1. 目的
- TBSS(Tract-Based Spatial Statistics)で出た有意領域をマスクとしてDiffusion mapなどの画像定量値を計測
2. ソースコード
TBSSの結果が格納されているフォルダ(「stats」フォルダ)で以下のコードを実行。
この例では、健常群と患者群の2群比較をした結果を用いている。
c1: 患者群 > 健常群
c2: 患者群 < 健常群
の片側検定の結果をまとめている。
手順は次の通りです。
- corrected p mapを0.95でしきい処理することで有意差のあった領域のマスクを作成
- 1.のマスクを用いて各被験者の画像定量値を計測
- skeletonisedされた画像(all_[map]skeletonised.nii.gz)とそうでない画像(all[map].nii.gz)のそれぞれを別々に計測
- 計測した結果をまとめる(c?_allmap.txt)
.nii.gz) # C1 (ASD>HC) fslstats -t all_${map}.nii.gz -k tbss${map}_tfce_corrp_tstat1_sigmask.nii.gz -M >> stats_sigmap/original_map/c1_${i}_${map}.txt # C2 (ASD<HC) fslstats -t all_${map}.nii.gz -k tbss${map}_tfce_corrp_tstat2_sigmask.nii.gz -M >> stats_sigmap/original_map/c2_${i}_${map}.txt # calc skeletonised map (all_[map]_skeletonised.nii.gz) # C1 (ASD>HC) fslstats -t all_${map}_skeletonised.nii.gz -k tbss${map}_tfce_corrp_tstat1_sigmask.nii.gz -M >> stats_sigmap/skeletonised_map/c1_${i}_${map}.txt # C2 (ASD<HC) fslstats -t all_${map}_skeletonised.nii.gz -k tbss${map}_tfce_corrp_tstat2_sigmask.nii.gz -M >> stats_sigmap/skeletonised_map/c2_${i}_${map}.txt done # summary result paste stats_sigmap/original_map/c1_* > stats_sigmap/original_map/c1_allmap.txt paste stats_sigmap/original_map/c2_* > stats_sigmap/original_map/c2_allmap.txt paste stats_sigmap/skeletonised_map/c1_* > stats_sigmap/skeletonised_map/c1_allmap.txt paste stats_sigmap/skeletonised_map/c2_* > stats_sigmap/skeletonised_map/c2_allmap.txt