在fMRI数据分析中，mask指的是只包含0和1的MRI图像，1表示感兴趣区域，0表示不感兴趣的区域。组水平mask就是一组被试的mask的交集，用于指示一组被试共同感兴趣的区域。构建组水平mask是非常简单的操作，这里介绍用FSL和AFNI构建组水平mask的三种方法。
分类： MRI
解析fsl_motion_outliers脚本
fsl_motion_outliers是FSL提供的一个进行头动校正、计算头动指标（dvars, fd, refrms）并检测离群值（outlier）的Bash脚本，我通过学习这个脚本，试图了解如何在脚本中解析参数以及如何计算常见头动指标。
使用ANTs标记脑区
尽管人类大脑在形态上变异很大，研究者们仍然试图按照某种标准将大脑细分为若干个脑区。标记脑区的方法大概可以分为手工标记和自动标记。手工标记非常耗时，ANTs提供了一种自动标记的方法。在以往手工标记结果的基础上，自动标记新的数据。
使用ANTs分析皮层厚度
ANTs提供了一个基于volume的皮层厚度分析流程（相比于FreeSurfer基于surface的分析流程），这里记录一下如何使用ANTs计算和比较两组被试的大脑皮层厚度。
使用ANTs进行组织分割
组织分割就是将MRI图像划分成不同的成分，比如灰质、白质和脑脊液等。使用ANTs进行组织分割，主要包含三个步骤：颅骨剥离、配准和组织分割。并将ANTs和FSL-FAST的分割结果进行简单比较。
使用FSL进行multi-band时间层校正
使用multi-band序列扫描的功能像是否需要进行时间层校正也许仍是一件有争议的事情。这里介绍使用FSL的slicetimer进行mult-band时间层校正的方法。
使用CAT进行VBM分析
CAT (Computational Anatomy Toolbox) 是一个基于SPM (Statistical Parametric Mapping) 的Matlab工具包，这里记录一下使用CAT进行VBM分析的方法。
使用FSL进行VBM分析
FSL提供了一个进行VBM（Voxel-Based Morphometry）分析的流程，这里重复一下FSL官网的教程；另外，使用volBrain得到的颅骨剥离的结果替换FSL相应的部分，看看结果会如何变化。