介绍scripts文件夹——存放日志文件mri文件夹——存放结构图像和分区模板图像suef文件夹——存储软脑膜表面，白质文件，把脑吹膨胀的软脑膜表面label文件——存储解剖模板，如DK模板和a2009模板stats文件——存储每个分区的灰质体积，皮层厚度，曲率等形态学信息皮层厚度曲率 freesurfer的安装 freesurf
FreeSurfer
lxqlxq21的专栏
08-04 1649
1.Brain volume aparcstats2table –subjects *h.aparc.stats(Freesurfer 文件夹下stats文件，注意文件名只能取这个，否则找不到文件)
freesurfer使用
qajhdj的博客
03-13 1679
一.做灰白质分割 我的目的是得到某被试的脑白质mask。 1.首先找了freesurfer教程，直接打开了freeview； 2.可视界面中没有直接的wmseg功能； 3.去使用freeview的手册查询wmseg（开始怀疑这种操作不叫该名词..），查了手册看不懂； 4.找视频教程先google英文看不懂，转b站没找到合适标题的。后师兄推荐了一节课是recon-all的。发现此操作得到的结果中有wm.mgz 5.对比已有白质模板数据，分割应该是对的， 6.需要将其由grayscale转为bin
使用freesurfer对t1进行预处理后，如何提取aal模板特定脑区的灰质体积
最新发布
01-23
### 使用 FreeSurfer 处理 T1 加权图像并基于 AAL 模板提取特定区域灰质体积的方法 #### 准备工作 为了实现这一目标，首先需要确保已经成功安装并配置好了 FreeSurfer 和其他必要的工具包。完成 T1 加权图像的预处理后，可以利用 `mri_convert` 或者 `tkregister2` 将原始空间下的数据转换到标准 MNI 空间。 #### 转换至标准化空间 由于 AAL 模板位于 MNI 标准空间内，因此需先将个体化的解剖结构映射至此空间。这一步骤可通过执行如下命令来达成： ```bash mri_vol2vol --mov aseg.mgz --targ $FREESURFER_HOME/average/mni305.cor.mgz \ --regheader --o aseg_mni305.nii.gz --no-resample ``` 此操作会生成一个名为 `aseg_mni305.nii.gz` 的文件，在其中包含了按照 MNI 坐标系排列好的分割信息[^1]。 #### 获取感兴趣区 (ROI) 掩码 接下来要获取所关心脑区对应的二值掩码。假设已知所需 ROI 名字，则可以通过查询 AAL 文档找到对应编号，并据此制作掩码。例如，对于 rACC 这样的区域，可以在 MATLAB 中编写脚本来读取 AAL nii 文件并导出指定 ID 对应的部分为新的 NIfTI 文件。 MATLAB 示例代码： ```matlab % Load the AAL template and define target region IDs aalTemplate = load_untouchable('AAL_template_path'); % Replace with actual path to your AAL file targetRegionIDs = [9, 10]; % Example IDs for bilateral ACC regions; adjust as needed based on documentation % Create binary mask of selected ROIs roiMask = ismember(aalTemplate.img, targetRegionIDs); % Save new NIfTI image containing only these ROIs save_nifti(roiMask, aalTemplate.hdr, 'selected_rois_mask.nii'); ``` 上述过程中涉及到了加载 AAL 模板以及保存新创建的掩码文件的操作；具体函数名可能因使用的库不同而有所变化，请参照实际环境调整相应部分[^2]。 #### 计算灰质体积 最后一步就是计算这些区域内所有体素的数量乘以其各自的体积（通常是 mm³），从而得出总体积数值。考虑到之前得到的是布尔类型的数组形式表示的掩码，可以直接应用逻辑运算符筛选符合条件的位置再求和即可获得最终结果。 Python 实现示例： ```python import nibabel as nib import numpy as np # Load processed segmentation data from previous step seg_data = nib.load('aseg_mni305.nii.gz').get_fdata() # Load previously created ROI mask mask_data = nib.load('selected_rois_mask.nii').get_fdata().astype(bool) # Calculate volume by counting voxels within masked area multiplied by voxel size voxel_volume_mm3 = abs(np.prod(nib.load('aseg_mni305.nii.gz').header.get_zooms())) gray_matter_volume_mm3 = np.sum(seg_data[mask_data]) * voxel_volume_mm3 print(f"Gray matter volume in specified ROIs: {gray_matter_volume_mm3:.2f} cubic millimeters") ``` 这段 Python 代码展示了如何读入先前准备好的分割数据与 ROI 掩码，并通过简单的数学运算得到了选定区域内灰质的具体量度。
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