Diffusion Connectome Pipeline(DCP) IDG/MCGOVERN INSTITUTE FOR BRAIN RESEARCH AT BNU Diffusion Connectome Pipeline(DCP) Weijie Huang State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University hwjbupt@gmail.com

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Introduction Background Diffusion MRI has become a powerful method to infer fiber tract and brain anatomic connectivity. The human brain can be investigated using structural connectomics, which may be thought of as its "wiring diagram" Given the huge complexity of this methodology, toolboxes for diffusion connectomics construction are still lacking. Diffusion Connectome Pipeline(DCP) is notable for its specificity and usability. Arcuate fasciculus 我们都知道人类的中枢神经系统大约由100亿个神经元组成，一些功能相同起止点相同的神经元共同组成纤维束，水分子在这些纤维束中的扩散具有各向异性，即沿着纤维束扩散的快，垂直纤维束的方向扩散的慢，而这种现象可以被核磁仪器检测出来，因此通过核磁共振我们可以从宏观水平重建出大脑中粗大的白质纤维束，而这些白质纤维束将灰质相互连接，构成了一个复杂的脑网络系统。近几年来，从脑网络的角度研究大脑的结构变化越来越多。从核磁数据的预处理到网络的构建步骤复杂繁琐，虽然也出现了一些工具包帮助人们处理，但是这些工具包对于用户来说都不够友好，因此我们课题组就开发了一款简单易用傻瓜式的工具包。

Diffusion Connectome Pipeline An easy, and flexible tool for structural connectome construction. Automatic: Fully-automatic processing from DICOM/NIfTI files to matrix files. Smart: You can run the program from the last termination, if the program terminate mid-way. Facilitative: The software runs in the windows. 相比较于其他的工具包或者软件，DCP主要有三个优势，一是可以自动的批量处理DICOM或者Nifti格式数据；二它也很灵活，不仅可以批量处理也可以单独执行处理流程中的某一步，比如因为断电电脑死机造成数据处理过程中断，重新启动程序后，可以从上次程序中断的地方执行，而不必重新执行上次中断前完成的流程；三是这个软件对于用户非常友好，首先它是运行在windows下的，其次它的界面也非常简洁明了，操作简单。目前DCP发布在了这两个网站上，大家可以从这两个网站下载，以后更新的版本也会及时发布在这两个网站上。 https://www.nitrc.org/projects/dcp http://github.com/forwho/DCP

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Installation With Matlab Environment: Matlab R2010b or higher Add DPC path to Matlab search path Click ‘File’ in Matlab menu -> Click ‘Set Path’ -> Click ‘Add with Subfolders…’ button in the popup dialog -> Select the ‘DCP’ folder on the machine -> Click ‘OK’ button -> Click ‘Save’ Button. Type ‘DCP’ in the command window of matlab 它的安装和传统的MATLAB的工具包安装流程是一样的，在较老版本的MATLAB上是点击File，然后点击Set Path，在弹出的对话框中再点击左边第二个Add with Subfolders这个按钮（这个需要强调下，经常有人弄错），不是第一个Add folder。然后选择DCP这个文件夹，点击OK，点击Save，这样安装就完成了。因为DCP里面的部分功能调用了SPM，所以如果大家电脑里没有安装SPM，也需要一相同的方式安装上SPM。（需要注意的是SPM和DCP存放的路径中不能有空格和中文）

Installation With Matlab 它的安装和传统的MATLAB的工具包安装流程是一样的，在较老版本的MATLAB上是点击File，然后点击Set Path，在弹出的对话框中再点击左边第二个Add with Subfolders这个按钮（这个需要强调下，经常有人弄错），不是第一个Add folder。然后选择DCP这个文件夹，点击OK，点击Save，这样安装就完成了。因为DCP里面的部分功能调用了SPM，所以如果大家电脑里没有安装SPM，也需要一相同的方式安装上SPM。

Installation With Matlab 安装完成后请点击DCP/code目录下bneddy.exe这个文件，这是为了测试大家的windows系统是否缺少必要的动态链接库文件。如果有人弹出了这样的窗口，那就说明系统文件里缺少了这个动态链接库文件。解决办法是找到与你系统对应的这个文件，把它放在C:/windows/System32下就好，对应是指系统版本和计算机的位数都要一致。可以从网上下，或者找找周围同学有这个文件的拷一下也行。如果没有弹出这个窗口，那安装就没问题了。

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Procedure of DCP: + T-1 T Preprocess: converting from DICOM to NIFTI correcting head motion and eddy-current calculating tensor, FA, other diffusion indexes. Tracktography: tracking fibers Parcellation: generating individual parcellation Matrix: generating matrix T T-1 首先先给大家简单介绍一下DCP处理数据的流程。总共分为四大部分，，。。。 +

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Files (Inputs) 要让DCP处理你的数据，第一步就是输入你的数据，告诉它数据存放在计算机什么位置。这里大家注意一下我样例数据里的目录结构。首先我们所有被试的数据都存放在Data_practise这个目录下，在Data_practice下，每个文件夹代表着一个被试，比如这里的n001，n002就是不同的被试，而在被试文件夹里又有两个文件夹，大家一看名字就应该明白了，这两个文件夹代表着DTI，T1两种模态（其实这两个文件夹可以命名成任何名称，只要不同模态的文件分开放就好了），在打开DTI_1这个文件夹里面就存放了我们的数据，在这里我们给的是DICOM的数据。但是如果把这些DICOM的数据换成Nifti数据，也是可以处理的。简单来说我们的输入文件夹是被试文件夹的父文件夹，而在被试文件夹是模态文件夹，模态文件夹下就是我们的数据。

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Option Preprocess ① ② ③ ④ ⑤ ① Convert files from DICOM to NIFTI ② Convert files use MRIcron ③ Convert files use SPM ④ Correct eddy current and head motion ⑤ Calculate tensor, FA images 在来看看软件里的一些设置，大家注意软件里的小方框都表示一个操作，如果勾选了这个框就是执行这个操作，没有勾选就不做这个操作。我们的预处理就有三个方框，1,4,5的方框分别表示数据格式转换，涡流校正，张量计算三个步骤。然后看2,3这两个圆框，大家可以把Convert这个方框的钩取消，会发现这两个圆框就不见了，所以2,3是和数据格式转换有关的，他表示在格式转换的时候是使用MRIcron转换还是SPM转换。

Option Tractography ① ② ③ ④ ⑤ ① Set FA threshold to select mask voxels ② Set turning angle threshold to restrict tracking ③ Set number of random seed points in each voxel ④ Invert the orientation of bvecs to fit tracking ⑤ Invert the orientation of volume to fit tracking 再看纤维追踪，DCP只能执行确定性纤维追踪，其实它调用的是Diffusion Toolkit工具，用过Diffusion Toolkit工具的人应该对这些参数都很熟悉，首先看第一个参数FA threhold，我们知道FA是一种扩散指标，它衡量了水分子在脑组织中的扩散的各向异性，它的值越大表示水分子的各向异性越明显，而水分子只有在白质中会产生各向异性扩散的现象，所以FA的值太小的组织，我们认为就不是白质了，所以这里大家一般把FA限定为大于0.2。在看第二个参数，叫做转角阈值，我们看下面这幅图，我们在追踪的时候是根据当前体素的扩散方向，确定下一个体素，如果下一个体素的扩散方向与当前体素的扩散方向夹角太大，我们就认为这两个体素不在同一根纤维上。而这个转角的阈值一般设置为45度。在看第三个参数，叫做种子点数目，它表示是在一个体素中随机放置多少个种子点。第四个参数是梯度磁场校正，因为大多数核磁仪器操作人员扫描磁场坐标作为梯度坐标，而图像坐标和梯度坐标是不一样的，为了确保能够正确的进行纤维追踪，必须对梯度磁场方向进行校正。第五个是对体素存储顺序校正，这个一般不用设置。

Option Parcellation ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ① Select template used for normalization ② Use individual T1 with skull to normalization ③ Use individual T1 without skull to normalization ④ The threshold of bet ⑤ Use AAL 90 cortical regions atlas ⑥ Use random 1024 atlas ⑦ Use custom atlas 在看Parcellation这一步，这一步是为了生成个体空间上的分区文件，通常的做法就是将一些常用的标准空间上的分区（比如AAL）映射到个体空间上。而具体操作的方法之前也简单说了，我们来看这一步的设置有哪些，首先1这里是输入你的一个标准空间的模板，2和3是让你选择是否对T1进行剥头皮，这里其实剥头皮之后会配的更好些，所以这里建议大家都剥，4是剥头皮的一个参数，这个参数的选择需要大家针对自己的数据多选择几个参数试试，找到一个效果最好的参数。5,6是软件自带了两场常用的在标准空间中的分区文件，分别是AAL模板，和一个将大脑随机分割成1024个分区的模板，钩上的话就表示将对应的分区模板映射到个体空间上，相应的话也会在后续操作中构建基于这个分区的网络。7表示你也可以输入一个自己的或者别的分区文件，但是注意的是7这里输入的分区文件与1输入的模板文件必须在同一个空间下。

Option Matrix ① ② ③ ④ ① Use fiber number as edge weight ② Use mean FA as edge weight ③ Use mean fiber length as edge weight ④ Select output path of merged results of all Matrix这里1,2,3分表表示三种加权网络，钩中就表示构建这种加权网络，1FN表示fiber number加权，也就是将纤维数目作为边的权重，2表示的FA加权，将纤维上的平均FA作为边的权重，3表示长度加权，将平均长度作为边的权重。 4表示选择一个输出文件夹，DCP会将所有被试的结果进行合并，然后将合并的结果和一些质量检查的文件存放在这个文件夹下。

Option Other Each step is independent Run only part of subjects ① Reset Defaults ② Start running data Monitor of data process Show subject name and status Finished means the process of all subjects was finished 除了上面所说的，可以看到Tractography，parcellation，matrix前也有三个方框，同样的勾上就执行相应的操作，不钩就不执行。注意输入文件夹后面还有个输入框，如果你要处理部分被试的数据，可以在这里输入被试的编号。然后看最下面有两个按钮和一个绿框，左边这个按钮是将所有设置恢复到默认，因为我们的默认设置就是一个比较常用认可的设置了，如果没有特别的需求，使用这个设置就好了，2这个按钮就是所有设置好，点击它就开始运行程序了。绿框是监控程序的运行状态，它会显示程序具体执行到哪个被试的哪一步操作，当它显示Finished则表示所有数据处理完了。 ① ②

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Output files 刚刚所说的都是在被试文件夹下的一些结果文件，之前在设置里我们还说了要设置一个输出文件夹，如果没有设置，DCP会自动生成一个输入文件夹名称加_result_加时间的输出文件夹。

Output files 在这个文件下会有一个叫做QC的文件夹和若干.mat文件，在QC的文件夹里是将每个被试文件夹下parcellation中的png文件复制过来，方便批量查看。 而这个.mat文件是将所有人的网络合并成一个mat文件

Output files 我们将这个文件加载到matlab中，会发现这是struct变量，这个变量有很多对值，每一对值有一个名称和一个值，名称就是被试的编号，值就是对应的网络矩阵。

Acknowledgements Beijing Normal University Dr. Ni Shu Dr. Yong He Dr. Mingrui Xia Dr. Tengda Zhao Mr. Xindi Wang

Thanks!!