AFNI program: 3dTORTOISEtoHere

Output of -help


  Convert standard TORTOISE DTs (diagonal-first format) to standard
  AFNI (lower triangular, row-wise) format.  NB: Starting from
  TORTOISE v2.0.1, there is an 'AFNI output' format as well, which
  would not need to be converted.

  Part of FATCAT (Taylor & Saad, 2013) in AFNI.

  *** NB: this program is likely no longer necessary if using 'AFNI
  ***     export' from TORTOISE!

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  + COMMAND: 3dTORTOISEtoHere -dt_tort DTFILE  {-scale_fac X }   \
           {-flip_x | -flip_y | -flip_z}  -prefix PREFIX 

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  + OUTPUT:
     1) An AFNI-style DT file with the following ordering of the 6 bricks:
          Dxx,Dxy,Dyy,Dxz,Dyz,Dzz.
        In case it is useful, one can apply 'flips' to the eventual (or
        underlying, depending how you look at it) eigenvector directions,
        as well as rescale the associated eigenvalues.

  + RUNNING:
    -dt_tort DTFILE  :diffusion tensor file, which should have six bricks
                      of DT components ordered in the TORTOISE manner, i.e.,
                      diagonals first:
                      Dxx,Dyy,Dzz,Dxy,Dxz,Dyz.
    -prefix PREFIX   :output file name prefix. Will have N+1 bricks when
                      GRADFILE has N rows of gradients.
    -flip_x          :change sign of first element of (inner) eigenvectors.
    -flip_y          :change sign of second element of (inner) eigenvectors.
    -flip_z          :change sign of third element of (inner) eigenvectors.
              -> Only a single flip would ever be necessary; the combination
                 of any two flips is mathematically equivalent to the sole
                 application of the remaining one.
                 Normally, it is the *gradients* that are flipped, not the
                 DT, but if, for example, necessary files are missing, then
                 one can apply the requisite changes here.
    -scale_fac  X    :optional switch to rescale the DT elements, dividing
                      by a number X>0.

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  + EXAMPLE:
      3dTORTOISEtoHere          \
      -dt_tort DTI/DT_DT+orig   \
      -scale_fac 1000           \
      -prefix AFNI_DT   

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  If you use this program, please reference the introductory/description
  paper for the FATCAT toolbox:
        Taylor PA, Saad ZS (2013).  FATCAT: (An Efficient) Functional
        And Tractographic Connectivity Analysis Toolbox. Brain 
        Connectivity 3(5):523-535.
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