tckedit UKF2T.tck Confile1_file2.tck file1 file2 ,用以筛选脑区file1和file2之间连接的纤维数量,并将生成的Confile1_file2文件使用tckinfo指令写入一个txt中。输出这个txt中存储的纤维束数量Number of streamlines
时间: 2023-12-14 07:39:56 浏览: 33
您的命令中使用了一些不清楚的参数和文件名,我无法判断您的具体意图。但是,我可以给您提供一些通用的指导。
首先,tckedit是MRtrix3软件包中的一种工具,用于编辑和裁剪tck(纤维束)文件。UKF2T.tck是一个文件的名称,它应该是您要编辑的文件之一。Confile1_file2.tck是您要生成的输出文件的名称。file1和file2是您要筛选纤维束的脑区的名称。
您的命令可能类似于以下内容:
```
tckedit UKF2T.tck Confile1_file2.tck -include file1 -include file2
```
这将使用UKF2T.tck文件中的纤维束,并仅保留连接file1和file2之间的纤维束,然后将结果保存到Confile1_file2.tck文件中。
接下来,您可以使用tckinfo工具查看生成文件中的纤维束数量。命令可能如下所示:
```
tckinfo Confile1_file2.tck > Confile1_file2.txt
```
这将使用Confile1_file2.tck文件中的纤维束信息,并将其写入Confile1_file2.txt文件中。您可以在此文件中查看纤维束的数量。如果您只想查看纤维束数量,可以使用以下命令:
```
tckinfo Confile1_file2.tck | grep -i "count"
```
这将仅显示包含“count”单词的行,其中包含纤维束数量的信息。
希望这可以帮助您完成您的任务。
相关问题
文件夹region_174364中有42个文件,名为ROI1,ROI2...ROI42,对这42个文件两两组合,进行tckedit UKF2T.tck Confile1_file2.tck file1 file2的操作,并将生成的Confile1_file2文件使用tckinfo指令写入一个txt中,遍历所有组合生成的txt文件最终组成一个42×42的numpy矩阵,file1_file2的数值对应矩阵下标。 例如对ROI1和ROI2执行tckedit指令,生成Con1_2.tck,写入Con1_2.txt中,1_2也是其在矩阵中的位置,即处于第一行第二列。
好的,这是一个较为复杂的任务,需要一步步来完成。首先,我们需要使用以下代码读取文件夹中所有文件的路径:
```python
import os
folder_path = 'region_174364'
file_paths = []
for file_name in os.listdir(folder_path):
if file_name.startswith('ROI') and file_name.endswith('.nii.gz'):
file_paths.append(os.path.join(folder_path, file_name))
```
接下来,我们可以使用以下代码对两两组合的文件进行 tckedit 操作,并将结果写入 txt 文件:
```python
import subprocess
tckedit_path = 'tckedit'
ukf2t_path = 'UKF2T.tck'
for i in range(len(file_paths)):
for j in range(i + 1, len(file_paths)):
file1 = file_paths[i]
file2 = file_paths[j]
con_file = f'Con{i+1}_{j+1}.tck'
txt_file = f'Con{i+1}_{j+1}.txt'
cmd = [tckedit_path, ukf2t_path, con_file, file1, file2]
subprocess.run(cmd)
cmd = ['tckinfo', con_file]
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
with open(txt_file, 'w') as f:
f.write(result.stdout)
```
最后,我们可以使用以下代码生成 42x42 的 numpy 矩阵:
```python
import numpy as np
matrix = np.zeros((len(file_paths), len(file_paths)))
for i in range(len(file_paths)):
for j in range(i + 1, len(file_paths)):
txt_file = f'Con{i+1}_{j+1}.txt'
with open(txt_file, 'r') as f:
data = f.readlines()
matrix[i][j] = int(data[0].strip().split()[-1])
matrix[j][i] = matrix[i][j]
```
其中,`matrix[i][j]` 表示第 i 个文件和第 j 个文件进行 tckedit 操作后生成的 tck 文件中包含的 streamline 数量。最后生成的矩阵 `matrix` 就是所需的 42x42 矩阵。
用shell脚本实现:文件夹region_174364中有42个文件,名为ROI1,ROI2...ROI42,对这42个文件两两组合,进行tckedit UKF2T.tck Confile1_file2.tck file1 file2的操作,并将生成的Confile1_file2文件使用tckinfo指令写入一个txt中,遍历所有组合生成的txt文件最终组成一个42×42的numpy矩阵,file1_file2的数值对应矩阵下标。 例如对ROI1和ROI2执行tckedit指令,生成Con1_2.tck,写入Con1_2.txt中,1_2也是其在矩阵中的位置,即处于第一行第二列。
以下是实现该任务的脚本:
```shell
#!/bin/bash
# 创建一个 42x42 的数组
declare -A matrix
# 遍历所有文件组合
for ((i=1; i<=42; i++)); do
for ((j=i+1; j<=42; j++)); do
# 构建文件名
file1="ROI${i}/ROI${i}.nii.gz"
file2="ROI${j}/ROI${j}.nii.gz"
confile="Con${i}_${j}.tck"
txtfile="Con${i}_${j}.txt"
# 执行 tckedit 和 tckinfo 操作
tckedit UKF2T.tck $confile $file1 $file2
tckinfo $confile > $txtfile
# 将结果写入矩阵
matrix[$i,$j]="$file1 $file2"
matrix[$j,$i]="$file2 $file1"
done
done
# 输出矩阵
for ((i=1; i<=42; i++)); do
for ((j=1; j<=42; j++)); do
echo -n "${matrix[$i,$j]} "
done
echo ""
done
```
该脚本首先创建了一个 42x42 的关联数组 `matrix`,用于保存每个文件组合生成的文件名以及对应的下标。然后通过两层循环遍历所有文件组合,对每个组合执行 `tckedit` 和 `tckinfo` 操作,并将结果写入对应的文件中。最后,将每个文件对应的下标写入矩阵中,并输出该矩阵。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)