神经影像数据处理/处理/工具/AFNI

结构

AFNI 是一款基于命令行的工具，即所有处理步骤都定义在脚本中，使用 afni 内置的命令和方法，然后在数据上运行。您可以（但不必）从头开始编写脚本，afni_proc.py 和 uber-subject.py（见下文）是帮助您构建处理脚本的实用工具。Afni 确实有一个用于图像和图形的图形查看器。在您安装了 AFNI（请参阅下面的教程或 ）并通过输入 AFNI 进入 AFNI 环境后，您可以通过输入以下命令调用此 GUI

afni

到您的终端。它将尝试在您的当前文件夹中查找并打开 Afni 或 Nifti 格式数据集，否则在默认的解剖图像上打开。下面提到的教程很好地介绍了如何在处理之前、期间和之后使用查看器检查您的数据。

什么是 afni_proc.py？

一个用于为单被试分析生成处理脚本（proc. scripts）的命令行程序。生成的脚本采用 tcsh 语法编写，易于阅读和修改。在此处了解您需要的语法 ，您将在其中找到所有可能的构建块和选项的完整列表，以及非常有用的示例脚本。当您在 AFNI 环境中输入以下命令时，您将获得相同的输出

afni_proc.py 

在本维基百科每个部分的 AFNI 部分中，有一些关于您在每个步骤中需要的相应 proc.py 命令的基本信息。此外，下面提到的教程很好地介绍了 proc.py。我认为了解的一件事是如何在 proc.py 中包含非默认的处理块（如果您阅读了 proc.py 的帮助信息，就会更清楚地了解这意味着什么）：您可以通过以下方式将单个块包含在它们的默认位置

-do_block

后跟块的名称。如果您想按特定顺序包含处理块，请使用

-blocks

后跟它们各自顺序的块。

什么是 uber_subject.py？

afni_proc.py 的图形用户界面，用于创建处理脚本和运行分析。在使用 AFNI 开始时，使用 uber_subject 创建脚本可能最容易，然后在需要时探索生成的脚本并对其进行调整。但是，此工具还比较新，可能尚未完全开发。

uber_subject GUI 很直观。您可以在此处找到一些帮助 ，或者使用以下命令打开并探索它（假设 AFNI 已安装且 AFNI 环境处于活动状态）

uber_subject.py

Afnis uber_subject.py GUI

数据格式

AFNI 可以处理 nifti 文件（nii 和 nii.gz）。但是，本机数据格式是 .HEAD 和 .BRIK 文件（见 Afni），在使用 nifti 文件时，似乎头信息可能会出现问题。要将 dicom 数据导入 head/brik，请使用 to3d 命令 。

例如，对于 TR 为 2300 毫秒、257 个体积、37 个切片、按 z 方向采集然后按时间采集（zt）、采用交错顺序（alt+z）的功能数据

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

INPUTFILES 应为所有 dicom，即使用通配符，如 data/func/run001/*.dcm，对于解剖结构，则使用

to3d -anat -prefix OUTPUTFILE INPUTFILES

确保在两种情况下，INPUTFILES 都引用所有 dicom，即使用通配符，如 path_to_data/*.dcm

AFNI 中的斜向数据

如果您采集的数据是斜向的，那么此信息将存储在 dicom 头部中。Afni 会识别到这一点并会报错。您应该将 3dWarp 应用于斜向数据（对于解剖结构和功能数据，如果两者都是斜向的，则都需要应用）。另见

3dWarp -deoblique -prefix OUTPUTFILE INPUTFILE

否则，可能是由于不同的马赛克中心导致的，您的配准可能最终看起来像这样

斜向数据的配准可能会失败

文档、教程、链接

关于单个命令的文档 http://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help//index.html

此处提供了一个包含示例数据的教程：http://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/edu/data/CD.expanded/AFNI_data6/FT_analysis/tutorial/

同一个教程，每个步骤都记录在一个视频中：http://andysbrainblog.blogspot.de/2013/08/afni-start-to-finish-playlist.html

这是一个非常有用的“在您完全不了解 AFNI 时需要了解的内容”：http://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/README.afnigui.html

以及您可能还会发现作为入门有帮助的 ppt 演示文稿：http://ngp.usc.edu/files/2013/06/Gimbel_AFNI.pdf