Freesurfer 安装及简单使用教程FreeSurfer‌ 是一个功能强大的神经影像学分析软件包，广泛用于处理和可视

‌FreeSurfer‌ 是一个功能强大的神经影像学分析软件包，广泛用于处理和可视化大脑的横断面和纵向研究数据。本文详细记录了 Freesurfer 软件安装的全过程以及部分使用教程。

一. Ubuntu 20.04 LTS Download

前往 releases.ubuntu.com/20.04.6/ 以下载 ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso；
- 使用 VMWare ：详见 blog.csdn.net/weixin_5279…，请至少给虚拟磁盘分配超过 60GB 的存储空间；
- 安装到电脑或移动磁盘中：使用 UltralISO 制作 Ubuntu 启动U盘后直接进行安装，详细安装教程参考 blog.csdn.net/weixin_4291…；
换源以确保后续软件安装顺利：

备份软件源：

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list_backup

编辑软件源文件：

sudo nano /etc/apt/sources.txt
# 或
sudo vim /etc/apt/sources.txt

注：仅为文本编辑器差别。

删除该文件里的全部内容，复制以下内容之一直接替换：

阿里云源：

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse  
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse  
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse  
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse  
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse  
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse  
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse  
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse  
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse  
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse

清华源：

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse

中科大源：

deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse

保存并退出文本编辑器后，在命令行中输入以下命令：

sudo apt-get update -y		# 访问源列表里的每个网址，并读取软件列表，然后保存在本地电脑
sudo apt-get upgrade -y		# 与源列表网址中软件版本进行对比，检查是否需要更新

二. Freesurfer 7.4.1 Download

前往 surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/rel7… 选择 Linux 下适用于 Ubuntu20 amd64 的安装包 （本文以freesurfer_ubuntu20-7.4.1_amd64.deb为例） 。
在你的下载目录 （通常为 /home/user_name/下载 ) 输入以下命令安装，安装后软件目录为/usr/local/freesurfer；

sudo dpkg -i freesurfer_ubuntu20-7.4.1_amd64.deb	# 安装 freesurfer

注：此处可能出现软件环境缺失的问题，请自行下载对应环境。

3.在 surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/Down… 下的 License 栏单击 Follow this link to obtain a license key 以获取软件许可证；

发送至邮箱或在网页下载后，将 license.txt 移动到 /usr/local/freesurfer 下；

sudo mv ~/下载/license.txt /usr/local/freesurfer/licenses/

配置 Freesurfer 环境：

# 设置环境变量指向 freesurfer
export FREESURFER_HOME=/usr/local/freesurfer/7.4.1
echo "export FREESURFER_HOME=/usr/local/freesurfer/7.4.1" >> $HOME/.bashrc

# 设置环境变量指向 license.txt
echo "export FS_LICENSE=$HOME/license.txt" >> $HOME/.bashrc

# 设置显示的环境变量
echo "export XDG_RUNTIME_DIR=$HOME/.xdg" >> $HOME/.bashrc
echo "export DISPLAY=:0" >> $HOME/.bashrc

# 设置当每次打开linux命令窗口时配置freesurfer
echo "source $FREESURFER_HOME/SetUpFreeSurfer.sh" >> $HOME/.bashrc

重启 Linux 命令窗口，查看是否自动显示刚刚配置的环境变量；
选择一个你喜欢的路径（多为 /home/user_name 下）设置环境变量 SUBJECTS_DIR 以处理以后所有的 freesurfer 项目文件。

echo "export SUBJECTS_DIR=$HOME/freesurfer_subject" >> $HOME/.bashrc

注：此处 $HOME 即为 /home/user_name。

输入 freeview 以打开图形界面。

三. 处理文件（以 IA-HC01-mprage.nii.gz 为例）

注：如果个人没有相应文件，可使用 Freesurfer 自带的 test 数据文件进行测试，此处仅作为简单使用教程。

打开命令行输入以下命令：

recon-all -s IA-HC01 -i IA-HC01-mprage.nii.gz -all -openmp 16

-s IA-HC01 ：设置项目名称为 IA-HC01 ，处理结果将保存在 $SUBJECTS_DIR/IA-HC01 目录中；

-i IA-HC01-mprage.nii.gz ：输入原始T1加权MRI图像（即 NIfTI 格式）；

-all ：执行完整的 Freesurfer 处理流程；

-openmp 16 ：尝试使用16个 CPU 线程加速计算（可省略该命令或修改具体数值）。

执行速度可能为1h~2h不等（以 联想 LEGION R7000P 2021 R7-5800H 为例）。

如果认为耗时较长，可分开执行以下指令：

# 完成头骨剥离、强度标准化和初始配准
recon-all -s IA-HC01 -i IA-HC01-mprage.nii.gz -autorecon1 -openmp 16
# 检查脑组织是否提取完整，是否残留头皮或眼眶
freeview -v IA-HC01/mri/T1.mgz IA-HC01/mri/brainmask.mgz

# 完成白质分割和灰质/白质边界
recon-all -s IA-HC01 -autorecon2 -openmp 16
# 检查白质表面是否贴合解剖结构
freeview -v IA-HC01/mri/T1.mgz \
         IA-HC01/mri/wm.mgz \
         -f IA-HC01/surf/lh.white:edgecolor=blue
         
# 完成皮层表面、配准到标准空间、体积分割和统计
recon-all -s IA-HC01 -autorecon3 -openmp 16
# 检查皮层表面是否平滑，分割结果是否合理
freeview -v IA-HC01/mri/T1.mgz \
         IA-HC01/mri/aseg.mgz:colormap=lut:opacity=0.2 \
         -f IA-HC01/surf/lh.pial:edgecolor=red

生成文件及其功能列表如下：

结构影像：
- mri/brainmask.mgz：大脑掩膜文件，去除头骨和非脑组织后的二值掩膜；
- mri/T1.mgz：经过预处理的高分辨率 T1 加权结构图像（已配准），可用于后续分割或表面重建；
- mri/wm.mgz：白质概率图，表示白质组织的空间分布，用于皮层表面重建的初始分割依据；
皮层表面文件：
- surf/lh.white 与 surf/rh.white：左右半脑白质表面的三角网格模型，标记灰质/白质边界；
- surf/lh.pial 与 surf/rh.pial：左右半脑软脑膜表面的三角网格模型，标记灰质与脑脊液边界；
分割、统计文件：
- mri/aseg.mgz：自动亚结构分割结果，标记所有解剖结构体素；
- stats/aseg.stats：亚结构分割的统计报告，包括体积、表面积等量化指标。

提取所需数据：

灰质体积：从 aseg.stats 中提取并相加：

# 提取为 csv 格式的表格
asegstats2table --subjects IA-HC01 --meas volume --tablefile aseg_volumes.csv

注：csv 格式可导入 Excel。

颅内总体积：从 aseg.stats 中查找 EstimatedTotalIntraCranialVol 片段：

grep EstimatedTotalIntraCranialVol aseg.stats

皮层厚度与表面积：使用 aparc.stats 文件（基于Desikan-Killiany图谱）：
- 平均厚度：各 ROI 的平均值；
- 表面积：各 ROI 的总和。

# 左右脑分开计算
# 皮层厚度
aparcstats2table --subjects IA-HC01 --hemi lh --meas thickness --tablefile lh_thickness.csv
aparcstats2table --subjects IA-HC01 --hemi rh --meas thickness --tablefile rh_thickness.csv
# 总面积
aparcstats2table --subjects IA-HC01 --hemi lh --meas area --tablefile lh_area.csv
aparcstats2table --subjects IA-HC01 --hemi rh --meas area --tablefile rh_area.csv

注：由于 aparcstats2table 命令不支持合并计算，所以需要计算后自行合并全脑数据。

灰质：使用 Freesurfer 掩膜提取原始结构像中的灰质：

# 提取所有灰质结构：
mri_binarize --i aseg.mgz --match 3 42 8 47 11 12 13 17 18 10 49 50 51 52 53 54 \
             --o gray_mask.mgz

灰质标签：

海马（17,53）、杏仁核（18,54）

基底节（壳核12,51、苍白球13,52、尾状核11,50）

丘脑（10,49）、小脑皮质（8,47）

# 将生成的灰质掩膜转换为 NIfTI 格式
mri_convert $SUBJECTS_DIR/IA-HC01/mri/gray_mask.mgz \
            $SUBJECTS_DIR/IA-HC01/mri/gray_mask.nii.gz
            
# 可使用 freeview -v 检查掩膜是否正确
freeview -v $SUBJECTS_DIR/IA-HC01/mri/orig.mgz \
         -v gray_mask.nii.gz:colormap=jet:opacity=0.5
         
# 将 Freesurfer 输出的分割文件转换为 NIfTI 格式（以灰质为例）
mri_convert $SUBJECTS_DIR/IA-HC01/mri/aparc+aseg.mgz gm_mask.nii.gz

使用 Python 和 Nibabel 提取灰质：

import nibabel as nib

img = nib.load("T1.nii.gz")
mask = nib.load("gm_mask.nii.gz")

gm_data = img.get_fdata() * mask.get_fdata()

nib.save(nib.Nifti1Image(gm_data, img.affine), "gm_image.nii.gz")  # 输出 .nii.gz
# nib.save(nib.Nifti1Image(gm_data, img.affine), "gm_image.nii")   # 输出 .nii