sienax - całkowita objętość mózgu; korekcja na objętość całej głowy

fsl-anat - kombajn bet, fast, flirt; dostajesz objętości z fasta bez korekcji

recon-all (freesurfer) - kombajn; dostajesz objętości oraz eTIV

  1. Objętości struktur należy normalizować (korygować), bo objętość mózgu koreluje z wielkością głowy. Chcemy kontrolować różnice w wielkości głowy/mózgu w grupie (dzieci vs dorośli, mężczyźni vs kobiety). Przykładowe wartości do normalizacji objętości głowy pomiędzy osobami:
  1. Normalizować można dzieląc lub dodając wartości do modelu ANCOVA (lub zrobić analizę reszt z regresji po wyjęciu TIV). Ref. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3510982/ W skrócie - najlepiej sprawdzić zależność czy nie różni się pomiędzy grupami i wtedy zdecydować (można nawet nie robić korekcji). Jeśli jest różnica to ANCOVA raczej odpada.
  2. W przypadku dwóch timepointów trzeba wykorzystać przekształcenia wewnątrzosobowe (T1→T2, nie T1→MNI vs T2→MNI). Można wykorzystać Freesurfer longitudinal pipeline, SIENA (do GM, WM, Brain) lub analizę jakobianów pomiędzy T1-T2 (podobnie do VBM).

FSL: FIRST * Scaling Factor (SIENAX)

Left thalamus - label 10:
fslstats output_fast_firstseg.nii.gz -l 9.5 -u 10.5 -V

Right thalamus - label 49:
fslstats output_fast_firstseg.nii.gz -l 48.5 -u 49.5 -V

Freesurfer: aseg.stats / eTIV

grep Thalamus stats/aseg.stats
asegstats2table...

mri_segstats --subject subject_name --etiv-only | grep atlas_icv | awk '{print $4}

Analizy

  1. objętości wzgórza

  2. grubość kory

  3. objętość mózgu → 1 i 2 wyciagamy za pomocą asegstats2table i aparcstats2table (atlas DKN)

→ objetość mózgu tak jak w instrukcji poniżej

Freesurfer cheat sheet

→ poprawić osobę sub-20 (dodać control points) puściłem sub-20-cp z control points oraz sub-20-norm z T1w acq-norm (bez fillingu ani robustfov)

pierwsza wyszła tak samo; trudno było postawić controil points a ich skutecznosc okazala się znikoma