1、安装MATLAB，此处版本为MATLAB R2015b。

2、使用ADNI作为实验数据集。安装SNAP用于查看.nii图像，此处版本为ITK-SNAP 3.8。

3、使用DiffusionKit进行图像配准。若未配准，后期可能会出现以下错误：

配准方法：

（1）在Brainnetome官网下载DiffusionKit工具包并安装（点击此处查看使用指南）。

（2）打开CMD进入DiffusionKit目录，通过如下指令查看reg_aladin.exe使用方式：

reg_aladin.exe –h

可以看到使用方法为：

 其中，-ref <filename>是指标准模板，-flo <filename>是指源图像。

（3）OK，下载一个标准模板，这里使用MNI_152。

（4）使用如下指令进行图像配准：

这样就生成了配准后的文件：outputResult.nii。

4、使用SPM12软件包进行脑图像数据分析。

（1）下载并安装SPM12。

（2）打开MATLAB，在菜单栏中点击“设置路径”->“添加并包含子文件夹”，找到spm12的根目录添加即可。

5、使用CAT12进行脑图像分割。CAT是SPM的计算解剖工具箱，具有与VBM相似的功能。

（1）下载并安装CAT12。

（2）由于是要在SPM中使用CAT，因此要把cat12放在\spm12\toolbox\目录下。

6、到此为止，基本环境已经配置完毕，接下来以一个nii图像的分割为例进行CAT12使用方法的演示。

（1）在MATLAB命令行窗口中输入spm，打开spm12窗口。

（2）在Toolbox下拉框中选择cat12，打开工作窗口。

（3）点击左上角的Segment Data，会弹出Batch Editor窗口。

这里使用刚刚配准过的outputResult.nii作为实验数据。创建一个名为test的文件夹，放入实验数据。通常要根据数据特征修改“Affine Regularisation（仿射正则化）”参数，由于该数据来源于ADNI数据集，这一参数不需要修改。将“Voxel size for normalized images（标准化图像的体素大小）”这一参数从1.5修改为1。

（4）双击“Volumes”选项，找到test文件夹，选择实验数据，点击“Done”。

（5）这时菜单栏上的三角符号已经变亮，点击即开始进行图像分割。

（6）MATLAB会实时输出运行状态信息。

（7）经过约半小时的时间，图像已经分割完毕，输出信息保存在test文件夹下。

（8）输出展示。

①原图像 outputResult.nii

②分割后图像

③catreportj_outputResult.jpg