MRI – 第 8 页 – Alex的学习笔记

CAT拾遗2

总结如何使用CAT进行基于皮层的形态学分析（Surface-Based Morphometry），包括估计皮层指标（厚度、沟回指数、沟深、复杂度等）、平滑和重采样、统计分析和可视化。

使用xjview进行可视化和脑区定位的基本方法。

IVA-GL和GIG-ICA是GIFT提供的两种分析fMRI数据的算法，相比于经典做法，这两种算法在理论上能更好地分离个体变异。

种子点功能连接指某个脑区（seed region）的平均时间序列与全脑每个体素时间序列的皮尔逊相关系数（Pearson correlation），用于刻画该脑区与其他脑区的活动一致性。如何使用AFNI和FSL计算种子点功能连接呢?

总结一下最近学习的关于CAT（Computational Anatomy Toolbox）的一些小知识点，包括平滑核大小的影响、使用置换检验和TFCE进行统计分析、ROI分析、形变分析、估计不同组织总体积等。

GIFT和Melodic是最常用的两个进行独立成分分析的软件包，那么这两个工具得到的结果是否有差异呢？这里用一个例子来比较GIFT和Melodic的差异。

FreeSurfer提供的recon-all脚本包含很多处理步骤，根据我自己的了解介绍其中每个步骤的选项和意义。这些步骤、解释以及具体选项可以在FreeSurfer的ReconAllTable里找到。