Программная библиотека FMRIB - FMRIB Software Library - Wikipedia

Программная библиотека FMRIB
Разработчики)FMRIB Аналитическая группа
Стабильный выпуск
6.0.1 / 11 марта 2019; 20 месяцев назад (2019-03-11)
Написано вC ++, TCL
Операционная системаLinux, macOS
Доступно ванглийский
ТипНаучная визуализация и вычисление изображений
ЛицензияИндивидуальный, некоммерческий
Интернет сайтфсл.fmrib.ox.ac.Великобритания/ fsl/ fslwiki/ FSL
Примеры графических интерфейсов FSL

В Программная библиотека FMRIB, сокращенно FSL, представляет собой программную библиотеку, содержащую анализ изображений и статистические инструменты для функциональный, структурный и распространение Данные МРТ головного мозга.

FSL доступен как в виде предварительно скомпилированных двоичных файлов, так и в виде исходного кода для Apple и ПК (Linux ) компьютеры. Он находится в свободном доступе для некоммерческого использования.

Функциональность FSL

Функциональная МРТ
ПОДВИГАнализ FMRI на основе модели с простым, но мощным графическим интерфейсом пользователя: предварительная обработка данных (включая коррекцию времени среза, коррекцию движения MCFLIRT и устранение искажений PRELUDE + FUGUE EPI); ФИЛЬМ GLM анализ таймсерий с предварительным отбеливанием; регистрация на структурные и / или стандартные космические снимки; и полностью обобщенный групповой анализ смешанных эффектов с использованием расширенных Байесовский техники.
МЕЛОДИКБезмодельный анализ FMRI с использованием вероятностного Независимый анализ компонентов (PICA). MELODIC автоматически оценивает количество интересных источников шума и сигналов в данных и благодаря связанной «модели шума» может назначать значения («p-значения») выходным пространственным картам.
FLOBSГенерация оптимальных базисных функций HRF и оценка байесовской активации.
SMMМоделирование пространственной смеси - альтернативная проверка гипотез с использованием моделирования смеси гистограмм с пространственной регуляризацией классификации вокселей на активацию и неактивацию.
Структурная МРТ
ДЕРЖАТЬ ПАРИ /

BET2

Инструмент извлечения мозга - сегментирует мозг от других по структурным и функциональным данным и моделирует поверхности черепа и скальпа.[1]
СЬЮЗЕННелинейное шумоподавление.
БЫСТРЫЙFMRIB's Automated Segmentation Tool - сегментация мозга (на разные типы тканей) и коррекция поля смещения.
ФЛИРТОВАТЬИнструмент линейной регистрации изображений FMRIB - линейная интер- и интрамодальная регистрация.[2]
ФУГАУстранение искажения геометрических искажений в изображениях EPI с помощью B0 полевые карты.
SIENAАнализ структурных изменений мозга для оценки атрофии головного мозга.
Диффузная МРТ
FDTFMRIB's Diffusion Toolbox - инструменты для реконструкции параметров диффузии низкого уровня и вероятностной трактографии.
TBSSПространственная статистика на основе трактов (часть набора инструментов диффузии FMRIB) - воксельный анализ многопрофильных диффузионных данных.[3]
Прочие инструменты
ВыводРазличные инструменты вывода / пороговой обработки, в том числе: Randomise (инструмент вывода на основе перестановок для непараметрического статистического определения порога), кластер (определение порога на основе кластеров с использованием теории GRF для вывода), FDR (вывод ложной скорости обнаружения) и Glm (графический интерфейс для создания дизайна модели) матрицы).
FSLeyesИнструмент интерактивного отображения 3D и 4D данных.
АВВУТИЛСРазные утилиты для конвертации и обработки изображений.

История и развитие

FSL написан в основном членами аналитической группы FMRIB (функциональная магнитно-резонансная томография мозга) Оксфордского университета, Великобритания. Первый выпуск FSL был в 2000 году; на сегодняшний день ежегодно выпускается примерно один крупный новый релиз. Группа FMRIBAnalysis в основном финансируется Wellcome Trust и Великобритания EPSRC иMRC Научные советы.

Смотрите также

внешняя ссылка

Рекомендации

  1. ^ С.М. Смит. Быстрое и надежное автоматизированное извлечение мозга. Human Brain Mapping, 17 (3): 143-155, ноябрь 2002 г.
  2. ^ Дженкинсон, М., Баннистер, П., Брэди, Дж. М. и Смит, С. М. Улучшенная оптимизация для надежной и точной линейной регистрации и коррекции движения изображений мозга. NeuroImage, 17 (2), 825-841, 2002.
  3. ^ С.М. Smith, M. Jenkinson, H. Johansen-Berg, D. Rueckert, T.E. Николс, C.E. Mackay, K.E. Уоткинс, О. Чиккарелли, М.З. Кадер, П. Мэтьюз и Т.Э.Дж. Беренс. Пространственная статистика на основе трактатов: Voxelwise анализ многопрофильных диффузионных данных. NeuroImage, 31: 1487-1505, 2006.