发布成功
根据用户需求，将该软件设计分成五大模块。五大模块具体功能如下：
1 预处理
a.结构磁共振图像预处理
结构磁共振预处理要实现的功能包括空间标准化，目的是将不同的图像配准到同一个标准空间中，具备同一个坐标系统；然后对脑结构图像进行平滑，用半高宽的大小决定平滑核的大小。
b.功能磁共振图像预处理
用刚体变换算法将输入的图像配准到参考图像上，实现头动校正，减小因为头动造成的实验误差；根据扫描方式的不同选择不同的事件层校正算法，FSL中提供了三种不同的校正方法；通过设定半高宽的数值，来实现空间平滑的功能；每个体素的时间序列包括扫描者生理信号（心动周期、呼吸等）和一些高频噪声，用时间滤波的方法，去除低频或高频信号；灰度标准化，FSL中FEAT工具箱自动完成该功能。
2 海马分割
a.手动分割海马
需具备所有的图像显示功能；鼠标左键点击图像，会记录该点的坐标，两点连成一线，多点连成一体；将每层画出的ROI合成总的三维图像，并存储。
b.结构分割海马
基于多图谱分割方法进行海马的自动分割，对其中的标签融合步骤进行改进，通过使用流形学习获取图像块在低维空间中的坐标表示，在低维空间中赋予图谱图像块权重值，并进行标签融合，实现快速准确地海马分割。
该部分有现成的C++代码，在Ubuntu下集成到Python程序中即可。
c.功能分割海马亚区
因为前额叶皮层、后扣带皮层、丘脑和海马存在着功能连接，所以选取这三个作为种子区域，分别将三个种子区域的每个体素和海马的所有体素做偏相关，选取最大的偏相关系数代表的体素点，给该Voxel一个标签，这样所有的海马体素点就带有了三个种子区域的标签，从而将海马分成三个亚区——头，体，尾。
该部分有文献，实现文献中的算法即可。
3 网络连接分析
a.基于海马的脑结构网络连接
基于结构数据分割出的海马结构，做海马区与全脑的脑结构网络连接：将分割出的海马提取出灰质数据，将所有灰质数据求平均，把平均值设为一个种子点，与全脑的体素做相关，就得到了海马与全脑的结构网络连接。
b.基于海马亚区的脑功能网络连接
基于分割出的三个海马亚区，将每个亚区中的所有体素求平均值，把每个平均值作为一个种子点，计算种子点与全脑体素的相关系数，得到三个亚区与全脑的网络连接。
4 统计分析
该部分要实现的具体功能是把经过分割得到的海马体积进行形态学分析，分析方法主要包括：方差分析，单样本T检验，双样本T检验，独立成分分析，皮尔森相关系数分析。
5 可视化
该部分要实现的具体功能图像的读取、存储，图像格式包括DICOM、NIFTI、NIFTI_PAIR、ANALYZE_GZ、NIFTI_GZ、NIFTI_PAIR_GZ；图像的三维显示，默认情况是横断面、矢状面、冠状面的单层显示且三个图像实时关联，拖动滑条显示一个面的不同层；图像的放大、缩小、平移；光标位置数值显示MNI坐标以及native坐标，移动光标，x,y,z数值相应的改变；不同窗口同步坐标变化
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