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如题，FSL进行概追之后通常需要对fdt_path文件采用特定阈值排除假阳性。但是关于阈值设置的问题，我看到有多个版本，差异比较大：
- 将fdt_path.nii.gz 文件除此 waytotal 数目，得到每个体素的连接概率。然后对连接概率值采用0.01或0.03或0.05进行阈值化；
- 采用种子点体素数目，乘以 追踪次数（5000），再使用这个值乘以一定阈值。这个方法的阈值方面，我最开始学习纤维追踪时采用的阈值是0.01或者0.001。最近在FSL邮件档案中看到有人采用3.08e-5%。差距非常大，请问下大家通常使用的阈值是多少。
3.直接对fdt_path采用 5000 X 1% （50）进行阈值化。
想请问一下大家通常使用的阈值方法是多少？一般是如何进行选择的。
Alex
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你提到了两个方面的问题，一个是对fdt_path或者fdt_matrix的normalization的问题，一种是用waytotal做分母，一种是用发出的streamline的数量（voxel size * 5000 streamline per voxel），对于fdt_matrix还可以用row-wise sum。至于怎么做normalization比较合理，FSL官方好像是推荐waytotal，我自己倾向于total streamlines。
第二个问题是卡阈值的问题，我自己遇到的一般是构造结构连接矩阵，然后做图论分析的思路。在图论分析里常见的做法是卡稀疏度，没有直接分析连接概率本身。我看到FSL的XTRACT的纤维束模板有0.5%和0.1%两个阈值。我个人认为这些阈值可能是比较主观的。另外，我可能会考虑不同被试间的一致性，比如只保留所有被试都不为0的体素或连接。