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应用指数:3 分
类型:电脑应用性质:国外软件版本:v4.0 免费版大小:14.3 MB更新:2025-03-11语言:英文等级:平台:WinXP, Win7, Win8, Win10, WinAll官网:暂无
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mriCroN提供医学图像分析功能,将NIfTI类型的图像添加到软件就可以执行分析,可以在软件查看CT图像,可以在软件查看MRI图像,可以查看DR图像,只要图像是NIfTI类型就可以通过这款软件加载,软件也提供了一个格式转换器,可以将其他医学图像快速转换为hdr、nii类型的图像,转换完毕就可以加载到这款软件分析,让用户可以在电脑软件上分析病变症状;mriCroN界面功能很多,全部菜单界面都是英文,如果你看懂英文就可以使用这款软件分析图像。
1、支持格式转换:SPM2(3D Anlyze hdr/img)、SPM5(3D NIfTI hdr/img)
2、支持其他工具:Render、Multislice、4D Traces、Histogram、Information
3、Peristimus图形分析功能,可以在软件分析核磁共振的数据,可以生成脑部刺激图
4、支持病变数据分析功能,通过分析医学图像就可以自动生成对应的数据内容
5、MRIcron 提供了绘制大脑区域的简单工具,支持绘制线、擦除线、绘制粗线、擦除粗线
6、支持将DICOM转换为SPM8 (3D NIfTI nii)、4D NIfTI hdr/img
7、将将图像转换为FSL (4D NIfTI nii)、Compressed FSL (4D NIfTI nii)
8、支持将分析的图像另存为NIfTI、另存为位图
1、使用VOI屏蔽图像:删除带有VOI的区域、使用VOI保护区域
2、叠加比较:交叉口[VOl和叠加]、工会[VOI或覆盖]、遮罩[VOI但不覆盖]
3、统计数字:创建重叠图像、减法图、批次描述、批量探测图、批量集群问题图
4、转换:ROI-> VOI、VOI->NII、NII->VOI、VOI -> Text
5、轻扫3D:Left、Right、Posterior、Anterior、Inferior、Superior
6、高级:阶段到Rad/s、大脑提取、裁剪边缘、脑面罩、创建SPM5掩码、LR翻转
7、其他内容:应用群集阈值、导出为RGB图像、重新切片图像、调整图像,使VOI强度为零
1、启动mriCroN软件,可以加载hdr、nii类型的图像到软件分析
2、支持打开最近的、打开模板、关闭图片、另存为NIfTI、另存为位图
3、覆盖功能,支持添加覆盖、闭合覆盖层、背景透明度、其他覆盖层的透明度
4、画
打开VOI
保存VOI
关闭VOI
VOI颜色
强度过滤器
流畅的语音
使用VOI屏蔽图像
叠加比较
统计数字
5、视图功能
显示
3D平滑背景
3D平滑覆盖
2D全部平滑
翻转L/R
yoke
十字花饰
MNI坐标
地标
6、设置界面
图像显示
加载时重新定位图像
512:最大维度[体素]
12:渲染线程
5:显示小数位
单行中的所有切片
利息提取量
显示绘图菜单和工具
细笔
点击填充图标时过滤所有封闭区域
70:厚拉伸的平板压力,%
30:厚擦除的平板电脑压力,%
7、格式转换功能,可以直接将dicom图像添加到软件转换为nifti格式
指定设计
让我们用我们将要分析的数据集来熟悉自己。
1、启动 NPM 并打开设计窗口 (VLSM/设计...)。将出现一个 speadsheet。选择 File/Open 并查看文件 continuous.val。每行显示 每个患者的表现,例如患者 1 确定了 2 个项目,而患者 2 检测到 44 个项目。请注意,使用 该软件 较高的分数反映得更好 性能。如果您有二项数据(其中 performance fall into 两个离散分类),您应该表示存在 Deficit 替换为 0,性能正常,替换为 1。请注意,文件名 在左列中列出,性能在右列中列出 始终对应于同一患者。
2、我们需要首先描述病变图并命名行为 绩效衡量标准。选择 View/Design 以显示描述 窗。
1.预测因子:显示行为度量的数量 - 这里我们只检查字母取消性能。
2.预测变量名称:对于每个预测变量,插入一个易于记忆的名称,例如,“cancel”用于我们的字母查找任务。
3.您可以通过以下方式选择病变图的文件名 按“Select Images”(选择图像)按钮,从中选择病变图 所有参与者。您应该同时选择所有图像, 并且所有图像都应该放在一个文件夹中(例如,您的 病变图可能是 C:dataset1.voi、C:dataset2.voi 等)。病变 图像可以是 MRIcron VOI、NIfTI .nii、压缩的 NIfTI .nii.gz或 分析 (.hdr/.img) 格式。如果您确实选择了图像,请确保 文件名与患者的表现相匹配,如步骤 1 中所述。
4.您还可以设置先验的最小病变密度阈值。为 例如,在分析 22 个人时将值设置为 10% 意味着 将仅计算损坏超过 2 个的体素的统计数据 人。此阈值的较大数字可能会增加您的统计数据 power,因为您只会计算通常 受伤。但是,较大的值将无法检测到罕见的损坏 是赤字的可靠预测指标的区域。请注意,此值 基于体素中病变的总发生率,而不管 行为表现。
计算结果
接下来,我们计算统计结果。您可以进行 一些统计数据,方法是在 Draw/Statistics 菜单中选择 核磁共振。但是,这里我们描述了使用 NPM 在 MRIcron 中尚不可用 - 具体来说,NPM 可以 执行排列阈值和 Brunner 和 Munzel 检验。自 进行这些统计, 您需要下载并安装 npm.exe - 这仅适用于 Windows作系统。
1、首先转到 'Options' 菜单并将排列设置为 None。 排列阈值可能很有用,但至少需要 1000 比正常的 False-Discovery Rate 校正阈值长的时间, 并且通常不太敏感。因此,为了让您第一眼看到您的 data 中,请关闭此功能。
2、用于分析连续数据:
1.转到“选项”菜单并单击“测试” - 确保选中“Brunner Munzel”并取消选中 t 检验。 我们的数据不是正态分布的,因此我们将使用非参数的 测试(使用排列的 Brunner Munzel 排名顺序统计量)。
2.单击 VLSM/BinaryImagesContinuousGroups 命令。选择 continuous.val 文件。
3、对于分析二项式数据:
1.单击 VLSM/BinaryImagesBinaryGroups 命令。选择 binomial.val 文件。这将使用 Liebermeister 度量(一个更 比卡方检验或 Fisher 精确检验敏感的二项式检验,参见 Seneta 和 Phipps,2001 年;Phipps,2003 年)。
4、NPM 现在将计算请求的测试。它将创建 所有患者的重叠图像(例如 sum.nii.gz)和统计数据 map(BM.nii.gz 表示连续数据,L.nii.gz 表示二项式数据)。
查看结果
我们可以打开生成的统计图并放置它们 在解剖扫描之上。如果您的病变图与 立体定向 MNI 空间,您可以在其中一个标准 模板 (File/OpenTemplates/ch2)。这是一个快速指南:
1、启动 MRIcron 并选择 File/OpenTemplates/ch2bet 作为我们的背景图像
2、选择 Overlay/Add 并选择在上一步中创建的统计地图(例如 C:datasetbinL.nii.gz)。
3、当 MRIcron 检测到统计映射时,它会计算 p 值 以确定错误发现率 (FDR) threshold - 例如,您的数据中存在多少稳健信号。 MRIcron 显示 Z 分数的直方图。示例中的注释 下面,大多数数据都有正 Z 分数,表明稳健 信号(如果我们的数据只是噪声,我们应该会看到一个钟形的 均值为 0 的分布,而平均 Z 分数约为 2)。
4、接下来,MRIcron 显示叠加层。请注意 筛选 软件报告 临界值:P05/P01 值 对应于未校正的 P<0.05 和 P<0.01 值,这些值非常 liberal (这些测试会发出许多误报,例如,这里我们有 进行了 16082 次测试,因此 p05 应该会导致许多假阳性)。 fwe05 和 fwe01 值对应于 Bonferroni 校正的 值:此测试非常保守,您经常无法 检测真实效果。FDR05 和 FDR01 结果反映了 False 发现率 - 例如 FDR05 应显示大约 20 次实际激活 每一个误报。请注意,当信号非常少或没有信号时, 罗斯福和邦费罗尼一样保守,但它能适应实际情况 signal 的 intent 中。请注意,您可以选择图像阈值 和 cutoff 进行叠加。请注意,默认情况下, 我的软件加载了阈值从 FDR05 到 FDR01 的统计图, 除非信号不足,在这种情况下,它使用 未校正的 0.05...0.01 值。另请注意,当前的叠加层是 设置为以单色红色配色方案显示。
下图显示了更改阈值如何更改 统计叠加层的外观。考虑原始的统计地图 显示在左侧面板中,而中间面板已被阈值设置为 仅显示 Z 分数大于 2.5 的体素(具有三个区域) 幸存下来),右侧面板显示更保守的 阈值 Z>4.5 - 只有一个峰存活。
5、我们可以重复步骤 2..4 来加载多个叠加层,以进行比较 不同的统计测试。例如,单击 “tutorialfmri.bat”图标将启动 MRIcron 并加载到重叠 感兴趣区域。通过使用 Overlay/TransparencyOnOtherOverlays 命令,我们可以同时查看这两个叠加层
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