FMRIB 소프트웨어 라이브러리
FMRIB Software Library| 개발자 | FMRIB 분석 그룹 |
|---|---|
| 안정된 릴리스 | 6.0.1 / 2019년 3월 , 전( |
| 기입처 | C++, TCL |
| 운영 체제 | Linux, macOS |
| 이용가능기간: | 영어 |
| 유형 | 과학적 시각화 및 이미지 컴퓨팅 |
| 면허증. | 커스텀, 비상업적 |
| 웹 사이트 | fsl |
FMRIB 소프트웨어 라이브러리(FSL)는 기능, 구조 및 확산 MRI 뇌 이미징 데이터를 위한 이미지 분석 및 통계 도구를 포함하는 소프트웨어 라이브러리입니다.
FSL은 Apple 및 PC(Linux) 시스템의 사전 컴파일된 이진 및 소스 코드로 사용할 수 있습니다.비상업적인 용도로 자유롭게 사용할 수 있습니다.
FSL 기능
| 기능성 MRI | |
|---|---|
| 기능 | 간단하지만 강력한 GUI를 사용한 모델 기반 FMRI 분석: 데이터 전처리(슬라이스 타이밍 보정, MCFLIRT 모션 보정 및 PREARD+FUGE EPI 언워핑 포함), 프리화이트를 사용한 FILM GLM 타임시리즈 분석, 구조 및/또는 표준 공간 이미지 등록 및/또는 고급 혼합효과 분석 그룹 사용.베이지안 기술 |
| 멜로디 | 확률론적 독립 성분 분석(PICA)을 사용한 모델 없는 FMRI 분석.MELODIC는 데이터 내의 대상 노이즈 및 신호 소스의 수를 자동으로 추정하며, 연관된 "노이즈 모델" 때문에 출력 공간 맵에 유의성("p-values")을 할당할 수 있습니다. |
| 플로피 | 최적의 HRF 기준 함수 생성 및 베이지안 활성화 추정. |
| SMM | 공간 혼합물 모델링 - 복셀 분류의 활성화 및 비활성화 공간 정규화와 함께 히스토그램 혼합물 모델링을 사용한 대체 가설 테스트. |
| 구조 MRI | |
| 베트 / BET2 | Brain Extraction Tool(뇌 추출 도구) - 비뇌의 뇌를 구조 및 기능 데이터로 분할하고 두개골 및 두피 [1]표면을 모델링합니다. |
| 수잔. | 비선형 노이즈 저감. |
| 빠른 | FMRIB의 Automated Segmentation Tool - 뇌 분할(다른 조직 유형으로) 및 바이어스 필드 보정. |
| 추파를 던지다 | FMRIB의 선형 이미지 등록 도구 - 모달 간 및 모달 내 선형 등록.[2] |
| 푸가 | B 필드 맵을 사용하여0 EPI 이미지의 기하학적 왜곡을 해소합니다. |
| 시에나 | 뇌위축을 추정하기 위한 구조적인 뇌 변화 분석입니다. |
| 확산 MRI | |
| FDT | FMRIB의 확산 도구 상자 - 저수준 확산 매개변수 재구성 및 확률론적 트랙토그래피를 위한 도구. |
| TBSS | 트랙 기반 공간 통계(FMIB의 확산 도구 상자의 일부) - 다중 대상 확산 데이터의 [3]복셀별 분석. |
| 기타 도구 | |
| 추론 | 랜덤화(비모수 통계 임계값을 위한 변환 기반 추론 도구), 클러스터(추론을 위해 GRF 이론을 사용한 클러스터 기반 임계값), FDR(허위 발견 속도 추론) 및 Glm(모델 설계 매트릭스를 작성하기 위한 GUI)을 포함한 다양한 추론/임계 도구. |
| FSLye | 3D 및 4D 데이터를 위한 대화형 디스플레이 도구입니다. |
| AVWutils | 이미지 변환 및 처리를 위한 기타 유틸리티. |
역사와 발전
FSL은 주로 영국 옥스퍼드 대학 FMRIB(Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain) 분석 그룹의 멤버들에 의해 작성되었습니다.FSL의 첫 번째 릴리스는 2000년입니다.지금까지 매년 약 1개의 주요 신규 릴리스가 있었습니다.FMRIB 분석 그룹은 주로 Wellcome Trust와 영국 EPSRC 및 MRC Research Councils의 자금 지원을 받습니다.
「 」를 참조해 주세요.
외부 링크
레퍼런스
- ^ S.M. 스미스빠르고 견고한 자동 뇌 추출 기능.Human Brain Mapping, 17(3): 143-155, 2002년 11월.
- ^ Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, J. M. and Smith, S. M. 뇌 이미지의 견고하고 정확한 선형 등록 및 움직임 보정을 위한 최적화 개선.Neuro Image, 17(2), 825-841, 2002.
- ^ S.M. Smith, M. Jenkinson, H. Johansen-berg, D.루커트, T.E. 니콜스, C.E. 맥케이, K.E. 왓킨스, O.시카렐리, M.Z. 캐더, P.M. 매튜스, T.E.J. 베렌스입니다트랙 기반 공간 통계: 다중 대상 확산 데이터의 복셀별 분석.Neuro Image, 31:1487-1505, 2006.
