Freesurfer之ROI映射步骤总结
前提条件：
1、 完成Ubuntu系统及Freesurfer软件的安装配置，熟悉使用Freeview; 2、 完成数据预处理，包括recon-all subjects –all 及 recon-all subjects –qcache; 3、 知道基于freesurfer的几个matlab函数用法：load_mgh, save_mgh, read_annotation.
[vol, M, mr_parms, volsz] = load_mgh(fname,
4、 .mgh及.mgz是freesurfer使用的MRI volume格式，类似于NifTI, 需用load_mgh和save_mgh
函数打开读取或生成.mgh格式文件，从而在freesurfer上使用。
一、导入matlab函数
在freesurfer的安装路径下，有一个名为matlab的文件夹，里面有一些.m文件用于处理图像，把这个文件夹及子文件夹添加到Matlab路径即可。另一种方法：在终端启动freesurfer，在这个环境下运行matlab，也可以使用这些.m文件（也就是load_mgh等函数）。
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二、整理好被试数据，每一被试的所有数据分别在一个目录下（预处理后默认存放形式）
三、统计同组所有被试皮层特征的均值：
所有基于顶点的皮层测量值均保存在/surf目录下，有左右侧大脑的皮层厚度、灰质体积、皮层表面积、曲率、脑沟深度，以左脑皮层厚度为例说明：如下图所示，lh.thickness是未向标准空间配准的，lh.thickness.fsaverage.mgh是已经向标准空间配准的，剩下的分别用 0, 5, 10, 15, 20, 25 FWHM高斯核函数进行平滑处理的标准化图像。为何标准化？这样可使不同被试的大脑皮层有完全相同的顶点数，也就是左右侧大脑分别有163842个顶点，共327684个。此外，有多个平滑参数可选，一般选FWHM为10的平滑图像，平滑核太小不利于消除噪音，平滑核过大则会使图像信息损失过多。
程序——计算同组被试同一皮层特征的平均值：
最后生成的皮层特征平均图：
四、编辑需映射的特征文件：
程序说明：根据分类性能确定重要脑区及其权重，如RTLE-NC surface area 分类有31个重要特征，同时也有对应的31个分类权重，由于分类权重过小，利用mapminmax函数把所有权重值映射到0.1-1之间（选择0.1是为了避免权重为0 的特征）；把重要脑区分配到左右脑，序号小于等于34为左脑脑区，大于35为右脑脑区； 通过read_annotation函数获取各个脑区对应那些顶点及其位置，根据这些顶点对特定重要脑区赋予权值，非重要脑区的顶点赋零，最后调用save_mgh函数生成具有权值的特征文件。
代码：
生成的具有权重的重要脑区特征文件：
五、Freeview使用
1. 先在终端启动freesurfer, 分别输入以下三条指令即可： tcsh
setenvFREESURFER_HOME /usr/local/freesurfer