注意
转到末尾下载完整示例代码。
FreeSurfer MRI 重建#
本教程介绍如何将 FreeSurfer 与 MNE-Python 配合使用，以处理结构 MRI 数据；我们借助这些数据构建受试者特异性的头皮、颅骨内外板以及皮层表面解剖模型。
FreeSurfer 是一个用于 MRI 数据的开源分析工具箱，可从 https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ 获取。FreeSurfer 提供用于可视化 MRI 数据的图形界面、若干有助于创建感兴趣区（ROI）标签的解剖学分区、诸如 fsaverage 的模板脑，以及多种命令行工具，用于寻找组织边界或将大脑变形以对齐不同受试者之间对应的解剖区域等任务。
这些 FreeSurfer 功能是 MNE-Python 计算前向模型并建立相应源空间（位于皮层表面或脑体积内的一组偶极子网格）所必需的。
第一步#
下载并安装 FreeSurfer 后，还需要几个步骤来设置环境。首先要定义环境变量 FREESURFER_HOME，然后运行 FreeSurfer 的设置脚本：
$ export FREESURFER_HOME=/path/to/FreeSurfer
$ source $FREESURFER_HOME/SetUpFreeSurfer.sh
注意
FreeSurfer 主目录的位置取决于你的操作系统以及安装时所做的选择。更多信息请参阅 FreeSurfer 安装指南。
另一个重要步骤是告诉 FreeSurfer 将研究受试者的解剖学重建结果存放在哪里。这通过名为 SUBJECTS_DIR 的环境变量完成，各个受试者的重建结果将存放在该目录下各自独立的子文件夹中。
$ export SUBJECTS_DIR=/path/to/your/subjects_dir
同样，更多信息请参阅 FreeSurfer 安装指南。
解剖学重建#
第一个处理阶段是创建各种表面重建。通常，完整的 FreeSurfer 重建通过以下命令获得：
$ my_subject=sample
$ my_NIfTI=/path/to/NIfTI.nii.gz
$ recon-all -i $my_NIfTI -s $my_subject -all
其中 i 代表“input”（输入），s 代表“subject”（受试者）。执行该命令将创建文件夹 $SUBJECTS_DIR/sample，并在其中填充若干子文件夹（bem、label、mri 等）。更详细的说明另请参阅 FreeSurfer wiki 推荐的 reconstruction workflow。
警告
即使在性能强劲的计算机上，解剖学重建也可能需要数小时。
FreeSurfer 会执行半球分离，因此大多数生成的文件都有左、右半球两个版本，分别以 lh 或 rh 前缀标识。MNE-Python 保留了这种半球分离（例如，mne.SourceEstimate 对象分别存储两个半球的空间位置（顶点）；参见 SourceEstimate 数据结构）。
下面展示 Sample 数据集受试者左半球的 FreeSurfer 重建结果示例，其中叠加了解剖学分区（此处为 [1] 中的分区）。
# Authors: The MNE-Python contributors.
# License: BSD-3-Clause
# Copyright the MNE-Python contributors.
import mne
sample_data_folder = mne.datasets.sample.data_path()
subjects_dir = sample_data_folder / "subjects"
Brain = mne.viz.get_brain_class()
brain = Brain(
"sample", hemi="lh", surf="pial", subjects_dir=subjects_dir, size=(800, 600)
)
brain.add_annotation("aparc.a2009s", borders=False)
Reading labels from parcellation...
read 75 labels from /home/circleci/mne_data/MNE-sample-data/subjects/sample/label/lh.aparc.a2009s.annot
与 MNE-Python 配合使用#
为使源定位分析正常工作，重要的是事先完成 FreeSurfer 重建。此外，对于许多与逆成像相关的 MNE-Python 函数（如 mne.setup_source_space），必须在全局定义 SUBJECTS_DIR（作为环境变量或通过调用 mne.set_config），或者在每次函数调用时通过关键字参数 subjects_dir='/path/to/your/subjects_dir' 单独指定。
参见 Setting up the source space 了解某个具体函数的工作原理，并参阅 MNE 如何使用 FreeSurfer 输出 了解 MNE-Python 与 FreeSurfer 集成方式的更多细节。
‘fsaverage’#
安装过程中，FreeSurfer 会将名为 'fsaverage' 的受试者复制到 $FREESURFER_HOME/subjects/fsaverage。fsaverage 是基于 40 份真实大脑 MRI 扫描组合而成的模板脑。fsaverage 受试者文件夹包含普通受试者重建会生成的所有文件。概览请参见 https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsAverage，有关用于创建 fsaverage 的受试者的详细信息请参见 https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/Buckner40Notes。fsaverage 的副本也作为 Sample 数据集的一部分提供，并作为独立数据集分发。
fsaverage 最常见的用途之一是作为皮层变形/源估计转换的目标空间。换言之，通常会将每个受试者估计的大脑活动变形到 fsaverage 脑上，以便进行组水平的统计比较。
参考文献#
脚本总运行时间：（0 分钟 1.941 秒）