我们的管道使用最先进的方法，使用人体结构磁共振图像量化小脑亚基的体积。该过程包括解剖包裹，基于体素的形态测量和质量控制过程。我们的标准化管道大多是自动化的，以Docker和Singularity格式提供，并且对一系列神经系统疾病具有广泛的适用性。
首先，请确保安装了 Docker 或 Singularity、MATLAB 和 SPM12。然后，使用命令行中的 make 目录命令，在工作目录中创建文件夹，并将它们标记为 acapulco、suit 和 freesurfer。接下来，在 acapulco 目录中，创建一个输出文件夹。
在输出文件夹中，为研究中的每个受试者创建一个目录，其中包含NIFTI gz格式的t1加权图像。对于解剖学小脑包裹，下载阿卡普尔科容器，然后下载运行阿卡普尔科所需的相关脚本和容器。然后放置 acapulco Docker 或 Singularity 容器、QCs_scripts存档的内容以及 RCIF 容器或calculate_dicv。
acapulco 目录中的 tar 文件。接下来，打开一个终端并使用 Singularity 键入指示的命令以在单个映像上运行 acapulco 容器。等待五分钟以完成处理。
然后，循环遍历队列中的所有受试者或扫描。处理后，查找在特定于主题的文件夹中生成的文件。识别由阿卡普尔科产生的28个亚基中每个亚基的原始和体积的包裹小脑面罩。
然后，从图片目录中，识别代表性的矢状、轴向和冠状图像。对于统计异常值检测和质量控制，请确保QC脚本的内容在acapulco目录中。然后，使用奇点，键入指示的命令。
为了检查阿卡普尔科产生的QC图像，打开QC_Images。html在Web浏览器中，并快速滚动浏览图像以识别明显的故障或系统性问题。记下失败或可疑的包裹图像的主题 ID 以进行跟进。
接下来，打开Plots_for_Outliers。html 以选中定量统计异常值的框图。在异常值的相关列中标识由 1 表示的异常值。
csv 文件。并记下在“异常值.csv”中最后一列中标识为每个主题的异常值的段总数。手动检查具有一个或多个异常值的每个图像。
如果使用标准的NIFTI图像查看器，请将acapulco蒙版叠加到原始t1加权图像上，以逐个切片检查包裹切片的质量。如果需要从最终数据集中排除一个或多个宗地区域，请通过在该主题的相应单元格中将体积估计值替换为 NA，将此宗地从分析中排除。如果包裹错误导致某些小脑被排除在面罩之外，请立即将受试者排除在进一步的分析之外。
对于使用 SUIT 进行的基于体素的形态测量分析，请确保 SPM12 文件夹和所有子文件夹都在 MATLAB 路径中。此外，请确保enigma_suit脚本保存在 SPM12 工具箱目录中，并添加到 MATLAB 路径中。要检查 MATLAB 路径，请在 MATLAB 命令窗口中键入 pathtool，然后单击使用子文件夹添加以添加相关文件夹。
接下来，使用图形用户界面，在 MATLAB 命令窗口中键入 suit_enigma_all，以便为一个或多个主题运行 SUIT 管道。在第一个弹出窗口中，从 acapulco 输出目录中选择要包含在分析中的主题文件夹。单击窗口右侧的各个文件夹，或右键单击并全选。
然后，按完成。在第二个弹出窗口中，选择 SUIT 目录。要从 MATLAB 命令行为单个主题调用函数，请键入指示的命令。
从命令行运行 SUIT 时，如果 SPM12 或 enigma_suit 目录未永久保存到 MATLAB 路径，则必须将该步骤添加到命令行中。要从 MATLAB 外部的终端窗口为单个主题调用函数，请键入所示命令。检查每个主题的文件夹中是否有最终输出。
要目视检查归一化调制图像是否存在重大故障，请在 MATLAB 中键入 spm_display_4d。接下来，要选择所需的图像，请导航到 SUIT 目录，然后在筛选器框中键入指示的命令。然后，按“递归”按钮，然后按“完成”。
滚动浏览图像以确保它们都对齐。接下来，要检查异常值的空间协方差，请在 MATLAB 中键入 check_spatial_cov。然后，从之前选择调制的图像，并在出现提示时设置Prop。
缩放为“是”、“变量”以将协方差向外缩放为“否”、“切片”缩放至 48，将“间隙”缩放到 1。最后，查看显示每个图像相对于样本中所有其他图像的平均空间协方差的箱形图。在 MATLAB 命令窗口中识别比平均值低两个以上标准差的数据点。
对于这些数据点，请检查 SUIT 文件夹中的相应图像是否存在伪影、图像质量问题。或预处理错误。这里显示的是来自棘小脑共济失调 2 型患者的严重萎缩小脑。
尽管在边缘周围可以看到组织损失，但SUIT已经很好地将此图像扭曲到模板中。这不值得排除在外。在这里，从小脑的顶部到底部有一个明显的渐变，图像非常粗糙，需要排除。
最后，在此示例中，遮罩效果不佳。边缘不干净，图像比通常从 SUIT 管道中流出的边缘更平滑。这将需要排除在外。
这里显示了良好包状的例子，包括健康和严重萎缩的大脑，而在这里可以看到具有单个小脑叶微妙的过度和不足的杂分化的例子。这些类型的错误通常需要排除受影响的单个小叶，而包裹的小脑的其余部分可以保留。相反，全局故障需要完全排除该主题。
当对31名患有Friedreich共济失调和37名健康对照组的样本进行阿卡普尔科时，左小叶IX和右小叶Crus I的排除率最高。弗里德赖希共济失调患者和健康对照个体中28个小脑解剖小叶体积的比较显示，弗里德赖希共济失调患者髓质中的白质显着减少。组间没有其他显著差异。
此处显示了来自健康对照组和Friedreich共济失调的对齐图像的示例，而排除示例可以在此处看到。在测试了所有归一化图像的空间协方差后，根据两个扫描与样本其余部分的平均空间协方差，将两个扫描检测为统计异常值。在SNPM中进行非参数排列测试，以测试小脑灰质体积的组间显着差异。
SUIT分析的结果表明，Friedreich共济失调患者双侧前叶I至V的灰质体积显着减少，内侧后叶区域（包括Vermis VI和Vermis IX.It 对于手动检查小脑面罩以确保达到小脑全覆盖至关重要，并且还要检查面罩中小脑叶的上囊和包内包物不足。该管道有助于执行对小脑灰质结构感兴趣的多站点组级统计分析。其他技术，如功能连接，也可用于探索单个小脑叶和大脑之间的连接。
