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全面讲解spm8,教你如何fMRI数据处理课案
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TOC \o 1-3 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc391735738 SPM简介和安装 PAGEREF _Toc391735738 \h 1
HYPERLINK \l _Toc391735739 一、数据准备(先设置数据输入和输出目录,再转换数据格式) PAGEREF _Toc391735739 \h 2
HYPERLINK \l _Toc391735740 二、数据预处理流程 PAGEREF _Toc391735740 \h 2
HYPERLINK \l _Toc391735741 0、预处理的workflow PAGEREF _Toc391735741 \h 2
HYPERLINK \l _Toc391735742 1、Slice Timing时间层校正 PAGEREF _Toc391735742 \h 3
HYPERLINK \l _Toc391735743 2、Realignment 头动校正 PAGEREF _Toc391735743 \h 3
HYPERLINK \l _Toc391735744 3、Coregister 配准 PAGEREF _Toc391735744 \h 5
HYPERLINK \l _Toc391735745 4、Segment 分割 PAGEREF _Toc391735745 \h 6
HYPERLINK \l _Toc391735746 5、Normalize 空间标准化 PAGEREF _Toc391735746 \h 6
HYPERLINK \l _Toc391735747 6、Smooth 平滑 PAGEREF _Toc391735747 \h 8
HYPERLINK \l _Toc391735748 三、GLM模型和Specify 1st-level PAGEREF _Toc391735748 \h 9
HYPERLINK \l _Toc391735749 四、实例:任务态数据预处理和一阶分析的批处理 PAGEREF _Toc391735749 \h 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
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