How to get a mean grey matter map as a mask?

Submitted by pingfan2008 on Sat, 07/19/2014 - 23:34

大家好，在阅读文献中，常看到这样的描述：
"The resulting T-map （or  Statistical map） was masked by a grey matter map, which was obtained by segmenting the mean normalized high resolution T1-weighted images of all the subjects, to include only the areas falling in grey matter."

我不确定自己理解的上述mask 做法是否正确，联系了作者，但暂时没有得到回复。故特此发帖与大家确定一下：

是不是就是将每个被试segment后的T1像里的 mwc1*img 进行平均，这里的平均可以用rest里面的calculator来完成。之后，再重新采样，以保证平均后的图像大小与标准化后的功能像大小一致？

先谢谢大家的关注与回复。

Submitted by gaolei6096 on Wed, 07/23/2014 - 15:35

上面的描述可能不够详尽，这个做法在文献中比较常见。比如(Han et al., 2011)  Han, Y., Wang, J., Zhao, Z., Min, B., Lu, J., Li, K., He, Y., Jia, J., 2011. Frequency-dependent changes in the amplitude of low-frequency fluctuations in amnestic mild cognitive impairment: a resting-state fMRI study. Neuroimage 55, 287-295.
具体的做法是，联合分割VBM或Dartel-VBM经过调制的灰质图像，平滑后，将所有个体GM图像卡阈值为0.15再做平均，就能得到一个平均的灰质模板，不宜直接计算平均。

Submitted by pingfan2008 on Wed, 07/23/2014 - 16:07

非常非常非常感谢您的回复。

联合分割VBM，具体做法是不是和dparsfA里面T1segment一致呀？因为我点击dparsfA后，用VBM模板，就是T1segment.
如果一致，那最后分割出来的T1像里，还是有：代表灰质的c1*.img;wc1*img;mwc1*img。-----那做平均的灰质图像，具体是选择哪个呢？

谢谢您的提醒，我还没有注意到是先平均再卡阈值，还是先卡阈值再平均呢？可能差异不会太大吧，我看之前：
Wang, Z., Yan, C., Zhao, C., Qi, Z., Zhou, W., Lu, J., He, Y., Li, K., 2011. Spatial patterns of intrinsic brain activity in mild cognitive impairment and alzheimer's disease: A resting-state functional MRI study. Hum Brain Mapp 32, 1720-1740.
里是这样描述：
The global mean ALFF value was calculated for each participant within a group GM mask obtained by selecting a threshold of 0.2 on the mean GM map of all 54 subjects
即：平均GM卡0.2。供参考。http://restfmri.net/forum/node/894

我现在最不确定的就是选取哪个文件来进行平均：c1*.img or wc1*img or mwc1*img？

Submitted by pingfan2008 on Wed, 07/23/2014 - 20:59

原来如此。非常非常感谢您的回复。
我还以为是将其某类图像平均后，之后就进行reslice，使其与功能像一致的大小的图像。原来还有smooth这一步。
这一下全都清楚了。
最后，再请教一个问题：由于之前一直没有得到回复，我就改成spm里面的spm8\apriori灰质模板，卡阈值为>0.3，之后再reslice。那我用灰质模板就不需要smooth了吧？

再次感谢您的耐心回复。

Submitted by gaolei6096 on Wed, 07/23/2014 - 21:55

 做出平均的灰质mask之后，reslice肯定是必须的，重采样成和功能像一样的维度；用spm8\apriori灰质模板卡阈值＞0.3，前面严老师也有过建议，不过PARSF的Templates下面也有GreyMask_02_*的灰质模板，这个里面的阈值可能在0.15~0.3之间，高阈值要牺牲一些结果，可以自己权重啊。灰质先验模板不用smooth了。

Submitted by pingfan2008 on Thu, 07/24/2014 - 10:21

感谢您的耐心回复。
原来dparsf也有阈值mask，我都是自己卡阈值弄的。我之前卡了0.2，发现有些结果不在灰质内了。也卡过0.4，正如您说的，牺牲了结果。所以，0.3阈值是正好合适的。