神經影像資料處理/處理/工具/AFNI

結構

AFNI 是一個基於命令列的工具，即所有處理步驟都定義在一個指令碼中，使用 AFNI 中內建的命令和方法，然後在資料上執行。您可以從頭開始編寫指令碼，也可以不用從頭開始，afni_proc.py 和 uber-subject.py（見下文）是幫助您組裝處理指令碼的實用工具。Afni 確實有一個用於影像和圖形的圖形檢視器。安裝 AFNI 後（檢視下面的教程或 ），透過輸入 AFNI 進入 AFNI 環境後，您可以在終端中輸入

afni

它將嘗試在您當前的資料夾中查詢並開啟 Afni 或 Nifti 格式資料集，否則將開啟一個預設的解剖影像。下面提到的教程很好地介紹瞭如何在處理之前、期間和之後使用檢視器檢查資料。

什麼是 afni_proc.py？

一個用於生成單個被試分析的處理指令碼（proc 指令碼）的命令列程式。生成的指令碼採用 tcsh 語法，易於閱讀和修改。在 中學習所需的語法，您可以在其中找到所有可能的構建塊和選項的完整列表以及非常有用的示例指令碼。當您（在 AFNI 環境中）輸入以下內容時，您將獲得相同的輸出

afni_proc.py 

在華夏公益教科書的每個小節中，AFNI 的實現部分都包含了一些關於每個步驟所需的相應 proc.py 命令的基本資訊。下面提到的教程是 proc.py 的良好介紹。我發現的一個有用的資訊是，如何在 proc.py 中包含非預設的處理塊（如果您閱讀有關 proc.py 的幫助，就會更清楚地瞭解這意味著什麼）：您可以在預設位置包含單個塊，方法是

-do_block

後面跟著塊的名稱。如果您希望按特定順序包含處理塊，請使用

-blocks

後面跟著各個塊及其各自的順序。

什麼是 uber_subject.py？

afni_proc.py 的圖形使用者介面，用於建立處理指令碼和執行分析。在使用 AFNI 時，使用 uber_subject 建立指令碼可能是最簡單的，然後在需要時探索生成的指令碼並對其進行調整。但是，此工具仍然比較新，可能尚未完全開發。

uber_subject GUI 非常直觀。您可以在 中找到一些幫助，或者只需使用以下命令開啟並探索它（前提是 AFNI 已安裝且 AFNI 環境處於活動狀態）

uber_subject.py

Afnis uber_subject.py GUI

資料格式

AFNI 可以處理 nifti 檔案（nii 和 nii.gz）。但是，本機資料格式是 .HEAD 和 .BRIK 檔案（參見 Afni），使用 nifti 檔案時，標題資訊可能會出現問題。要將 dicom 資料匯入 head/brik，請使用 to3d 命令 。

例如，對於 TR 為 2300 毫秒、257 個體積、37 個切片的功能資料，這些切片在 z 方向獲取，然後按時間順序獲取（zt），以交錯順序（alt+z）獲取

to3d -prefix OUTPUTFILE -time:zt 37 257 2300 alt+z INPUTFILES

INPUTFILES 應包含所有 dicom，即使用萬用字元，如 data/func/run001/*.dcm，對於解剖資料

to3d -anat -prefix OUTPUTFILE INPUTFILES

確保在兩種情況下，INPUTFILES 都引用所有 dicom，即使用萬用字元，如 path_to_data/*.dcm

AFNI 中的傾斜資料

如果您的資料是以傾斜方式獲取的，此資訊將儲存在 dicom 標頭中。Afni 會識別這一點併發出警告。您應該將 3dWarp 應用於傾斜資料（應用於解剖資料和功能資料，如果兩者都傾斜）。另請參見

3dWarp -deoblique -prefix OUTPUTFILE INPUTFILE

否則，可能是由於不同的鑲嵌中心，您的配準結果可能看起來像這樣

傾斜資料可能會導致配準失敗

文件、教程、連結

單個命令的文件 http://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help//index.html

這裡提供了一個包含示例資料的教程：http://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/edu/data/CD.expanded/AFNI_data6/FT_analysis/tutorial/

相同的教程，每個步驟都記錄在影片中：http://andysbrainblog.blogspot.de/2013/08/afni-start-to-finish-playlist.html

這是一個非常有用的“當您完全不瞭解 AFNI 時需要了解的內容”：http://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/README.afnigui.html

以及一個 ppt 簡報，您在入門時也可能會發現它很有幫助：http://ngp.usc.edu/files/2013/06/Gimbel_AFNI.pdf