AFNI神经科学：我如何用3dTproject或3dBandpass替换3dFourier而不破坏预处理管道？

Question

谢谢你花时间看这篇文章，我一直在为AFNI学习的曲线而挣扎，真的很感激有像你这样的好人愿意帮助新手

背景

我们的实验室正在尝试为功能磁共振成像任务相关数据更新过时的AFNI预处理脚本（下面列出的完整脚本）。该脚本在我加入之前很久就编写好了，可能有许多过时的功能

目前，我们的旧脚本使用3dFourier来执行fourier高通滤波器

然而，3dFourier似乎不再是AFNI中的默认函数之一，在进行一些研究后，3dFourier似乎被3dBandpass取代，而3dBandpass又被3dTproject取代

不幸的是，我不知道如何用这种新的替代品取代3dFourier

这是我们当前的3dFourier代码

#------------   
    # fourier highpass filter:
    #
    
    rm -rf dg_mbnf+orig*
    3dFourier -highpass 0.011 -prefix dg_mbnf dg_mbn+orig

问题

出于我们的目的，使用3dBandpass还是3dTproject更好？ 我们将使用什么代码使3dBandpass发挥与3dFourier相同的作用 我们将使用什么代码让3dTproject扮演与3dFourier相同的角色 如果我们要使用3dTproject，我们是否需要更改下面列出的当前管道的其他部分（完整的预处理脚本）

当前AFNI预处理脚本

#! /bin/csh

#----------------------------------------------------------------------#
#       Preprocessing Script
#       Auto-written by ScriptWriter
#----------------------------------------------------------------------#

foreach subject ( ac021916 )

#foreach subject ( hk031915 tl031715 jy031815 dn032815 jj032815 mc041215 kk052615 cl062315 em062915 sl071715 ea072115 mc072915 ck091715 ml100315 hl102515 hp102915 gh110515 jy111715 kp121015 bm021116 #ad021816 yh020616 cl020916 dc021016 lb021516 aj022516 wl021816 bp021916 ac021916 as030616 jl040316 #sy040316 jh040716 hj100616 ty102016)
    cd ../${subject}*   
    echo processing ${subject}

    #------------   
    # copy anatomical:
    #
    
    3dcopy -overwrite 0005_01_T1w_9mm_BRAVO.nii.gz anat
    

    #------------   
    # warp anatomical:
    #
    
    @auto_tlrc -warp_orig_vol -suffix NONE -base /Users/seanminns/abin/TT_N27+tlrc. -input anat+orig
    

    #------------   
    # cut off leadin/leadout and tshift datasets:
    #
    
    3dTcat -overwrite -prefix epi0bk '0004_01_BOLD_EPI_29mm_2sec.nii.gz[6..581]'
    3dTshift -overwrite -slice 0 -tpattern altplus -prefix epi0bk_ts epi0bk+orig
    

    #------------   
    # tcat functional datasets together:
    #
    
    3dTcat -overwrite -prefix dg epi0bk_ts+orig
    

    #------------   
    # cleanup epi datasets:
    #
    
    rm -rf epi*orig*
    

    #------------   
    # motion correct:
    #
    
    3dvolreg -Fourier -twopass -overwrite -prefix dg_m -base 3 -dfile 3dmotion.1D dg+orig
    

    #------------   
    # gaussian blur:
    #
    
    3dmerge -overwrite -1blur_fwhm 4 -doall -prefix dg_mb dg_m+orig
    

    #------------   
    # normalize to percent signal change:
    #
    
    3dTstat -overwrite -prefix average dg_mb+orig
    3dcalc -overwrite -datum float -a dg_mb+orig -b average+orig -expr "((a-b)/b)*100" -prefix dg_mbn
    

    #------------   
    # fourier highpass filter:
    #
    
    rm -rf dg_mbnf+orig*
    3dFourier -highpass 0.011 -prefix dg_mbnf dg_mbn+orig
    

    #------------   
    # refit functional to anatmomical:
    #
    
    3drefit -apar anat+orig dg_mbnf+orig

end