DTI（dwi）使用FSL做预处理及做TBSS处理流程（fsleyes查看结果）_dti数据预处理步骤

预处理
刚开始我用的数据初始文件是多个dcm格式的文件，当时我从格式转换、提取b0、 波脑、涡流、计算张量下来是没有问题的。后来我用dwi的文件（包含四维的.nii.gz、bvec、bval文件），用上面的流程发现中间有个文件生成不了，于是又找了别的方法才搞定。不过结果都是一样的，反正就是生成FA嘛。
1.处理dcm格式文件
格式转换：

 dcm2nii *.dcm
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提取b0：

 fslroi file2 b0 0 -1 0 -1 0 -1 0 1
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波脑：

 bet2 b0.nii.gz nodif_brain -m -f 0.3
1

涡流矫正：

 eddy_correct file2 data 0
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计算张量：

 dtifit --data=data.nii.gz --out=data --mask=nodif_brain_mask.nii.gz --bvecs=bvecs --bvals=bvals
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这里需要注意的是，dcm文件有丢帧往往是生成不了FA的，另外用脚本做预处理计算张量这一步要注意bvec和bval文件的文件名。

2.处理四维dwi的文件（必须包含一个四维的.nii.gz文件、一个bvec文件和一个bval文件）
配准(data.nii.gz为四维文件名)，生成mcf文件：

 mcflirt -in data.nii.gz -refvol 0
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涡流矫正：

 eddy_correct *mcf.nii.gz data_cor.nii 0
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图片分割（4D-3D）：

 fslsplit data_cor.nii.gz
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生成b0:

 mv vol0000.nii.gz b0.nii.gz
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波脑：

 bet b0 nodif_brain -f 0.3 -m
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计算张量：

 dtifit -k data_cor -o dti -m nodif_brain_mask -r *.bvec -b *bval
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删除多余的vol文件：

 rm -f vol*.*
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TBSS处理
DTI处理过程网上教程很多，我只写下fsleyes的命令，具体内容就不多介绍了。

创建FA目录：

 tbss_1_preproc *.nii.gz
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非线性配准（好像并没有得到配准结果，只有一个target和一个mask文件，但大小明显不是）：

 tbss_2_reg -T
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平均FA骨架（做完这一步突然发现上一步的配准结果有了）：

 tbss_3_postreg -S
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阈值限制：

 tbss_4_prestats 0.2
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体素统计（第二行10为正常人数量，20为非正常人数量，如果数据量大可以把第三行的500改成更高）：

 cd ../stats
 design_ttest2 design 10 20
 randomise -i all_FA_skeletonised -o tbss -m mean_FA_skeleton_mask -d design.mat -t design.con -n 500 --T2
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3

查看结果(-cm表示颜色，-dr表示范围，范围中间没有逗号)：

 fsleyes $FSLDIR/data/standard/MNI152_T1_1mm mean_FA_skeleton -cm Green -dr 0.2 0.7 tbss_tfce_corrp_tstat1 -cm Red-Yellow -dr 0.95 1
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结果增厚：

 tbss_fill tbss_tfce_corrp_tstat1 0.95 mean_FA tbss_fill
 fsleyes mean_FA -dr 0 0.6 mean_FA_skeleton -cm Green -dr 0.2 0.7 tbss_fill -cm Red-Yellow
1
2

如果0.95到1之间没有结果，可以降低一下试试看，比如0.9。在样本量很少的情况下，单个样本标记出错（把病人标记成对照或者把对照标记成正常人）会带来极大的影响，本人在这方面吃过亏，100多个数据采用二分法做了很多次处理，才发现其中一个数据在预处理过程中出了点问题。也得出教训是，同一批数据预处理后FA数据大小是差不多的，如果有很小或者很大的，建议排除掉。
另外，类似于TBSS的传统统计方法做的结果个人感觉可信度不是很高，没有结果不代表真的没有区别，可以试试别的办法。有结果…那就恭喜你能出成果了！