【FSL】FSLを用いた拡散テンソルイメージング: DTI

1. 目的
2. コマンド
3. 使用例

1. 目的

  • FSLを用いた拡散テンソルイメージング: DTI

2. コマンド



dtifit -k <filename>
 dtifit --verbose

Compulsory arguments (You MUST set one or more of):
	-k,--data	dti data file
	-o,--out	Output basename
	-m,--mask	Bet binary mask file
	-r,--bvecs	b vectors file
	-b,--bvals	b values file

Optional arguments (You may optionally specify one or more of):
	-V,--verbose	switch on diagnostic messages
	-h,--help	display this message
	--cni	Input confound regressors
	--sse	Output sum of squared errors
	-w,--wls	Fit the tensor with weighted least squares
	--kurt	Output mean kurtosis map (for multi-shell data)
	--kurtdir	Output  parallel/perpendicular kurtosis maps (for multi-shell data)
	--littlebit	Only process small area of brain
	--save_tensor	Save the elements of the tensor
	-z,--zmin	min z
	-Z,--zmax	max z
	-y,--ymin	min y
	-Y,--ymax	max y
	-x,--xmin	min x
	-X,--xmax	max x
	--gradnonlin	Gradient Nonlinearity Tensor file


dtifit -k <DWI images> -o <OUTPUT> -m <MASK> -r <b-vectors file> -b <b-values file>

3. 使用例


├── DWI.nii.gz  # 拡散MRI
├── DWI_mask.nii.gz  # 拡散MRIのマスク画像
├── bvals  # b-values
└── bvecs  # b-vectors


dtifit -k DWI.nii.gz -o output -m DWI_mask.nii.gz -r bvecs -b bvals


  • output_V1 – 1st eigenvector (固有ベクトル)
  • output_V2 – 2nd eigenvector
  • output_V3 – 3rd eigenvector
  • output_L1 – 1st eigenvalue (固有値)
  • output_L2 – 2nd eigenvalue
  • output_L3 – 3rd eigenvalue
  • output_MD – mean diffusivity
  • output_FA – fractional anisotropy (isotropic ~ 0; stick-like ~1)
  • output_MO – mode of the anisotropy (oblate ~ -1; isotropic ~ 0; prolate ~ 1)
  • output_S0 – raw T2 signal with no diffusion weighting

FA, MD, L1の画像は、以下。

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