旋转梯度方向(bvecs)文件

问答讨论
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通过ANTs将DTI图像配准到了标准空间，要怎样将梯度方向文件作相应的变换吗？

配准代码：

antsRegistrationSyN -d 3 -f T1_brain.nii.gz -m b0.nii.gz -t r -o DTI2T1

antsRegistrationSyN -d 3 -f MNI_FA_template.nii.gz -m T1_brain.nii.gz -o T12MNI

antsApplyTransforms -d 3 -e 3 -i dwi_denoise_degibbs_fslpreproc_biascorrect.nii.gz -o Diffusion_MNI.nii.gz -r MNI_FA_template.nii.gz -t T12MNI1Warp.nii.gz -t T12MNI0GenericAffine.mat -t DTI2T10GenericAffine.mat

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我不太清楚你将DWI图像转换到MNI空间的目的是什么？一般做法应该是在个体空间去估计tensor或者fiber orientation，然后转换到MNI空间。我在ANTs官方库里搜索了一下，似乎ANTs没有提供旋转bvec的代码。但是有工具可以转换tensor图像。此外，这个issue似乎讨论的是同样的问题。

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感谢你的回答！

将DWI图像转化到标准空间主要为了构建一个响应函数，然后用CSD做纤维追踪。

dwi2response tournier Diffusion_NWI.nii.gz response.txt -mask bet_brain_mask.nii.gz -fslgrad Diffusion_NWI.bvecs Diffusion_NWI.bvals

dwi2fod csd Diffusion_NWI.nii.gz response.txt NW_FObs.nii.gz -mask bet_brain_mask.nii.gz -fslgrad Diffusion_NWI.bvecs Diffusion_NWI.bvals

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我觉得这应该不是MRtrix3官方推荐的做法，你可以去官方论坛咨询一下。我看官方的文档和论文都是在个体空间去做纤维束追踪。比如这篇比较新的文献：

Tahedl, M., Tournier, J. D., & Smith, R. E. (2025). Structural connectome construction using constrained spherical deconvolution in multi-shell diffusion-weighted magnetic resonance imaging. Nature protocols, 20(9), 2652–2684. https://doi.org/10.1038/s41596-024-01129-1

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好的，谢谢你的回答。确实在原始空间去做更好，但是我这边是准备复现一个论文，希望能够尽可能的和论文保持一致。