从数据准备开始,包括FA图像的拷贝,到TBSS预处理,非线性配准,平均FA图像和骨架创建,再到被试FA值配准到骨架上,以及体素水平的统计分析,使用randomise工具进行组间对比最后,文章展示了如何观察和解释TBSS分析结果。

randomise -i all_FA_skeletonised -o tbss -m mean_FA_skeleton_mask -d -t -n 500 —T2本文介绍如何使用TBSS进行组间统计对比分析,包括无需回归协变量及含有协变量的情况,并详细说明了设计矩阵的调整方法。

tbss分析基本流程:#!/bin/bash #基于体素的形态学分析VBA path=/media/kui/Passport5T/DATA_help/TBSS/row_data mkdir ${path}/Results_DTI_tbss mkdir ${path}/Results_DTI_tbss/FA mkdir ${path}/Results_DTI_tbss/MD mkdir ${path}/Results_DTI_tbss/AD mkdir ${path}/Results_DTI_tbss/RD

6打开生成的FA文件所在的目录 7tbss_1_preproc * 将每个人的FA图依次处理为tbss可处理的格式 Ps:可能需要新建两个文件夹(一个为FA,一个为origdata) 8tbss_2_reg -T 将FA图抽样到1x1x1空间,空间标准化 9tbss_3_postreg –一、TBSS处理数据大致流程1经过mriconvert转换之后,得到每个被试的4D数据,b值以及向量 data nodif 0 1 %choose a now eighted imaging,named nodif 从4D图像中选出一张需要的图像,

原始(非阈值)tstat图像分别为tbss_tstat1和tbss_tstat2必须将下限阈值设置为您在TBSS分析中使用的阈值,例如 p值图像(对于跨空间的多次比较完全校正)是tbss_tfce_corrp_tstat1和tbss_tfce_corrp_tstat2(注意,为了便于显示,这些实际上是1-p,因此在95处的阈值处理给出了重要的簇)。

按要求,准备FA数据并进行预处理(tbss_1_preproc)使用FSL进行基于白质骨架的弥散统计分析(Tract-Based Spatial Statistics,TBSS)分析流程将所有FA图像非线性配准到标准空间(tbss_2_reg)

TBSS(tract-based spatial statistics)是一种分析扩散加权成像(DWI)数据的方法,通过构造纤维束骨架并投射FA图像进行统计分析使用 TBSS 分析 DWI 数据-Alex / 2025-05-12 / free_learner@

: 为了探究脑白质的变化与脑的发育、老化以及疾病之间的关系,通常需要对弥散张量图进行基于体素的统计分析。但是,统计过程中需要进行标准化处理。目前,尚未找到将多个个体的弥散张量图配准到某一个标准模板的好方法。而且 全部分类历史古诗词文档搜索基于传导束的空间统计分析(TBSS)外科学 为了探究脑白质的变化与脑的发育、老化以及疾病之间的关系,通常需要对弥散张量图进行基于体素的统计分析。但是,统计过程中需要进行标准化处理。目前,尚未找到将多个个体的弥散张量图配准到某一个标准模板的好方法。而且 (共 322 字) [阅

TBSS处理步骤一预处理Any study or scanner-specific pre-processing (eg, conversion from DICOM to NIFTI, remov

有了用代码成功完成VBA分析 的经验,我第一反应把tbss的代码翻出来(g_TBSS_pipeline),然后开始调啊调啊,然后失败了进行TBSS 分析需要Mac 系统或者Linux 系统,因为它是基于FSL 的一个工具包,而FSL 只能在Linux系统或者mac 上安装和使用