其實很多軟件都可以實現，這裏介紹一種用bash直接提取統計數據的方法，比asegstats2table更靈活，而且效率也有可能更高。 使用asegstats2table可以直接用freesu… 表格的其餘部分顯示了在aseg中標記的所有結構的此信息。 （請記住，如果要退出“ less”命令，請按“ q”）。
1、linux書籍和筆記可見附件中，推薦學習linux的視頻爲：linux初學者必看 這個視頻我認爲對於初學者是很好的，學習週期大概2到3天即可。 2、freesurfer皮層分割的軟件參考官網：FreeSurfer官方網站，這個官網詳細介紹了從安裝到使用的詳細教材。 3、freesurfer中文的安裝教材推薦看我的博客：安裝教材 4、freesurfer同時可以看看B站的視頻：視頻，這個對於初學者也是很好的 5、還可以看看中文的文檔：中文文檔 exvivo … 本教程簡要介紹解剖ROI分析，包括瞭解FreeSurfer標籤文件，從標籤文件中提取ROI度量以及創建個人和組統計文件以進行進一步分析。 在文本文件的開頭，將包含有關所運行命令，使用的版本，運行該命令的用戶以及時間戳的信息。
exvivo: 目錄
在FreeSurfer處理流中，通過recon-all腳本生成了一些統計輸出文件。 該文件的下一部分定義表其餘部分的列標題，字段名稱和單位。 我們可以期望看到表中每個條目的結構名稱，頂點數量，表面積，灰質體積，平均厚度，厚度StDev，積分校正平均曲率，積分校正高斯曲率，摺痕指數和本徵曲率指數。 exvivo2025 皮層下分割的統計輸出稱爲aseg.stats，是常規文本文件，將包含特定結構的體積。 例如，您可以從該文件中獲取諸如左海馬體積及其平均強度之類的信息。
- 本教程簡要介紹解剖ROI分析，包括瞭解FreeSurfer標籤文件，從標籤文件中提取ROI度量以及創建個人和組統計文件以進行進一步分析。
- 創建一個稱爲mean.practice.table的表，該表列出了主題 和092的所有片段的平均強度。
- 在FreeSurfer處理流中，通過recon-all腳本生成了一些統計輸出文件。
- 皮質細胞分裂的統計輸出，稱爲lh.aparc.stats和rh.aparc.stats，是常規文本文件，將包含特定結構的厚度。
- 該文件的下一部分定義表其餘部分的列標題，字段名稱和單位。
若要查看表面上的標籤，首先（在另一個終端窗口中）使用以下命令將對象的充氣表面加載到Freeview中。 Segmentations 分割，就是把不同value的體素分派到不同的結構中。 可以在lookup exvivo exvivo table中查到相應的結構，同時可以在color table中查到他們相應的顏色。 皮質細胞分裂的統計輸出，稱爲lh.aparc.stats和rh.aparc.stats，是常規文本文件，將包含特定結構的厚度。 例如，您可以從該文件中獲取諸如上顳回的剩餘量及其平均厚度等信息。
exvivo: 使用上の注意情報
創建一個稱爲mean.practice.table的表，該表列出了主題 和092的所有片段的平均強度。 Python逐行讀取txt寫入新的txt_Python逐行讀取txt文本，按符合分割詞並逐行寫入txt…
- 若要查看表面上的標籤，首先（在另一個終端窗口中）使用以下命令將對象的充氣表面加載到Freeview中。
- 其實很多軟件都可以實現，這裏介紹一種用bash直接提取統計數據的方法，比asegstats2table更靈活，而且效率也有可能更高。
- 本節將引導您使用主題的stats目錄執行您可能感興趣的某些結構的組統計信息。
- 以下命令將幫助您將要分析的主題的數據合併到一個表中，該表可以輕鬆讀取到電子表格程序中。
- 3、freesurfer中文的安裝教材推薦看我的博客：安裝教材 4、freesurfer同時可以看看B站的視頻：視頻，這個對於初學者也是很好的 5、還可以看看中文的文檔：中文文檔 …
在表中，第一個單元格是體積，指示該度量是右側所有單元格的單位爲mm3的體積。 可以在卷以下找到主題ID（分別爲4、21、40、67、80、92）。 您會注意到，在我們爲asegstats2table考慮的示例中，每個主題都是3位數字（004、021等）。 創建一個名爲rh.aparc.a2009.thickness.table的表，該表列出對象 和040的所有左半球皮層中的主要厚度。 注意：如果要使用預先存在的標籤並將其註冊到fsaverage，請注意，這可能涉及兩次重採樣，並且結果可能不如在fsaverage上繪製標籤那樣準確。
exvivo: 使用上の注意情報
本節將引導您使用主題的stats目錄執行您可能感興趣的某些結構的組統計信息。 exvivo 以下命令將幫助您將要分析的主題的數據合併到一個表中，該表可以輕鬆讀取到電子表格程序中。 在以下各節中，我們以6個主題爲例（004、021、040、067、080、092）。