磁共振弥散加权成像仪的牵引成像包
PylabberTracts的Python项目详细描述
脓包
牵引管道：
- 假定DWI图像已经过预处理的牵引成像管道。在
- 生成分数各向异性（FA）图像用于进一步的组分析（更多信息，请参见Mrtrix3's dwi2tensor）。在
- 估计反褶积算法使用的组织响应函数（有关详细信息，请参见Mrtrix3 documentation）
- 使用球形反褶积估计光纤取向分布（更多信息，请参见Mrtrix3's dwi2fod）
- 使用iFOD2算法生成流线（由Mrtrix3's tckgen实现）。在
Mrtrix3's documentation regarding the algortihm:
" iFOD2 (default): Second-order Integration over Fiber Orientation Distributions. A probabilistic algorithm that takes as input a Fiber Orientation Distribution (FOD) image represented in the Spherical Harmonic (SH) basis. Candidate streamline paths (based on short curved “arcs”) are drawn, and the underlying (trilinear-interpolated) FOD amplitudes along those arcs are sampled. A streamline is more probable to follow a path where the FOD amplitudes along that path are large; but it may also rarely traverse orientations where the FOD amplitudes are small, as long as the amplitude remains above the FOD amplitude threshold along the entire path."
- 请注意，使用的算法在将来的版本中可能会发生变化，因为不同的算法对不同的视力和数据表现得更好。在
- 将流线从.tck格式转换为更广泛使用的.trk格式。在
- 注意，管道假设所有的图像和数据都是根据最近发布的PyPrep包的输出组织的。 有关moer的信息，请参见PyPrep
牵引处理模块：
执行一个完整的管道，旨在从预处理的DWI图像生成流线。在
使用\u Mrtrix3生成线束：
主要使用Mrtrix3的功能和工具从预处理的DWI图像生成流线。在
Initiate the streamlines generator class with either a specific subject or None = all subjects (default)
- 参数：
- mother{Path}--[PyPrep派生（输出）目录的路径。（应包含0“母级/子级xx”）]
- 关键字参数：
- subj{str}-[“sub-xx”获取特定主题或所有主题都没有]（默认值：{None}）
用法：
>>> from NetworksPlasticity.code import Tracts_processing
>>> from pathlib import Path
>>> tracts = Tracts_processing.Generate_Tracts_with_Mrtrix3(
mother_dir = Path("/path/to/your/derivatives_dir"),
subj = "sub-01",
)
- 注意{mother_dir}目录必须包含名为“sub XX”的子目录
输出：
- 衍生工具/
- sub-01/
- dwi/
- fmap/
- 阿纳特/
- 脚本/
- 地图集/
- 功能/
- tractography/（->；新创建的目录，包含所有tractography相关文件）
- FOD公司_wm.mif文件在
- 回应_西文.txt在
- 在种子.tsv在
- FOD公司_总经理.mif在
- 在数据传输接口.mif在
- 在固定资产在
- 在牵引图.tck在
- FOD公司_脑脊液.mif在
- 在牵引图.trk在
- 回应_通用.txt在
- 回应_csf.txt文件在
- sub-02公司/
- dwi/
- fmap/
- 阿纳特/
- 脚本/
- 地图集/
- 功能/
- 纤维束造影/
- 一。在
- 一。在
- 一。在
- sub-01/
- 项目
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