PANDA pipeline的安装与使用-使用（3）输入及参数设置

大部分是翻译与manual，其中红字标出了使用时遇到的困难问题以及解决的方法。

正文

数据的输入！mainpipeline的输入！

1.如果输入是DICOM文件， 每个人一个目录，根据不同的成像手段，建立出不同的子目录。

2.如果输入的是NifTI文件，将 放在一个成像的文件夹下B值，B向量，.nii或.nii.gz的文件。

子文件夹书一定与扫描的次数相同（如果每个人有不同的扫描次数）。

这三个东西可以用DICOM 2 NII来转换的时候直接得到

 

输出：

Result PATH路径下会存放所有的输出结果。

每个人都会生成一个独特的ID。用户设置，提议，用一种头好码作为疾病代号

输入规则是MATLAB的数字输入规则，1：3 5 8 9 相当于1 2 3 5 8 9。还可以输入前缀，我们也可以用前缀来表示疾病类别。

RUN->保存很重要的配置文件-》运行

也可用save选项主动保存配置文件。可以用Load命令*.PANDA来查看后台运行的状态，

注意！！！DWI图像需要区分扫描时间（扫描次数）

注意！！！文件夹的名称中不能包含空格！

 

提供了一个选择文件夹的小工具！

并且提供了勾选use*的选项！

在进行文件选取时，可以在Dir中输入/data/234（这是路径名）/*/stand*/*WM*，然后Enter，这样就可以把所有包含WM字段的在/data/234/文件夹下的所有文件都选择进来。

而/data/234/000*/stand/*WM*可以找/data/234/文件夹下所有以000开头的文件夹内所有以stand为开头（前缀的）文件夹下包含WM字段的文件。

而/*nii.gz可以把所以以nii.gz结尾（就是nii.gz格式的文件选择出来）

同时，使用/data/234/000*/stand*回车可以把000开头的文件夹下stand开头的文件夹全部选中。

 

Pipeline_opt用于设置pipeline的工作环境。

一台机器使用batch，多台机器可以使用qsub，以SGE环境运行。Max_queued是当前具有的核心数，也就是可以同时跑程序的人的数量。

Diffusion_opt用于设置DTI处理的基本参数。

F:f用于剥头皮，f越小可以得到越大的脑区轮廓。

Cropping_gap:脑边界与选择边界（为了节省计算机内存空间，会把脑边界提取出来）相距的voxel。

Resample_resolution:标准化重采样的分辨率，如果输入2，就是2*2*2

Smoothing_Kernel(平滑核)：

RAW NII FROM DICOM:可以设置是否删除在进行运算的时候由DICOM转化为NII所生成的文件。文件比较大，用户一般用不到，所以可以删除它来节省空间。

TBSS:用不用TBSS，一般是默认，但是成组分析时可以采用。因为这个软件提供了一个单独做TBSS的小工具。SK_cutoff用来去除灰质和脑脊液中的一些voxel。

Normalizing_Target：是会将个体空间FA配准到标准空间，默认采用的是FSL提供的一个配准模板。

WM的两个：是白质分区图谱。可以用这两个图谱分析每个分区中FA/MD/lambda1/lambda2,3的值，用户可以用这些值来进行SPSS的统计分析。第一个Label图谱共有48个分区。第二个概率追踪图谱共有20个分区。分区说明详见manual.

Tracking_opt用于设置纤维追踪以及网络构建的基本参数。

Image_Orientation:是图像的方向，一般选择自动。

Angle_Threshold:角度阈值，当纤维的转角大于这个角度，我们便停止追踪，默认值是35°。

Propagation_Algorithm:纤维追踪的算法，调用的是DiffusionToolkit，这个软件提供了四种纤维追踪的算法，具体信息参见DiffusionToolkit的网站。

Step_Length:追踪过程中，两个单元之间的步长，在某些算法下是没有步长的，比如说FACT算法。

FA_Threshold:FA的阈值，当追踪到FA阈值之外的时候我们便停止追踪。

Orientation_Patch:按照DiffusionToolkit的要求就可以设置，这一点在DT的网站上有说明。如果不知道就自己对每个参数进行测试，观察结果。

Apply Filter:一般都勾选这个滤波器。他可以将折线处做得更加平滑。

 

Network Node Definition:为了做网络，进行网络节点的定义。

两种情况：

1.      如果已经有了一个被试在个体空间下脑的分区文件，那么可以直接Parcellated Native Space这个文件，将所有被试在个体空间下脑分区的文件选择进来。

2.      如果没有脑分区文件，就可以选择T1 image这个选项。将所有被试剥头皮后的T1像选择进来，并且设置标准的图谱，比如AAL，然后程序就可以自动算出在个体空间下的脑分区文件。首先，FA的路径是自动生成的。根据ID,result_PATH等选择的，所以一般情况下不要移动result_path。其次，T1像一定要完成了剥头皮的操作。Fsl的第一个工具brain extraction就是用来剥头皮的。（好像我们下载的15年的版本已经可以进行批量的处理了）。Parcellated images以及T1 images的顺序应当与FA图像顺序保持一致。

 

Network Construction:网络的构建。

Deterministic选项用于确定性的网络构建。

B&P用于进行基于概率的网络构建。这样的话就必须进行网络节点的定义工作。

Bedpostx的具体信息参见FSL的网站，

先前输入模板，然后输入label_ID就可以分析我们所感兴趣的脑区。