串行函数扩散映射软件
sfDM的Python项目详细描述
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安装ependencies
---------
必须首先安装以下软件：
-fsl
-afni
-python nipy
-python nipype
/>-网络
-ipython
>
>
<<
<
````
` ` ` ` `
` ` ` ` `
-ipython
/>git-git-克隆git-http://github.com/pircimcimjhub.com/pircimcimbhub
cd$pwd&；rm-rf/tmp/sfdm
````
running
=
作为nifti格式的二值掩模（必须与dwi图像在相同的3d空间中）
一个高质量的，正确的大脑提取图像在这里可以区分成功注册和失败。此步骤不是自动执行的，不允许选择不同的图像对比度/协议作为高分辨率模板。
可以使用*加载配置*按钮加载之前生成的配置文件。在运行第一步之前，请确保在输入信息后保存配置。
patient info
----
1）**pid**：用于文件命名和标识的患者ID。
2）**parent dir**：输出文件（以及崩溃日志）所在的目录保存。
3）**struct brain**：提取高分辨率参考图像的大脑位置。
4）**肿瘤中心**：*x，y，z*肿瘤中心坐标（高分辨率参考空间）。这将用于生成每个FDM图的3平面图像。
5）**治疗**：如果患者开始任何感兴趣的治疗，请选中以在FDM时间线上创建它。Days Post Baseline是基线扫描后的天数（第一个时间点）
6）**使用GridEngine**：检查以在并行环境中运行注册（*实验*）。必须正确配置环境。注册将提交给long.q
<7）**non linear reg**：此步骤将使用fsl的fnirt非线性注册将每个时间点注册到参考空间中。（*我们当前正在优化注册参数*）。
<8）**reg adc**：如果原始b0个图像不可用（仅ADC），可以直接使用ADC映射注册到参考图像。虽然b0法更可取，但该方法取得了良好的效果。
扫描信息
----
使用+/-扫描按钮添加或删除时间点
1）**dwi**：b0图像的位置（nii/nii.gz）。这可以是独立的b0，也可以是4d堆叠的b0/s1。如果选中了*REG ADC*选项，则不会使用该选项，并且可以留空
2）**ADC**-*必需*：ADC图像的位置（nii/nii.gz）。如果注册到b0图像，它们必须位于相同的三维空间中。
3）**ref**-*required*：中高分辨率图像的位置，最好是同时获取的t2加权作为中间注册图像（nii/nii.gz）。
4）**roi**-*required*：人的位置在与ADC/b0图像（nii/nii.gz）相同的三维空间中真实地描绘肿瘤ROI。
5）**时间（天）**-*时间线所需时间*：从当前时间点的基线扫描开始的时间（天）。
**记住保存任何CO运行前配置更改！**
reg
完成后，使用**查看**按钮检查注册。这将把*fdm/outputs/mergedregs.nii.gz*文件加载到fslview中，以便进行检查。这是所有注册的4D堆栈，覆盖在*struct brain*图像上。
**重要**：继续之前，请确保所有注册都明显准确，否则分析将无效。
时间点
有两个列表：基线和序列。按照惯例，基线应该是与基线扫描相比的所有时间点，而序列扫描是与上一次扫描相比的每个后续扫描。
*只有添加到列表中的时间点才会生成FDM映射*
**完成后请确保保存时间线**
maps
*在*父目录中的*baseline.csv*中，所有生成的图像都保存在*fdm/output s*中，在父目录中使用**view**按钮将生成的地图加载到fsl中
time line
到父目录的行。
安装ependencies
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必须首先安装以下软件：
-fsl
-afni
-python nipy
-python nipype
/>-网络
-ipython
>
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` ` ` ` `
-ipython
/>git-git-克隆git-http://github.com/pircimcimjhub.com/pircimcimbhub
cd$pwd&；rm-rf/tmp/sfdm
````
running
=
作为nifti格式的二值掩模（必须与dwi图像在相同的3d空间中）
一个高质量的，正确的大脑提取图像在这里可以区分成功注册和失败。此步骤不是自动执行的，不允许选择不同的图像对比度/协议作为高分辨率模板。
可以使用*加载配置*按钮加载之前生成的配置文件。在运行第一步之前，请确保在输入信息后保存配置。
patient info
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1）**pid**：用于文件命名和标识的患者ID。
2）**parent dir**：输出文件（以及崩溃日志）所在的目录保存。
3）**struct brain**：提取高分辨率参考图像的大脑位置。
4）**肿瘤中心**：*x，y，z*肿瘤中心坐标（高分辨率参考空间）。这将用于生成每个FDM图的3平面图像。
5）**治疗**：如果患者开始任何感兴趣的治疗，请选中以在FDM时间线上创建它。Days Post Baseline是基线扫描后的天数（第一个时间点）
6）**使用GridEngine**：检查以在并行环境中运行注册（*实验*）。必须正确配置环境。注册将提交给long.q
<7）**non linear reg**：此步骤将使用fsl的fnirt非线性注册将每个时间点注册到参考空间中。（*我们当前正在优化注册参数*）。
<8）**reg adc**：如果原始b0个图像不可用（仅ADC），可以直接使用ADC映射注册到参考图像。虽然b0法更可取，但该方法取得了良好的效果。
扫描信息
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使用+/-扫描按钮添加或删除时间点
1）**dwi**：b0图像的位置（nii/nii.gz）。这可以是独立的b0，也可以是4d堆叠的b0/s1。如果选中了*REG ADC*选项，则不会使用该选项，并且可以留空
2）**ADC**-*必需*：ADC图像的位置（nii/nii.gz）。如果注册到b0图像，它们必须位于相同的三维空间中。
3）**ref**-*required*：中高分辨率图像的位置，最好是同时获取的t2加权作为中间注册图像（nii/nii.gz）。
4）**roi**-*required*：人的位置在与ADC/b0图像（nii/nii.gz）相同的三维空间中真实地描绘肿瘤ROI。
5）**时间（天）**-*时间线所需时间*：从当前时间点的基线扫描开始的时间（天）。
**记住保存任何CO运行前配置更改！**
reg
完成后，使用**查看**按钮检查注册。这将把*fdm/outputs/mergedregs.nii.gz*文件加载到fslview中，以便进行检查。这是所有注册的4D堆栈，覆盖在*struct brain*图像上。
**重要**：继续之前，请确保所有注册都明显准确，否则分析将无效。
时间点
有两个列表：基线和序列。按照惯例，基线应该是与基线扫描相比的所有时间点，而序列扫描是与上一次扫描相比的每个后续扫描。
*只有添加到列表中的时间点才会生成FDM映射*
**完成后请确保保存时间线**
maps
*在*父目录中的*baseline.csv*中，所有生成的图像都保存在*fdm/output s*中，在父目录中使用**view**按钮将生成的地图加载到fsl中
time line
到父目录的行。
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