freesurfer如何将组模板投影到个体空间——如投影 Schaefer2018 到个体空间

最新推荐文章于 2025-04-12 16:15:46 发布
最新推荐文章于 2025-04-12 16:15:46 发布
阅读量1.4k 收藏 2
点赞数 2
分类专栏： FreeSurfer学习 文章标签： bash 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xj4math/article/details/128995490
版权
这篇博客详细介绍了如何使用freesurfer将组模板Schaefer2018投射到个体空间，包括使用mri_surf2surf和mris_ca_label两种方法，并提供了相关资源链接。此外，还提到了在体积空间中生成Schaefer2018 parcellation的步骤和可视化方法。

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

freesurfer如何将组模板投影到个体空间——如投影 Schaefer2018 到个体空间

freesurfer如何将组模板投影到个体空间？

freesurfer的整理流程

在这里插入图片描述

freesurfer的安装

freesurfer的安装详见：freesurfer安装

freesurfer对结构像分割流程及批处理代码

freesurfer对结构像分割流程及批处理代码见：批处理代码

freesurfer运行完recon-all怎么快速查看有没有报错?

freesurfer运行完recon-all怎么快速查看有没有报错?具体见：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
freesurfer制作组平均模板
xxx
09-16 249
make_average_subject #制作组平均模板
使用 ggsegExtra 对大脑分区统计结果进行可视化，如在Glasser360分区模板，Yeo2011模板，Schaefer分区模板上统计结果可视化
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。
10-23 2250
人们越来越重视以更直观的方式可视化神经影像结果。用于传播这些结果的常用统计工具（例如条形图）缺乏神经影像数据固有的空间维度。在这里，我们为统计软件 R 提供了两个包，它们集成了这个空间组件。ggseg 和 ggseg3d 包分别将预定义的大脑分割可视化为 2D 多边形和 3D 网格。这两个包都与其他成熟的 R 包集成在一起，具有很大的灵活性。在本教程中，我们描述了用于脑图谱可视化的 ggseg 和 ggseg3d 包中的主要数据和函数。突出显示的函数能够在 R 中显示大脑分割图。
Schaefer 400图谱
最新发布
yes666666的博客
04-12 278
（A）Schaefer 的 400 个皮质区域，这些区域被分配到 17 个静息态网络，这些网络进一步分为 8 个主要网络：默认模式（默认 A/B/C）、执行控制（控制 A/B/C）、躯体运动 （SomMot A/B）、视觉（视觉 A/B）、边缘（Limbic A/B）、显著性/腹侧注意力 （Sal/VentAttn A/B）、背侧注意力 （DorsAttn A/B） 和颞顶叶 （TempPar）。图 （第一行）显示了 Yeo et al. （2011） 的 7 网络和 17 网络分包。
Freesurfer学习笔记——Multimodal Integration(2.2 Surface-based Group fMRI Analysis ) 8/13
KaSuo幻影的博客
05-29 1946
本节目的：使用小组分析中多个对象的数据来执行fMRI集成 数据：功能生物医学信息学研究网络Functional Biomedical Informatics Research Network（fBIRN）。 1. fMRI Basics 受试者受到刺激后，在功能磁共振成像fMRI中，大脑的某些区域诱发BOLD血液动力学反应功能（HRF）。 首先通过使用运动校正执行分析，然后将每个体素的时程与刺激时间表（与假设的HRF形状进行卷积）相关联。 结果是对每个体素上每个条件的HRF振幅的估计，各种条件的HRF
MRI ANTs之将标准空间图谱配准到个体空间
ashu216的博客
03-15 1016
MRI， ANTs, 配准
ANTS 配准 roi配准之个体空间
li9717的博客
10-28 884
【代码】ANTS 配准 roi配准之个体空间。
freeSurfer颅骨剥离
fanre的专栏
05-23 6966
命令参考 https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/recon-all recon-all -i 输入文件路径.nii -s 创建用于保存文件夹名称 -sd 保存文件夹所在的目录 -命令 -autorecon2-cp 输入输出参考 https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/ReconAllDevTab...
使用freesurfer将基于Schaefer400脑区的组模板投影到个体空间之后，如何提取基于个体的各个脑区统计指标，例如体积，皮层厚度，表面积
12-11
在使用Freesurfer处理Schaefer 400脑区模板并将其映射到个人解剖空间后，提取个体脑区的统计指标通常涉及以下几个步骤： 1. **脑区定位**：首先，通过`recon-all`命令对个体的T1 MRI数据进行表面重建（包括灰质、白...
freesurfer 模板
12-09
通过将个体的MRI数据映射到模板空间，可以减少数据之间的结构差异，从而提高准确性和可靠性。 此外，FreeSurfer模板还可以用于将个体数据与一个已建立的大脑结构数据库进行比较。通过与模板和数据库进行比较，可以...
freesurfer分割流程——recon-all 三 mri文件夹介绍
AliceMeng20的博客
08-23 567
mri文件夹——存放数据结构图和分区模板图像
已知差异脑区MNI坐标，如何将MNI坐标转化为AAL分区和布罗得曼分区Brodmann area名称
04-04
已知差异脑区MNI坐标，如何将MNI坐标转化为AAL分区和布罗得曼分区Brodmann area名称
freesurfer:神经影像分析和可视化套件
04-08
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
matlab设置图片分辨率代码-sunvs:MATLAB中基于表面的脑网络查看器工具箱
05-20
matlab设置图片分辨率代码 SUNVS - A Surface-based Brain Network Viewer Toolbox Grab your towel and don't panic Please feel free to use this toolbox Website: DOI: 10.5281/zenodo.4044779 I am pleasure if you'd like to cite me as follows: Wang, Ningkai. (2020). c14h19no2/SUNVS - A Surface-based Brain Network Viewer Toolbox. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.4044779 绘图指引 0. 前期准备 本绘图工具包的功能依赖于 ，因此在使用前请首先下载 及 ，并正确设置路径 (setpath) 本工具包适用于 164k .gii 格式的 surface 文件（共包含 163842 个顶点），双侧半球的 .gii 文件需分开储存 为方便软件识别，左脑的 surface .gii
使用freesurfer来划分脑区
12-08
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
Python-MNE-源空间和正模型01：FreeSurfer MRI重建
weixin_58312922的博客
08-29 1090
本教程涵盖了如何使用FreeSurfer与MNE-Python一起，来处理我们用于构建头皮、内/外颅骨和皮质表面的受试特异的解剖模型的结构项MRI数据。FreeSurfer是一个MRI数据的开源分析工具箱，可从获取。FreeSurfer提供了可视化MRI数据的图形界面、用于创建感兴趣区域ROI标签的几个解剖分区、模板大脑如fsaaverage，以及用于寻找组织边界或转换大脑以对齐不同受试的相似解剖区域等任务的几个命令行工具。这些FreeSurfer功能对于MNE-Python计算和建立相应的。
FreeSurfer预处理命令
Dream19961996的博客
04-19 1306
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
几种常见的功能性脑网络划分方式
热门推荐
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。
08-25 1万+
近十几年来，越来越多的认知神经科学家把关注点从孤立的“脑区”(regions)转移到更大范围的“脑网络”(networks)上。在以往解读的文献中，也常常能够遇见“默认网络”、“额顶网络”等等术语。在研究中，不同研究者可能会采用不同的脑网络划分方式，从而可能导致对脑网络的命名出现不一致。这里简单总结了认知神经科学领域较为常见的三种脑网络分割方法，希望对读者在阅读脑网络相关文献时有一些帮助。 ...
【知识管理】fsLR surface，fsaverage，MNI152 volumetric 不同space
m0_50089584的博客
02-29 1310
每种空间都适用于特定类型的数据处理和分析。选择哪种空间取决于研究的具体需求、所用的分析软件以及数据的来源。例如，表面空间特别适合于分析大脑皮层的数据，而体积空间适用于整个大脑的分析，包括皮层下结构。通过在适当的空间中分析数据，研究者可以更准确地解释大脑活动和结构的变化。在神经科学和脑成像研究中，不同的"space"（空间）表示用于分析和比较功能磁共振成像(fMRI)数据的不同标准脑模板或坐标系统。
涉及脑区划分模板的论文
雕刻刀
04-22 945
Gordon 和 Glasser 分区分别由 333 和 360 个分区组成，由于估计有300到400个人类皮层区域，Shen和Craddock 分区则分别由300和400个分区组成。LPBA400，AAL，Tailarach，和Craddock图谱。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

sta@ma@brain

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值