全面讲解spm8,教你如何fMRI数据处理技术分析.docx

目录 SPM简介和安装 1 一、数据准备（先设置数据输入和输出目录，再转换数据格式） 2 二、数据预处理流程 2 0、预处理的workflow 2 1、Slice Timing时间层校正 3 2、Realignment 头动校正 3 3、Coregister 配准 5 4、Segment 分割 6 5、Normalize 空间标准化 6 6、Smooth 平滑 8 三、GLM模型和Specify 1st-level 9 四、实例：任务态数据预处理和一阶分析的批处理 13 SPM简介和安装 SPM，即统计参数图，也是这个软件的最终输出，它是由英国伦敦大学的Friston教授等人在通用数学软件包Matlab基础上开发的软件系统，其统计功能非常强大，设计这个软件包的初衷是采用统计的方法来处理fMRI，PET和SPECT的数据。用SPM进行数据处理分析过程主要分为两大部分：预处理过程和统计分析过程。需要注意的是，静息态、任务态和DTI数据的预处理大致框架一致，但具体步骤不同，本教程主要讲任务态数据处理。 数据预处理主要包括三个大框架：（1）Convert dicom files to hdr files and img images；（2） Temporal processing，即Slice Timing；（3）Spatial processing，包括 Realign、Normalize和Smooth。具体步骤下面有讲。 统计分析过程包括：个体分析和组分析。使用Specify 1st level 做单个被试(single subject)分析；使用 Specify 2nd level做组分析(group analysis)。 先写一下SPM8的安装：有必要说一下SPM实际不是一个独立的软件，它相当于一个用Matlab程序编写的工具箱，必须依赖Matlab的环境完成其功能。言归正传，首先将下载好的SPM8程序包导入Matlab，复制整个spm8文件夹到MATLAB的安装路径：MATLAB\R2009a\toolbox\下。然后运行Matlab，在其主窗口选择File-set path-Add with Subfolders-spm8-save-close。设置完成后在Matlab中执行命令spm fmri。这样出现了spm8的操作界面（如下图），这也表示spm8安装成功！我们称左上侧的窗口为按钮窗口(button window)，左下侧的窗口为输入窗口(input window)，右侧大窗口为树形结构窗口或图形窗口(Tree Building Window or the graphics window)。 一、数据准备（先设置数据输入和输出目录，再转换数据格式） 为方便后续的数据处理，如果数据分散处理后整合，建议所有处理数据路径保持一致，要统一路径。如原始DICOM图像放在raw data文件夹中，data文件夹存放转换后的功能像，data3D文件夹中存放转换后的结构像。 处理前首先要采用数据转换软件将dicom数据转换成SPM解析格式，转换时格式请选择NIfTI，可用SPM输入面板中的DiCOM Import模块转换，也可以采用专门的转换软件，如MRIcovert。然后进行数据预处理，预处理结束后到matlab安装目录中备份spm*.ps文件，其中包含了空间校正和标准化的信息，然后进行建模分析。 格式转换后data文件夹（功能像）中会有多对（和TR的个数一样）.img（图像数据）和.hdr（矩阵数据）；data3D文件夹中只有一个.img和.hdr文件。 二、数据预处理流程 0、预处理的workflow 1) DICOM to NIFTI（详见核磁数据格式转换） 2) Delete Images 3) Slice Timing 4) Realign 5) Normalize：①Normalize by using EPI templates，即使用公共的EPI模版来进行空间标准化，这样的话就用不到T1结构像，也就不需要对T1像进行Coregister和Segment；  ②Normalize by using T1 image unified segmentation，即用T1像来进行空间标准化，这样的话需要用到T1结构像，所以需要在normalize前先对T1像进行Coregister和Segment，换句话说就是用coregistered and segmented T1像来进行空间标准化。另外，如果以后希望把功能激活图像叠加到结构像上，那么结构像也需要做一次空间标准化。Parameters files和功能像的normalize一样，也选择在segment中生成的空间标准化参数文件（批处理中选择Subj