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[理学]fMRI数据处理基本原理_2011
fMRI数据处理基本原理
马宁
man@
中国科学技术大学生物楼706
脑功能医学联合实验室
认知神经心理学实验室
0551-3606277
2011-4-8
基本逻辑
• 信号——对刺激 (输入)的反应
• 噪声——干扰信号检测的组分
• 信号检测理论:
– 了解刺激(输入)和信号的关系
– 用统计方法描述噪声的特征
– 开发出能分辨出“噪声”或“信号+噪声”的测量法
方法
– 对基本假设有很强的依赖性
fMRI :信号 噪声
• fMRI:“刺激-信号”关系、“噪声”统计学等
特征缺乏了解。
• 分析方法:没有“best”,只有“reasonable”
• 信号和噪声等特征,依赖假设(assumptions)
• 这些假设总是存在不足,但必须提。
• 不同的实验可能需要不同种类的处理方法
– 信号模式和实验目的不同
– 如何选择并评价这些“reasonable”的方法
建立分析方法的一般步骤
• 给出“刺激-信号”联系的数学模型
• 给出”噪声“的统计学模型
• 结合二者,测量结果=“信号+噪声”
– 未知参数可以从数据中估算出
– 有时,信号有可能并不存在
• 利用信号检测理论,产生从测量结果中得到
信号特征的一般算法
– 如,最小二乘法在回归中的应用
Voxel数据的时间曲线分析
• 通常fMRI数据,要求对每个voxel 的时间曲
线分别分析
– 尽管,一些预处理可能涉及voxel之间的关系
• 通过模型,每个voxel可以得到一系列参数
– 如,活动强度,延迟,曲线形状
– ”SPM“ = statistical parametric map
• 进一步的分析,如何操作单个SPM
– 如:被试间叠加、对比
fMRI 时间曲线
• Block-trial fMRI
– “激活(activition )” 在固定时间内持续发生
(10s或更长),通常是多个连续刺激。
– BOLD反应在多个刺激中积累
– 通常可以直观看出曲线变化
• Blood Oxygenation Level Dependent
fMRI 时间曲线
• Event-related fMRI
– ”活动(activition )“在单一、短暂的时间内发
生
– ”事件(event )“可以随机或者有规律的出现
– 如果事件随机出现,则信号模型看起来像噪声
– BOLD对刺激的反应较弱,因为活动很少存在
重叠(overlapping )
线性系统特征
• 线性,时不变系统
单位冲击及其响应
• 单位冲击
• 冲击响应(impulse response)方程 h (t)
卷积
• 若 其中
卷积
• 传递性
• 实际应用
数字化
令
系统测量结果
fMRI信号
矩阵表示
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