FreeSurferにはいろいろな機能がありますが、とりあえずすることはrecon-allを実行することです。

MRIの構造画像一式をDesktopにコピーします。 ここでは/home/centos/Desktop/slicesというフォルダにMRIのdicomファイルが86個含まれています。

terminal を開き、
csh としてC-shellを起動し、
cd ./Desktop/slices でカレントディレクトリをMRIのファイルがあるフォルダとし、
recon-all -i MRI.... -subject akira -allで/home/centos/Desktop/akiraに結果が出力されます。
但しかなり時間がかかります。健常者だと10時間くらいかかります。脳腫瘍や脳葉切除例だと十数時間後にエラーと表示されて終了します。処理速度は単純にCPUのクロック周波数に依存します。

実行中です。

終了後上記のフォルダが作成されます。

やってるのは以下の通りです。但しかなり省略してて、訳は適当です。
  1. 3D volume (step 1)
    DICOMファイルからvolumeデータ001.mgz作成
  2. Motion Correction (step 2)
    平均化して動き補正
    001.mgzからorig.mgz作成
  3. Talairach (step 3 4)
    orig.mgzをMNI average_305と照合
    talairach.auto.xfmとtalairach.xfm作成
  4. Non-uniform Intensity normalization (step 5)
    信号強度の不均一さを補正
    orig.mgzからnu.mgz作成
  5. Intensity normalization (step 6)
    信号強度のゆらぎ補正
    nu.mgzからT1.mgz作成
  6. Skull Strip (step 7)
    nu.mgzをRB_all_withskull_2008-03-26.gcaと照合
    talairach_with_skull.lta作成
    頭皮除去
    brainmask.auto.mgzとbrainmask.mgz作成
  7. EM Register (linear volumetric registration)(step 8)
    nu.mgzをRB_all_2008-03-26.gcaと照合
    talairach.lta作成
  8. CA Intensity Normalization (step 9)
    RB_all_2008-03-26.gcaと照合し標準化
    nu.mgzからnorm.mgz作成
  9. CA Non-linear Volumetric Registration (step 10 11)
    norm.mgzをRB_all_2008-03-26.gcaと照合
    多次元talairach変換と逆変換であるtalairach.m3z作成
  10. Remove Neck (step 12)
    頸部除去
    nu.mgzからnu_noneck.mgz作成
  11. GCARegistration with skull (step 13)
    nu_noneck.mgzをRB_all_withskull_2008-03-26.gcaと照合
    talairach_with_skull.lta作成
  12. CA Label (Volumetric Labeling, ie Aseg)(step 14 15)
    norm.mgzとtalairach.m3zからaseg.auto_noCCseg.mgz作成
    脳梁を5つに細分
    aseg.auto_noCCseg.mgzからaseg.auto.mgz作成
    aseg.auto.mgzからaseg.mgz作成
  13. Intensity Normalization 2 (step 16 17)
    頭皮なしの脳データのみで信号強度補正
    norm.mgzとaseg.mgzからbrain.mgz作成
    brain.mgzをbrainmask.mgzでマスクしてbrain.finalsurfs.mgz作成
  14. White matter segmentation (step 18)
    白質の抽出
    brain.mgzからwm.mgz作成
  15. Fill (step 19)
    左右の大脳半球に分割
    aseg.auto_noCCseg.mgzとwm.mgzからfilled.mgz作成
  16. Tessellation (step 20)
    左半球のメッシュ化
    filled.mgzからlh.orig.nofix作成
  17. Smooth1 (step 21)
    左半球の平滑化
    lh.orig.nofixからlh.smoothwm.nofix作成
  18. Inflate1 (step 22)
    左半球の膨張
    lh.smoothwm.nofixからlh.inflated.nofix作成
  19. QSphere (step 23)
    左半球の準同相写像球面変換
    lh.inflated.nofixからlh.qsphere.nofix作成
  20. Automatic Topology Fixer (step 24)
    左半球の構造上の欠損部分の除去
    lh.origとlh.inflatedの作成
  21. Final Surfaces (step 25)
    左半球の脳表を少しずつ動かしながら皮髄境界抽出
    brain.finalsurfsの作成 ?
  22. Smooth2 (step 26)
    左半球の平滑化
    lh.smoothwmの作成
  23. Inflate2 (step 27)
    左半球の膨張
    lh.inflatedの作成
  24. Spherical Mapping (step 28 29)
    左半球の曲率計算と球面準備
    lh.sphereの作成
  25. Spherical Registration (step 30)
    lh.sphereをlh.average.curvature.filled.buckner40.tifと照合
    lh.sphere.reg作成
  26. Map average curvature to subject (step 31 32)
    左半球白質のヤコブ行列計算
    lh.jacobinan_white作成
    lh.average.curvature.filled.buckner40.tifと照合
    lh.avg_curv作成
  27. Cortical Parcellation (step 33 34 35)
    lh.curvature.buckner40.filled.desikan_killiany.2010-03-25.gcsと照合
    皮質を細分化してlh.aparc.annot作成
    皮髄境界を抽出してlh.area.pial作成
    皮質の厚さを計算してlh.thickness作成
  28. Cortical Parcellation Statistics (step 36 37 38)
    細分化皮質の計測しラベル付け
    lh.cortex.labelとlh.sparc.annotとaparc.annot.ctab作成
    lh.destrieux.simple.2009-07-29.gcsと照合
    lh.aparc.a2009s.annotとaparc.annot.a2009s.ctab作成
  29. Processing of right hemisphere (step 39 - 57)
    右半球でも左半球と同じ処理を行う
  30. Cortical Ribbon Mask (step 58)
    皮質のリボン付け
    lh.ribbon.mgzとrh.ribbon.mgz作成
  31. Cortical Parcellation mapping to Aseg (step 59 - 65)
    細分化皮質の各種計測
    ASegStatsLUT.txt作成
    細分皮質から皮質以外も細分化
    wmparc.mgzとaparc+aseg.mgz作成
    左半球をBrodmann area分類してlh.BAxx.labelなど作成
    右半球をBrodmann area分類してrh.BAxx.labelなど作成
    体外の左内側嗅皮質を分類してlh.entorhinal_exvivo.label作成
    体外の右内側嗅皮質を分類してrh.entorhinal_exvivo.label作成