n101_restbold_20180117_prelim.dsn

#!/usr/bin/env bash

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# This design file stores the values of all variables required to
# execute a complete task-free functional connectivity pipeline.
# You may execute the analysis specified in this design file by
# calling (in any bash terminal):
#
# xcpEngine /data/joy/BBL/applications/xcpEngine/designs/rsfc_cedric_xcp_201607151622.dsn
#
# Variables fall into five general categories:
# * ANALYSIS VARIABLES are used at all stages of this analysis.
# * PIPELINE specifies the modules that comprise the analysis.
# * GLOBAL VARIABLES are used at all stages of all analyses.
# * MODULE VARIABLES are used during one stage of the analysis.
#                  These are typically array variables with array
#                  indices equal to the index of the analysis
#                  stage during which they are used.
# * OUTPUT VARIABLES may be used at all stages of the analysis.
#                  These are sometimes array variables with array
#                  indices equal to the value of the primary
#                  subject identifier. They will appear only in
#                  localised design files.
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# ANALYSIS VARIABLES
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design=/data/joy/BBL/projects/zhouCbfNetworks/data/boldNetwork/n101_restbold_20180117_prelim.dsn
path_cohort=/data/joy/BBL/projects/zhouCbfNetworks/data/boldNetwork/n101_Cohort_20180131_prelim.csv
subjects_ct=101
img=${subject[2]}
struct=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_ExtractedBrain0N4.nii.gz
prefix=${subject[0]}_${subject[1]}
xfm_warp=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_SubjectToTemplate1Warp.nii.gz
ixfm_warp=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_TemplateToSubject0Warp.nii.gz
xfm_affine=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_SubjectToTemplate0GenericAffine.mat
ixfm_affine=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_TemplateToSubject1GenericAffine.mat
out_super=/data/joy/BBL/projects/zhouCbfNetworks/data/boldNetwork/
out=/data/joy/BBL/projects/zhouCbfNetworks/data/boldNetwork/${subject[0]}/${subject[1]}
space=native
template=/data/joy/BBL/studies/pnc/n1601_dataFreeze/neuroimaging/pncTemplate/pnc_template_brain_2mm.nii.gz

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# PIPELINE
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pipeline=dummy,prestats,coreg,confound,regress,seed,reho,alff,roiquant,net,norm

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# GLOBAL VARIABLES
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XCPEDIR=/data/jux/BBL/applications-from-joy/xcpEngine
RPATH=/share/apps/R/R-3.1.1/bin/R
FSLDIR=/share/apps/fsl/5.0.8
ANTSPATH=/data/jux/BBL/applications-from-joy/ants_20151007/bin/
KEEPNUM=1
NUMOUT=0
TIMESTAMP=1

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# 1 DICO
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dico_exampleDicom[1]=/data/joy/BBL-recover/projects-probably/pncReproc2015/exampleDicoms/bbl1_restbold1_124_S013_I000000.dcm
dico_magImage[1]=${subject[4]}
dico_rpsImage[1]=${subject[5]}
dico_script[1]=/home/melliott/scripts/dico_correct_v2.sh
dico_clip[1]=-1
dico_rerun[1]=N
dico_cleanup[1]=Y

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# 2 PRESTATS
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prestats_dvols[2]=4
prestats_stime[2]=none
prestats_sdir[2]=Z
prestats_sptf[2]=none
prestats_smo[2]=6
prestats_tmpf[2]=none
prestats_hipass[2]=0.01
prestats_lopass[2]=0.08
prestats_fit[2]=0.3
prestats_bbgthr[2]=0.1
prestats_dmdt[2]=2
prestats_censor[2]=none,0.25
prestats_censor_cr[2]=rms
prestats_rerun[2]=N
prestats_cleanup[2]=Y
prestats_process[2]=DVOMPRMCOBXTDSPDMT

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# 3 COREG
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coreg_cfunc[3]=bbr
coreg_seg[3]=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_BrainSegmentation.nii.gz
coreg_wm[3]=3
coreg_refwt[3]=NULL
coreg_inwt[3]=NULL
coreg_qacut[3]=0.7,0.8
coreg_rerun[3]=N
coreg_cleanup[3]=Y

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# 4 CONFOUND
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confound_rp[4]=Y
confound_rms[4]=N
confound_gm[4]=N
confound_gm_path[4]=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_BrainSegmentation.nii.gz
confound_gm_val[4]=2,4
confound_gm_ero[4]=0
confound_wm[4]=Y
confound_wm_path[4]=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_BrainSegmentation.nii.gz
confound_wm_val[4]=3
confound_wm_ero[4]=2
confound_csf[4]=Y
confound_csf_path[4]=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_BrainSegmentation.nii.gz
confound_csf_val[4]=1
confound_csf_ero[4]=1
confound_gsr[4]=Y
confound_cc[4]=0
confound_past[4]=0
confound_dx[4]=1
confound_sq[4]=2
confound_custom[4]=
confound_rerun[4]=N
confound_cleanup[4]=Y

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# 5 REGRESS
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regress_tmpf[5]=butterworth
regress_hipass[5]=0.01
regress_lopass[5]=0.08
regress_rerun[5]=N
regress_cleanup[5]=Y
regress_tmpf_order[5]=1
regress_tmpf_pass[5]=2
regress_tmpf_ripple[5]=0.5
regress_tmpf_ripple2[5]=20
regress_tmpf_dvols[5]=0
regress_smo[5]=6
regress_sptf[5]=susan
regress_usan[5]=default
regress_usan_space[5]=

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# 6 SEED
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sca_lib[6]=/data/jux/BBL/projects/grmpyProcessing2017/grmpyProcessing2017Scripts/restbold1_124mb/rest_pipeline/rsfunc.sclib
sca_metric[6]=corrcoef
sca_sptf[6]=susan
sca_smo[6]=6
sca_rerun[6]=N
sca_cleanup[6]=Y

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# 7 REHO
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reho_roi[7]=
reho_nhood[7]=vertices
reho_roimean[7]=Y
reho_roikw[7]=N
reho_sptf[7]=susan
reho_smo[7]=6
reho_rerun[7]=N
reho_cleanup[7]=Y

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# 8 ALFF
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alff_roi[8]=
alff_hipass[8]=0.01
alff_lopass[8]=0.08
alff_sptf[8]=susan
alff_smo[8]=6
alff_rerun[8]=N
alff_cleanup[8]=Y

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# 9 ROIQUANT
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roiquant_roi[9]=/data/joy/BBL/projects/zhouCbfNetworks/data/boldNetwork/rsfunc.parc
roiquant_rerun[9]=Y
roiquant_cleanup[9]=Y

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# 10 NET
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net_lib[10]=/data/joy/BBL/projects/zhouCbfNetworks/data/boldNetwork/rsfunc.parc
net_name[10]=NULL
net_metric[10]=corrcoef
net_thr[10]=N
net_com[10]=genlouvain
net_comh[10]=
net_gamma[10]=1,1.5,2,2.5,3,3.5,4
net_consensus[10]=100
net_rerun[10]=Y
net_cleanup[10]=Y

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# 11 NORM
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norm_prog[11]=ants
norm_warp[11]=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_SubjectToTemplate1Warp.nii.gz
norm_affine[11]=${subject[3]}/antsCT/${subject[0]}_${subject[1]}_SubjectToTemplate0GenericAffine.mat
norm_template[11]=/data/jux/BBL/studies/pnc/n1601_dataFreeze/neuroimaging/pncTemplate/pnc_template_brain_2mm.nii.gz
norm_rerun[11]=Y
norm_cleanup[11]=Y