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AFNI使用指南(连载)--精心整理的AFNI教程
特别奉献精心整理的AFNI使用指南，以飨读者。
preafni.jpg (25.64 KB)
2007-9-15 22:38
目  录
0 前言        ………………………………………………………………… 1
1 如何获得并安装AFNI        …………………………………………… 1
2 基本概念        …………………………………………………………… 1
2.1 数据集        …………………………………………………………… 1
2.2 数据集的存储                ………………………………………………… 2
2.3 数据集块和子数据集块                ……………………………………… 2
session如何设置和读取
2.4 集合或路径        ……………………………………………………… 2
2.5 文件类型                ……………………………………………………… 2
3 AFNI的交互界面        ………………………………………………… 2
3.1 启动AFNI        ……………………………………………………… 2
3.2 AFNI界面        ……………………………………………………… 3
3.3 在Batch Mode下使用AFNI命令                …………………………… 4
3.4 AFNI的Plugins        ………………………………………………… 4
4 数据分析基本步骤        ………………………………………  插页1~13
5 数据处理基本步骤        ………………………………………………… 5
5.1 原始功能像的重建                …………………………………………… 5
5.2 转换成AFNI格式                …………………………………………… 5
5.3 功能像层面时间校正和运动校正                …………………………… 7
5.4 功能像的时间域滤波        …………………………………………… 12
5.5.a 功能像的空间平滑        …………………………………………… 12
5.5.b 补充内容        ……………………………………………………… 16
包括去除头皮外伪影、去除异常时间点、时间序列时间点数据的标准化
(difference/mean)、多个run的数据连接及去线性漂移。
5.6.a 单个被试通用线性模型分析及结果显示        ……………………… 22
包括1D 参考波创建、t-检验及相关分析(及Cluster Analysis)、3dDecon-
volve反卷积分析。
5.6.b 激活图的clustering, montage, and render        ……………………… 31
5.7 空间标准化(切换至Talairach坐标系)                ……………………… 34
5.8 统计图的空间平滑                …………………………………………… 39
5.9 被试统计图的组分析        …………………………………………… 39
6 ROI(Region of Interesting)绘制及分析        …………………………… 45
6.1 手动绘制ROI及ROI分析        ……………………………………… 45
6.2 从激活图创建ROI                …………………………………………… 51
附录1 DICOM图像标准        …………………………………………… 52
附录2  rnxpc源程序        ………………………………………………… 52
附录3  应用于3dDeconvlve分析的脚本源程序        ………………… 53
附录4 AFNI Programs & Plugins        ……………………………………… 56
0 前言(Preface)
MCW AFNI是“Medical College of Wisconsin Analysis of Functional NeuroImage”的缩写形式。由美国Wisconxin医学院生物物理研究所开发研制，主要开发者为Cox博士。
AFNI是一个交互式的脑功能成像数据分析软件。它可以将低分辨率的脑功能成像的实验结果叠加在具有较高分辨率的脑结构成像上进行三维显示。
AFNI程序分为两种，一种是利用AFNI界面本身直接运行的程序(GUI mode)，另一种是脱离AFNI界面执行的辅助程序(Batch mode)。另外还提供了可供扩展功能的Plugins。
1 如何获得并安装AFNI(How to download and install AFNI)
AFNI可运行在多个操作系统下，推荐使用Linux系统。可在afni.v/afni下载源程序 ，并解压至/usr/local/bin目录下，可以直接使用。如提示无执行权限，可使用chmod 777 *命令修改文件权限。
(Linux的使用技巧：输入命令后，长文件名可以输入部分字母，然后按Tab键自动补上；对于较长的命令行，可在行尾加上空格和”\”回车再续行)
2 基本概念(Fundamental AFNI concepts)
数据集(datasets) 和集合(session) 是AFNI 中的两个基本概念，下面作简要的介绍。
2.1 数据集(datasets)
AFNI 中的基本数据单位是数据集(datasets)，它是指由一个或者多个图像的3D 数据块(bricks)以及与之相关的附加信息所组成的数据集。 数据集有两种基本的类型：解剖数据集和功能数据集。AFNI 在进行数据集处理时在任何时候都是以解剖数据集作为背景，再将功能数据集叠加到解剖数据集上。
brickvsvoxel.jpg (17.1 KB)
2007-9-15 22:48
对于功能数据集，它有5 种类型：fim、fith、fico、fitt和fift。 其中各个类型的具体解释如下：
(注：f为function功能，i为intensity强度，th表示threshold阈值，co表示correlation相关，tt表示t-test，ft表示F-test)
fim 表示功能强度，每个体素用一个值表示。
fith 表示功能强度及阈值，每个体素用2 个值表示，第一个值表示“强度”，第二个值表示阈值，用来表示哪一个点是激活点。
fico 表示功能强度及相关性，每个体素用2 个值表示，第一个值表示“强度”，第二个值表示相关系数( -1.0 到1.0 之间) ，当给出一个显著性值p 时，确定激活点。
fitt 表示功能强度及t-test，每个体素用2 个值表示，第一个值表示“强度”，第二个值是t 检验值，当给出一个显著性值时，确定激活点。
fift 表示功能强度及F-test ，每个体素用2 个值来表示，第一个值表示强度，第二个值是F检验值，当给出一个显著性值时，确定激活点。
对应于每个体素的值，可以有4 种数据类型:byte、short、float和complex。
Byte型为8位有符号整数，表示范围为0~255，最多有3位有效数字；
Short型为16位有符号整数，表示范围为-32768~32767，最多有5位有效数字；
Float型为32位实数，最多有7位有效小数。
在AFNI 中，数据集存储为两种类型的文件：头文件(header) 和块文件(brick) 。
所有的数据集都有规定的命名方式，其基本形式是：prefix + view. NAME。
prefix 由用户指定；“+ view”表示数据集的显示形式(坐标系)，由AFNI自动生成，通常有3 种类型即：+orig， +acpc，+tlrc，分别表示原始数据、ACPC和Talairach坐标系。NAME 可为BRIK或HEAD。

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