PANDA為我們提供了一整套關於DTI影象預處理，fiber tracking，利用fsl進行去顱骨分割操作，基於分割模板的network construction等等操作。 但是由於模板限制，我們目前只能使用以下幾個圖譜進行分割槽形容。為了解決這個問題，我發現可以直接載入我們自己的分割結果上去，效果還不錯。 首先需要把待處理的被試的MRI影象進行分類，這部分可以通過dpabi軟體來實現。 將DTI影象（DWI，diff）可能會叫不同的名字，和3D t1影象(mprage)挑選出來，作為必要的PANDA軟體資料輸入，首先，將t1影象利用mricron軟體由dicom格式轉換到hdr/img格式，利用AW公司的MRIcloud分割平臺，分割出286或283的結構，但是直接用這個level5下的分割結果可能會導致過精細的分割使得腦區之間的聯絡計算不正常，同時增加了gretna處理軟體的計算複雜度，所以目前是採用回溯的方法回溯到level4 152個腦區或level 3 53個腦區下進行，具體的回溯程式(https://github.com/ChangleZhang/MRItoolkit/blob/master/level5_to_level3.m) 回溯結果是hdr/img格式的，在PANDA下作為模板輸入需要nii格式的，所以需要再用mricron轉換成nii格式(fsl(nii))，然後將T1影象也轉換成nii格式，上傳到伺服器中，開啟panda，設定好工作路徑，然後
選擇tracking & network，然後再nativefolder中選擇一個panda pipeline中的輸出結果（注意只可以選擇一個，因為每個人的atlas是不同的，所以目前只能一個人一個人的跑）。然後勾選確定性fiber tracking，設定角度為35度，然後勾選確定網路構建，選擇FA路徑和T1影象路徑（不能用native space下的T1，需要在不同的目錄下），注意，跑多個並行batch的時候，還需要修改log_path，保證當前log_path下沒有PANDA程式正在執行。