文件名称：Cortical-Thickness:在这里，我将尝试描述我已学会使用的结构MRI工作流程
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更新时间：2024-05-07 20:05:00
Shell
关于此页 这是一个正在进行的工作！！ 在此页面中，我打算总结结构MRI工作流程的用法，以便根据T1加权MRI体积估算皮质厚度（CT），并进行分析以回答有趣的研究问题。 我在这里的主要兴趣是提供有关CIVET（蒙特利尔神经病学研究所）和RMINC（ ）的详细教程，以估计基于顶点的单个皮层厚度，并随后进行组比较和相关性。 我还将尝试（以较少的细节）描述FreeSurfer（ ）用于CT分析的用途，尤其是旨在进行感兴趣的客体区域（ROI）分析。 数据集 对于示例，我们将使用生成的“心理治疗师中的移情React”数据集 及其结构分析在人中进行 。 您可以从以下目录复制NIFTI卷以及行为和人口统计信息：/ misc / charcot2 / dominguezma / tutorial CIVET 是由麦康奈尔大脑影像中心开发的sMRI处理流程，可更可靠地提取顶点级别的单个皮质表面，并估
【文件预览】：
Cortical-Thickness-main
----N4_formatting.sh(2KB)
----run_civet.sh(593B)
----civet_roi_analysis.R(1KB)
----TA_753_verify.png(843KB)
----civet_wholehem_analysis.R(1KB)
----roi_automatized()
--------analyze_thickness_2.0.R(2KB)
--------.gitkeep(1B)
--------make_me_a_roi_2.0.sh(3KB)
--------binarize_2.0.R(711B)
----_config.yml(134B)
----README.md(26KB)
----imgs()
--------result_FDR.png(26KB)
--------ss1.png(568KB)
--------avg_left.png(376KB)
--------TA_753_verify.png(843KB)
--------statmap_t_front_view.png(125KB)
--------script_help_makemearoi.png(103KB)
--------surface.png(435KB)
--------.tmp(18B)