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mri_segment
by James Brown 24 Oct '22

24 Oct '22

External Email - Use Caution Dear Freesurfer experts, I would like to inquire about the flags "-whi" and "-ghi" in the command "mri_segement". According to FS wiki, the command "mri_normalize" sets white matter voxels around ~110 and gray matter around ~70. - The default white matter high limit in the command mri_segemnt is 125, what is the highest value to consider white matter voxels in an image? Is it 125? - What are the situations where we need to set the gray and white matter voxels at a high limit of 100 and 125 respectively in the command mri_segment? Does the brightness of the image or motion play a role in the decision of choosing high limits values? Thank you, James

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Question about sclimbic
by Zeng, Victor (BIDMC - Keshavan - Psychiatry) 24 Oct '22

24 Oct '22

External Email - Use Caution I receive an error when I try to run the sclimbic module, do you have any suggestions on why this might be happening? : Loaded input image from /mnt/V/Datasets/BSNIP2/Processing/Finished_q2/GP1462~1/mri/nu.mgz Traceback (most recent call last): File "/usr/local/freesurfer/7.3.2/python/scripts/mri_sclimbic_seg", line 1048, in <module> main() File "/usr/local/freesurfer/7.3.2/python/scripts/mri_sclimbic_seg", line 232, in main segmenter.process_files(**params) File "/usr/local/freesurfer/7.3.2/python/scripts/mri_sclimbic_seg", line 577, in process_files post, seg, vox_counts, volumes, mean_probs = self.segment(image) File "/usr/local/freesurfer/7.3.2/python/scripts/mri_sclimbic_seg", line 497, in segment conformed = self.preprocess(image) File "/usr/local/freesurfer/7.3.2/python/scripts/mri_sclimbic_seg", line 489, in preprocess processed = image.conform(shape=(*self.inshape, self.nchannels), voxsize=1.0, orientation='RAS', dtype='float32', copy=False) File "/usr/local/freesurfer/7.3.2/python/lib/python3.8/site-packages/surfa/image/framed.py", line 574, in conform conformed = conformed.reshape(shape, copy=False) File "/usr/local/freesurfer/7.3.2/python/lib/python3.8/site-packages/surfa/image/framed.py", line 515, in reshape delta = (np.array(shape) - np.array(self.baseshape)) / 2 ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,) (3,) Segmentation fault Victor Zeng Beth Israel Deaconess Medical Center Keshavan Lab --

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B0 distortion correction (a clearer question)
by Addison, Reuben 24 Oct '22

24 Oct '22

I sent a question earlier on but I do don’t think I was clearer the first time. I am trying to do a distortion correction using (epidewarp.fsl) epidewarp.fsl \ --mag mag.nii.gz \ --dph dphase.nii.gz \ --tediff YOUR_TE_DIFF --esp YOUR_ESP \ --vsm bold/b0dcmap.nii.gz The issue we collected two field maps one in the AP direction and one in the PA direction (hence I have two different mag and phase volumes). I am not quite sure how if I should create two different maps and keep them in my bold folder for my FSFAST pipeline

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White Matter Hypointensities Not Calculating for Left and Right
by Atwater, Emanuel R 24 Oct '22

24 Oct '22

External Email - Use Caution Hello Freesurfer Team, My issue is within the aseg.stats information. There is WM-hypointensities volumetric data present, however, there are "0's" for Left and Right WM-hypointensities. Why are the hypointensities not being calculated/separated for the left and right hemisphere? FS version: freesurfer-linux-centos7_x86_64-7.2.0-20210720-aa8f76b Aseg.stats: see attached for sample V/r, Emanuel Atwater

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aparcstats2table command
by eso 24 Oct '22

24 Oct '22

External Email - Use Caution Hi Freesurfer experts, I am new to the Freesurfer world ! My question is how to use aparcstats2table to extract data for a large number of subjects (approximately 700 subjects). I have tried to paste the folder path that included all the pre-processed images, but it has not worked. Anything will help Thanks Esraa

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Re: [Freesurfer] Upgrading Operating System (OS)
by fsbuild 24 Oct '22

24 Oct '22

External Email - Use Caution Hello Nárlon, The caveat we post on the web page for the current 7.X releases at https://secure-web.cisco.com/1SH9723fOHUEJDTPhOh9cxPtQV83D227ju0p39…, mentions longitudinal processing should not be adversely affected when switching to a different OS and/or newer version of freesurfer.   Important Note: When processing a group of subjects for your study, it is essential to process all your subjects with the same version of FreeSurfer, on the same OS platform and vendor, and for safety, even the same version of the OS. While we continue to work to ensure that results match across platforms, there are none-the-less system-level libraries that are OS dependent. An exception to this rule is that you may view and edit files across any platform or version, and run some post-processing tools (outside the recon-all stream) if you check with us first (for instance you may run the longitudinal processing with newer versions). Recon-all output can show differences in the floating point output when the compilers we use change or an existing release is run on a different OS. - R. On Oct 19, 2022, at 12:42, Boa Sorte Silva, Narlon <narlon.silva(a)ubc.ca> wrote:        External Email - Use Caution        Dear FreeSurfer team: I just wanted to confirm the potential issues of upgrading the OS. We are running FreeSurfer 7.1.1 on MacOS 10.4.6 and wanted to upgrade to MacOS 10.15. Our data have been analyzed cross-sectionally and we’ll soon run longitudinal analysis. Would upgrading the MacOS on the same machine and same version of FreeSurfer be detrimental to the analysis results of the same data? In particular, would it bias longitudinal analysis results?Thank you for your helpBest regards,Nárlon CássioNárlon Cássio Boa Sorte Silva PhD (He, Him, His)CIHR and MSHR BC/PARF Postdoctoral Research FellowAging, Mobility, and Cognitive Health LabDjavad Mowafaghian Centre for Brain HealthDepartment of Physical Therapy, Faculty of MedicineUniversity of British ColumbiaVancouver, CanadaTwitter: @BoaNarlon_______________________________________________Freesurfer mailing listFreesurfer@nmr.mgh.harvard.eduhttps://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/freesurfer

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Resmoothing subjects that have already been standardised to fsaverage space
by Akansha Mahesh Naraindas 24 Oct '22

24 Oct '22

External Email - Use Caution Hi I have a query about resmoothing subjects after they have already been standardised to fsaverage space. We were thinking of using the normal steps for smoothing as specified below mri_surf2surf --hemi lh \ --s fsaverage \ --sval lh.gender_age.thickness.00.mgh \ --fwhm 10 \ --cortex \ --tval lh.gender_age.thickness.10B.mgh We are unsure if there is any influence of using fsaverage target as input, as our data is already in this space. As we ran smoothing earlier. Best Akansha

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Getting recon-all stats from SynthSeg 2.0 segmentations
by Young, Jenna M 24 Oct '22

24 Oct '22

External Email - Use Caution Hello all, I'm trying to perform a comparison of the global and regional phenotype statistics produced by `recon-all` with the outputs of SynthSeg 2.0. Based on the wiki, it looks like I should be able to pass the segmentation from SynthSeg to recon-all (somehow) and run it through steps further down the pipeline. My current best guess at a command to do this is: recon-all -autorecon2-pial -autorecon3 -s SUBJECTID -i INPUT_IMAGE.nii.gz At this point, I have 2 questions: 1. Is -autorecon2-pial the correct step to insert the SynthSeg segmentations into the recon-all pipeline? 2. What is the correct way to pass an existing segmentation file to recon-all, and how do you also pass it the original brain image? Thanks in advance for your suggestions. Jenna

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7.2.0 CentOS7 and Ubuntu 18.04
by Alexopoulos, Dimitrios 24 Oct '22

24 Oct '22

External Email - Use Caution We've made system software upgrades recently and of some our data was run using the FS 7.2.0 CentOS 7 build but on Ubuntu 18.04 servers. The outputs look good and there no output errors. Should these data be rerun? Jim ________________________________ The materials in this message are private and may contain Protected Healthcare Information or other information of a sensitive nature. If you are not the intended recipient, be advised that any unauthorized use, disclosure, copying or the taking of any action in reliance on the contents of this information is strictly prohibited. If you have received this email in error, please immediately notify the sender via telephone or return mail.

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glm fit error question
by Jun Yeon Won 24 Oct '22

24 Oct '22

External Email - Use Caution Dear Freesurfer experts, I was running glm fit and had the error below. I had 8 variables of interest and inter was the main predictor while controlling for other variables (covariates). Inter is the multiplied value of fit and age (interaction value). The main message of the error is that The scale is much different between columns 5 and 2, you may want to normalize by subtracting the mean and dividing by the standard deviation. Could you please let me know if I can't run this analysis unless I change the scale? Best, Jun gdfRead(): reading 2mwt_age_inter_thick.fsgd INFO: ignoring tag HCAFIT1 WARNING: variable 3 is "sex" which is often a discrete factor The proper way to handle discrete factors is to create classes. See https://secure-web.cisco.com/1u8mNwGz1oYZLK8N27BX2ENBQL_khxbLXhsRrEl5IeiQD8… INFO: DeMeanFlag keyword not found, DeMeaning will NOT be done. Continuous Variable Means (all subjects) 0 inter 35112.7 8139.19 1 fit 609.871 99.7233 2 age 58.7081 14.975 3 sex 0.441275 0.496539 4 edu 17.3557 2.30137 5 bmi 27.0005 4.74244 6 sbp 129.201 16.1105 7 gait 3.46441 4.29999 Class Size and Means of each Continuous Variable 1 HCA 596 35112.7114 609.8708 58.7081 0.4413 17.3557 27.0005 129.2013 3.4644 INFO: gd2mtx_method is doss Reading source surface /run/media/cvas/data-2/HCA_T1_FS/final/fsaverage/surf/lh.white Number of vertices 163842 Number of faces 327680 Total area 65417.000000 AvgVtxArea 0.399269 AvgVtxDist 0.721953 StdVtxDist 0.195472 7.2.0 cwd /run/media/cvas/data-2/HCA_T1_FS/0_fit_script cmdline mri_glmfit --y 2mwt.age.inter.lh.thickness.10.mgh --fsgd 2mwt_age_inter_thick.fsgd doss --C thick.mtx --surf fsaverage lh --cortex --glmdir 2mwt.age.inter.lh.thickness.10.glmdir sysname Linux hostname localhost.localdomain machine x86_64 user cvas FixVertexAreaFlag = 1 UseMaskWithSmoothing 1 OneSampleGroupMean 0 y /run/media/cvas/data-2/HCA_T1_FS/0_fit_script/2mwt.age.inter.lh.thickness.10.mgh logyflag 0 usedti 0 FSGD 2mwt_age_inter_thick.fsgd labelmask /run/media/cvas/data-2/HCA_T1_FS/final/fsaverage/label/lh.cortex.label maskinv 0 glmdir 2mwt.age.inter.lh.thickness.10.glmdir IllCondOK 0 ReScaleX 1 DoFFx 0 Creating output directory 2mwt.age.inter.lh.thickness.10.glmdir Loading y from /run/media/cvas/data-2/HCA_T1_FS/0_fit_script/2mwt.age.inter.lh.thickness.10.mgh ... done reading. INFO: gd2mtx_method is doss Saving design matrix to 2mwt.age.inter.lh.thickness.10.glmdir/Xg.dat Computing normalized matrix Normalized matrix condition is 20714.6 Design matrix ------------------ 1.00000 29541.00000 687.00000 43.00000 0.00000 18.00000 27.64430 114.00000 2.40000; 1.00000 25200.00000 630.00000 40.00000 1.00000 19.00000 27.93876 115.00000 4.14000; 1.00000 21744.00000 604.00000 36.00000 0.00000 12.00000 33.81460 121.00000 3.51000; 1.00000 17532.00000 487.00000 36.00000 0.00000 18.00000 40.62344 135.00000 3.70000; 1.00000 45600.00000 760.00000 60.00000 1.00000 21.00000 23.43056 120.00000 2.48000; 1.00000 33251.00000 811.00000 41.00000 0.00000 19.00000 22.72520 109.00000 2.88000; 1.00000 28760.00000 719.00000 40.00000 0.00000 16.00000 30.13153 140.00000 2.66000; 1.00000 23716.00000 539.00000 44.00000 1.00000 19.00000 28.40683 126.00000 3.76000; 1.00000 26307.00000 711.00000 37.00000 0.00000 17.00000 22.86658 124.00000 3.69000; 1.00000 35760.00000 447.00000 80.00000 0.00000 19.00000 23.56741 135.00000 3.95000; 1.00000 54080.00000 676.00000 80.00000 0.00000 18.00000 24.53567 130.00000 2.51000; 1.00000 27148.00000 617.00000 44.00000 1.00000 19.00000 25.73902 123.00000 3.85000; 1.00000 43906.00000 757.00000 58.00000 1.00000 20.00000 28.20546 135.00000 2.36000; 1.00000 30636.00000 666.00000 46.00000 0.00000 19.00000 33.00120 124.00000 3.31000; 1.00000 23058.00000 549.00000 42.00000 0.00000 15.00000 33.57513 136.00000 2.64000; 1.00000 55080.00000 680.00000 81.00000 1.00000 19.00000 25.41146 121.00000 2.57000; 1.00000 34592.00000 736.00000 47.00000 0.00000 18.00000 29.53451 123.00000 3.55000; 1.00000 31295.00000 569.00000 55.00000 0.00000 18.00000 34.70152 148.00000 3.86000; 1.00000 32505.00000 591.00000 55.00000 1.00000 21.00000 23.69388 106.00000 3.86000; 1.00000 22572.00000 627.00000 36.00000 1.00000 13.00000 28.72182 113.00000 2.88000; 1.00000 40800.00000 800.00000 51.00000 0.00000 15.00000 30.18225 142.00000 2.88000; 1.00000 53380.00000 628.00000 85.00000 0.00000 16.00000 20.25106 138.00000 3.43000; 1.00000 42055.00000 647.00000 65.00000 1.00000 15.00000 33.12801 129.00000 2.70000; 1.00000 24510.00000 645.00000 38.00000 0.00000 13.00000 18.59084 100.00000 4.12000; 1.00000 33800.00000 520.00000 65.00000 0.00000 15.00000 26.92529 105.00000 2.94000; 1.00000 39672.00000 551.00000 72.00000 0.00000 19.00000 33.96469 154.00000 3.17000; 1.00000 28560.00000 560.00000 51.00000 1.00000 19.00000 26.83141 128.00000 2.31000; 1.00000 30440.00000 761.00000 40.00000 0.00000 18.00000 20.36065 108.00000 2.93000; 1.00000 21996.00000 564.00000 39.00000 0.00000 11.00000 33.18936 116.00000 4.58000; 1.00000 24500.00000 500.00000 49.00000 0.00000 18.00000 31.09306 136.00000 3.97000; 1.00000 27320.00000 683.00000 40.00000 0.00000 13.00000 26.79280 125.00000 2.89000; 1.00000 48618.00000 657.00000 74.00000 0.00000 18.00000 26.33765 144.00000 3.27000; 1.00000 46240.00000 680.00000 68.00000 1.00000 17.00000 22.23108 148.00000 2.63000; 1.00000 26367.00000 517.00000 51.00000 0.00000 19.00000 31.61730 151.00000 2.60000; 1.00000 48276.00000 596.00000 81.00000 1.00000 13.00000 21.63289 142.00000 2.82000; 1.00000 25830.00000 630.00000 41.00000 0.00000 18.00000 36.02269 126.00000 2.96000; 1.00000 22680.00000 567.00000 40.00000 0.00000 21.00000 34.71946 133.00000 2.58000; 1.00000 42840.00000 612.00000 70.00000 0.00000 15.00000 22.31384 131.00000 2.48000; 1.00000 24040.00000 601.00000 40.00000 0.00000 18.00000 29.91450 134.00000 3.33000; 1.00000 48692.00000 658.00000 74.00000 1.00000 18.00000 26.15222 138.00000 3.10000; 1.00000 31200.00000 600.00000 52.00000 1.00000 19.00000 31.47347 130.00000 2.84000; 1.00000 28040.00000 701.00000 40.00000 1.00000 21.00000 31.70156 134.00000 2.49000; 1.00000 33712.00000 602.00000 56.00000 0.00000 13.00000 30.86626 109.00000 3.14000; 1.00000 31900.00000 550.00000 58.00000 0.00000 16.00000 33.29966 107.00000 3.20000; 1.00000 30926.00000 658.00000 47.00000 1.00000 18.00000 35.53320 129.00000 2.70000; 1.00000 42080.00000 526.00000 80.00000 0.00000 16.00000 26.15911 164.00000 3.95000; 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1.00000 38367.00000 783.00000 49.00000 1.00000 18.00000 19.96882 120.00000 2.65000; 1.00000 21560.00000 539.00000 40.00000 1.00000 19.00000 36.03137 133.00000 5.33000; 1.00000 30800.00000 400.00000 77.00000 1.00000 15.00000 24.10409 126.00000 3.83000; 1.00000 49849.00000 631.00000 79.00000 1.00000 18.00000 28.12819 145.00000 3.13000; 1.00000 30600.00000 680.00000 45.00000 1.00000 18.00000 24.95666 122.00000 2.33000; 1.00000 45724.00000 644.00000 71.00000 1.00000 12.00000 24.21037 151.00000 3.29000; 1.00000 46800.00000 780.00000 60.00000 1.00000 18.00000 24.68336 138.00000 2.20000; 1.00000 38478.00000 583.00000 66.00000 1.00000 13.00000 30.37952 119.00000 2.45000; 1.00000 26400.00000 600.00000 44.00000 1.00000 21.00000 32.94806 114.00000 2.84000; 1.00000 30625.00000 625.00000 49.00000 1.00000 19.00000 20.05393 104.00000 3.21000; 1.00000 34122.00000 726.00000 47.00000 1.00000 16.00000 27.11561 123.00000 3.77000; 1.00000 30798.00000 531.00000 58.00000 0.00000 15.00000 32.62946 130.00000 3.00000; 1.00000 28560.00000 680.00000 42.00000 1.00000 20.00000 20.20403 140.00000 3.73000; 1.00000 30550.00000 650.00000 47.00000 0.00000 18.00000 31.85333 128.00000 3.04000; 1.00000 32595.00000 615.00000 53.00000 0.00000 18.00000 29.69505 153.00000 2.73000; 1.00000 22792.00000 616.00000 37.00000 1.00000 14.00000 31.03494 118.00000 3.68000; 1.00000 40843.00000 517.00000 79.00000 0.00000 19.00000 24.26683 139.00000 3.85000; 1.00000 43761.00000 503.00000 87.00000 1.00000 19.00000 25.24322 145.00000 3.37000; 1.00000 41464.00000 568.00000 73.00000 1.00000 18.00000 29.65135 107.00000 2.76000; 1.00000 32453.00000 391.00000 83.00000 0.00000 18.00000 27.80086 153.00000 3.94000; 1.00000 45662.00000 578.00000 79.00000 1.00000 13.00000 21.82647 160.00000 2.75000; 1.00000 40761.00000 647.00000 63.00000 0.00000 15.00000 29.64932 153.00000 3.48000; 1.00000 45198.00000 729.00000 62.00000 0.00000 19.00000 25.10961 122.00000 3.51000; 1.00000 33600.00000 700.00000 48.00000 0.00000 17.00000 20.92178 106.00000 3.08000; 1.00000 49000.00000 700.00000 70.00000 0.00000 16.00000 23.46276 126.00000 2.80000; 1.00000 41745.00000 759.00000 55.00000 0.00000 18.00000 28.36552 124.00000 3.16000; 1.00000 45676.00000 601.00000 76.00000 1.00000 16.00000 22.14251 99.00000 4.06000; 1.00000 31408.00000 604.00000 52.00000 0.00000 19.00000 25.10463 125.00000 3.08000; 1.00000 25440.00000 636.00000 40.00000 0.00000 19.00000 28.51442 128.00000 4.45000; 1.00000 34398.00000 702.00000 49.00000 0.00000 18.00000 22.31522 131.00000 2.68000; 1.00000 40128.00000 608.00000 66.00000 1.00000 15.00000 34.32954 177.00000 3.47000; 1.00000 29095.00000 529.00000 55.00000 0.00000 19.00000 39.14068 139.00000 2.62000; 1.00000 40700.00000 407.00000 100.00000 1.00000 15.00000 23.69386 144.00000 4.69000; 1.00000 25200.00000 600.00000 42.00000 1.00000 19.00000 32.44142 108.00000 2.09000; 1.00000 43070.00000 590.00000 73.00000 0.00000 19.00000 28.03761 139.00000 3.50000; 1.00000 37440.00000 520.00000 72.00000 0.00000 19.00000 22.14255 128.00000 3.46000; 1.00000 38480.00000 520.00000 74.00000 0.00000 16.00000 21.46649 128.00000 3.67000; 1.00000 44486.00000 767.00000 58.00000 0.00000 18.00000 27.69952 100.00000 2.94000; 1.00000 29486.00000 641.00000 46.00000 1.00000 19.00000 29.62042 115.00000 3.00000; 1.00000 25666.00000 313.00000 82.00000 0.00000 13.00000 33.56805 152.00000 4.65000; 1.00000 27612.00000 708.00000 39.00000 0.00000 19.00000 25.82439 113.00000 3.09000; 1.00000 38849.00000 733.00000 53.00000 1.00000 18.00000 26.66966 131.00000 2.91000; 1.00000 33794.00000 554.00000 61.00000 0.00000 18.00000 21.28432 134.00000 3.81000; 1.00000 34450.00000 650.00000 53.00000 1.00000 16.00000 30.71589 145.00000 2.39000; 1.00000 41856.00000 654.00000 64.00000 0.00000 15.00000 22.60811 110.00000 2.91000; 1.00000 38874.00000 627.00000 62.00000 1.00000 18.00000 17.97474 79.00000 3.73000; 1.00000 34000.00000 400.00000 85.00000 0.00000 18.00000 25.07627 160.00000 4.37000; 1.00000 48750.00000 650.00000 75.00000 1.00000 19.00000 27.89901 126.00000 3.16000; 1.00000 35929.00000 589.00000 61.00000 1.00000 18.00000 34.11341 150.00000 3.68000; 1.00000 31824.00000 612.00000 52.00000 1.00000 19.00000 23.33644 142.00000 3.14000; 1.00000 34977.00000 393.00000 89.00000 1.00000 16.00000 33.00120 126.00000 4.44000; 1.00000 26400.00000 600.00000 44.00000 0.00000 21.00000 28.79615 111.00000 3.71000; 1.00000 36300.00000 550.00000 66.00000 0.00000 18.00000 33.20048 123.00000 3.32000; 1.00000 40825.00000 575.00000 71.00000 1.00000 18.00000 21.14372 121.00000 3.66000; 1.00000 22800.00000 600.00000 38.00000 1.00000 21.00000 36.03533 139.00000 3.29000; 1.00000 19980.00000 540.00000 37.00000 1.00000 21.00000 29.81276 117.00000 3.52000; 1.00000 49830.00000 755.00000 66.00000 1.00000 19.00000 28.95400 114.00000 3.53000; 1.00000 38151.00000 471.00000 81.00000 0.00000 19.00000 23.91391 143.00000 2.95000; 1.00000 31262.00000 638.00000 49.00000 1.00000 19.00000 31.70808 114.00000 2.70000; 1.00000 47988.00000 558.00000 86.00000 0.00000 18.00000 34.30198 133.00000 3.55000; 1.00000 44100.00000 700.00000 63.00000 0.00000 21.00000 26.63880 133.00000 2.69000; 1.00000 24190.00000 590.00000 41.00000 0.00000 13.00000 32.73917 138.00000 3.55000; 1.00000 34960.00000 460.00000 76.00000 1.00000 15.00000 36.80579 175.00000 3.40000; 1.00000 40248.00000 468.00000 86.00000 0.00000 13.00000 25.66299 141.00000 2.88000; 1.00000 39300.00000 655.00000 60.00000 0.00000 13.00000 24.47969 142.00000 3.73000; 1.00000 25848.00000 718.00000 36.00000 0.00000 13.00000 31.74297 144.00000 3.90000; 1.00000 31320.00000 580.00000 54.00000 1.00000 15.00000 28.41752 109.00000 2.95000; 1.00000 31490.00000 670.00000 47.00000 0.00000 20.00000 20.50211 97.00000 2.38000; 1.00000 26240.00000 640.00000 41.00000 0.00000 16.00000 23.04545 128.00000 2.86000; 1.00000 39910.00000 614.00000 65.00000 0.00000 18.00000 23.15204 151.00000 3.57000; -------------------------------- ERROR: matrix is ill-conditioned or badly scaled, condno = 20714.6 -------------------------------- -------- ERROR: READ THIS ----------------- --vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv----- Possible problem with experimental design: Check for duplicate entries and/or lack of range of continuous variables within a class. If you seek help with this problem, make sure to send: 1. Your command line: mri_glmfit --y 2mwt.age.inter.lh.thickness.10.mgh --fsgd 2mwt_age_inter_thick.fsgd doss --C thick.mtx --surf fsaverage lh --cortex --glmdir 2mwt.age.inter.lh.thickness.10.glmdir 2. The terminal output of this program (ie, everything it prints to the screen) 3. The FSGD file (2mwt_age_inter_thick.fsgd) 4. The design matrix 2mwt.age.inter.lh.thickness.10.glmdir/Xg.dat Attempting to diagnose further SumSq: Min=16.217276 (col 5), Max=879938.937500 (col 2) The scale is much different between columns 5 and 2, you may want to normalize by subtracting the mean and dividing by the standard deviation. --^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^----

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