MRI数据预处理流程资料讲解
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法核磁共振（NMR）是一种重要的分析技术，广泛应用于化学、生物学和医学等领域。
在进行核磁实验时，我们需要对得到的数据进行处理和分析，以获得实用的信息。
本文将详细介绍核磁数据处理的方法和步骤。
一、数据获取和预处理1. 数据获取：通过核磁共振仪器获取样品的核磁共振谱图。
谱图通常包含两个维度的数据，即横轴表示化学位移，纵轴表示信号强度。
2. 数据预处理：对获得的谱图进行预处理，包括去除噪声、基线校正和相位校正等。
去除噪声可以提高信噪比，基线校正可以消除谱图中的基线漂移，相位校正可以调整信号的相位。
二、数据处理和分析1. 峰识别：通过峰识别算法找出谱图中的峰，并确定其化学位移和峰面积。
常用的峰识别算法包括峰拟合法和峰积分法。
2. 化学位移校正：根据已知的内部标准品或者参考物质的峰位置，对谱图进行化学位移校正，以提高数据的准确性和可比性。
3. 峰归属：通过与数据库或者文献比对，确定峰的归属，即确定峰所代表的化合物或者功能基团。
4. 峰积分和积分校正：对峰进行积分，计算峰的面积。
如果需要，还可以进行积分校正，以消除不同峰的积分因子差异带来的影响。
5. 峰定量：根据峰的面积和浓度关系，进行峰定量分析，计算样品中目标物质的含量。
6. 数据可视化：将处理后的数据进行可视化展示，通常使用谱图或者曲线图来展示数据的特征和变化趋势。
三、常用的数据处理软件和工具1. NMRPipe：是一个常用的核磁数据处理软件，提供了丰富的数据处理和分析功能。
2. MestReNova：是一款功能强大的核磁数据处理软件，可以进行多维数据处理、峰识别和峰归属等操作。
3. TopSpin：是一款广泛应用于核磁实验室的数据处理软件，提供了直观的用户界面和丰富的数据处理功能。
4. MATLAB：是一种常用的科学计算和数据处理工具，可以编写自定义的数据处理算法和脚本。
四、注意事项和常见问题1. 数据质量：核磁数据处理的结果受到数据质量的影响，因此在进行数据处理前，需要确保获得的数据质量良好。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance，NMR）是一种重要的分析技术，广泛应用于化学、生物、医学等领域。
核磁共振实验产生的数据需要进行处理和分析，以提取有用的信息。
在本文中，将介绍一种常用的核磁数据处理方法，包括数据预处理、峰识别、峰积分和谱图解析等步骤。
1. 数据预处理核磁共振实验得到的原始数据通常包含噪声和基线漂移等干扰。
为了提高信噪比和准确性，需要对数据进行预处理。
常见的预处理方法包括零填充、傅里叶变换、基线校正和峰对齐等。
1.1 零填充零填充是指在原始数据的两端添加零值，以增加数据点的数量。
这样可以提高频谱分辨率，使峰更加清晰。
零填充后的数据可以通过快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）进行频谱分析。
1.2 傅里叶变换傅里叶变换是将时域数据转换为频域数据的数学方法。
通过傅里叶变换，可以将核磁共振信号从时间域转换为频率域，得到谱图。
傅里叶变换可以通过离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）或快速傅里叶变换来实现。
1.3 基线校正基线校正是指对数据中的基线漂移进行校正，以消除基线对峰的影响。
常用的基线校正方法包括多项式拟合、小波变换和自适应基线校正等。
1.4 峰对齐峰对齐是指将不同谱图中的峰位置对齐，以便进行比较和分析。
峰对齐可以通过寻找共有峰或使用内部参考物质来实现。
2. 峰识别峰识别是指从处理后的数据中找出峰的位置和强度。
常用的峰识别方法包括阈值法、波形拟合法和小波变换等。
2.1 阈值法阈值法是一种简单直观的峰识别方法，通过设置一个阈值来判断哪些数据点属于峰。
超过阈值的数据点被认为是峰的一部分。
2.2 波形拟合法波形拟合法是一种更精确的峰识别方法，通过拟合峰的形状来确定峰的位置和强度。
常用的拟合函数包括高斯函数、洛伦兹函数和Voigt函数等。
2.3 小波变换小波变换是一种时频分析方法，可以同时提取峰的位置和强度信息。
大物实验～～核磁共振实验数据处理
大物实验～～核磁共振实验数据处理核磁共振（NMR）实验是物理学和化学领域中常用的一种实验方法，其数据处理过程包括多个步骤，包括数据采集、数据预处理、数据分析和数据可视化等。
以下是对这些步骤的详细描述。
一、数据采集在核磁共振实验中，数据采集是实验的核心部分。
实验人员需要设置适当的实验条件，如磁场强度、射频脉冲频率和脉冲宽度等，以获取清晰的核磁共振信号。
在实验过程中，通常使用核磁共振谱仪来收集数据。
核磁共振谱仪可以产生高精度的射频脉冲，并测量它们与原子核之间的相互作用。
二、数据预处理数据预处理是去除噪声和干扰，提高数据质量的过程。
在核磁共振实验中，数据预处理包括对数据进行平滑处理、基线校正、相位调整等操作。
这些操作可以改善数据的信噪比，并使后续的数据分析和可视化更加准确。
三、数据分析数据分析是通过对预处理后的数据进行处理和分析，提取有关样品中原子核分布的信息。
在核磁共振实验中，数据分析包括对谱峰的识别、峰面积的测量、化学位移的计算等操作。
这些操作可以得出原子核在不同磁场下的分布情况，从而了解样品的分子结构和化学性质。
四、数据可视化数据可视化是将数据分析得到的结果以图表的形式呈现出来。
在核磁共振实验中，数据可视化包括绘制核磁共振谱图、制作三维图像等操作。
这些图像可以直观地展示样品中原子核的分布情况，帮助实验人员更好地理解实验结果。
除了以上四个步骤外，核磁共振实验的数据处理还包括其他一些步骤，如实验设计、实验操作、数据处理和结果解释等。
这些步骤需要实验人员具备一定的物理学和化学知识，以及对数据处理方法的了解和应用能力。
在核磁共振实验中，数据处理是一个非常重要的环节。
通过对数据的采集、预处理、分析和可视化，实验人员可以得出有关样品中原子核分布的信息，并了解样品的分子结构和化学性质。
这些信息对于科学研究、化学分析、材料开发等领域都具有重要的意义。
需要注意的是，核磁共振实验的数据处理过程具有一定的复杂性和专业性，需要实验人员具备一定的技能和经验。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法一、引言核磁共振成像（MRI）是一种非侵入性的医学成像技术，广泛应用于临床诊断和科学研究领域。
MRI可以提供高分辨率的图象，用于观察人体内部结构和组织的生理和病理变化。
然而，MRI生成的原始数据需要经过一系列的处理步骤，以获得可视化的图象和定量的测量结果。
本文将介绍一种常用的核磁数据处理方法，包括数据预处理、图象重建和定量分析。
二、数据预处理1. 数据采集MRI数据是通过在磁场中对样本进行激励和接收信号来获取的。
数据采集过程中需要考虑多个参数，如扫描序列、采样率、磁场强度等。
不同的参数设置会影响到数据的质量和分辨率。
2. 数据校正在数据采集过程中，可能会浮现一些不可避免的误差和伪影。
因此，需要进行数据校正来减少这些影响。
常见的数据校正方法包括校正磁场不均匀性、校正梯度非线性、校正运动伪影等。
3. 数据重采样MRI数据通常以三维体素的形式存储，但在某些情况下，需要将数据重采样为二维平面或者其他特定的格式。
数据重采样可以提高图象的分辨率和对照度。
三、图象重建1. 数据滤波在进行图象重建之前，需要对原始数据进行滤波处理，以减少噪声和伪影。
常用的滤波方法包括高斯滤波、中值滤波等。
2. 图象重建算法图象重建算法是将原始数据转换为可视化图象的关键步骤。
常用的图象重建算法包括傅里叶变换、反投影算法、快速傅里叶变换等。
选择合适的图象重建算法可以提高图象的质量和对照度。
3. 图象增强在图象重建后，可能需要对图象进行增强处理，以改善图象的视觉效果和诊断能力。
常用的图象增强方法包括对照度增强、边缘增强、噪声去除等。
四、定量分析1. 区域选择在进行定量分析之前，需要选择感兴趣的区域。
可以通过手动选择或者自动分割的方式来确定感兴趣的区域。
2. 参数测量选择感兴趣的区域后，可以进行各种参数的测量。
例如，可以测量组织的体积、密度、强度等。
这些参数可以用于疾病的诊断和监测。
3. 数据统计对于大量的MRI数据，需要进行统计分析来得出结论。
核磁数据处理步骤
核磁数据处理步骤介绍核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance, NMR）是一种重要的分析技术，可用于分析和研究物质的结构和性质。
核磁共振数据处理是核磁共振实验中非常重要的一步，它涉及到数据的预处理、数据解析和数据解释等多个环节。
本文将详细介绍核磁数据处理步骤，并探讨每个步骤的具体内容和作用。
核磁数据处理步骤核磁数据处理通常包括以下几个步骤：1. 数据获取核磁共振实验需要通过核磁共振仪获取原始数据。
在这一步骤中，需要设置实验参数，如磁场强度、扫描方式和扫描范围等，以获取合适的核磁共振谱图。
同时，还需要进行系统校准，以保证数据的准确性和可靠性。
2. 数据预处理数据预处理是核磁数据处理的关键一步，它主要包括去噪、基线校正和谱图平滑处理。
去噪是指去除谱图中的噪声信号，常用的方法有傅里叶变换滤波和小波变换等。
基线校正是指对谱图中的基线进行修正，常用的方法有多项式拟合和简单直线法等。
谱图平滑处理是为了提高数据的信噪比，常用的方法有移动平均法和高斯平滑法等。
3. 数据解析数据解析是将核磁共振谱图中的峰进行定量分析，以确定样品中各组分的相对含量和结构。
这一步骤主要包括峰识别、峰集成和峰归属等。
峰识别是指在谱图中找出所有的峰，并对其进行编号和标记。
峰集成是指对每个峰进行积分，以得到峰面积和峰高等定量信息。
峰归属是指将每个峰与相应的化学位移和耦合常数进行关联，以确定相应的化学结构和相互作用类型。
4. 数据解释数据解释是核磁共振谱图中各峰的化学解释，以确定各个峰的来源和物质的结构。
这一步骤主要包括化学位移解释、耦合常数解释和化学结构解释等。
化学位移解释是指将峰的化学位移与特定化学官能团和化学键联系起来，以确定它们的存在和相对含量。
耦合常数解释是指通过峰之间的耦合常数和相对强度，推断出化学键的取向和相互作用类型。
化学结构解释是将所有的峰归属进行整合，以得到最终的化学结构和分子式。
核磁数据处理步骤的应用核磁数据处理步骤在化学、药学、生物学和材料科学等领域具有广泛的应用。
核磁数据处理步骤
核磁数据处理步骤引言核磁共振成像（Nuclear Magnetic Resonance Imaging，简称MRI）是一种非侵入性的医学影像技术，通过检测人体组织中的氢原子核的信号来生成图像。
在进行MRI之前，需要对采集到的核磁共振数据进行一系列的处理步骤，以提高图像质量和准确度。
本文将介绍核磁数据处理的基本步骤和常用方法。
1. 数据预处理1.1 数据格式转换在进行核磁共振成像时，原始数据通常以DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式保存。
需要将DICOM格式的数据转换为常见的图像格式（如NIfTI、Analyze等），以便后续处理。
1.2 去除噪声由于采集过程中存在各种噪声源，例如机械振动、呼吸等，需要对原始数据进行噪声去除。
常用的方法包括高斯滤波、小波去噪等。
1.3 空间校正由于人体组织中存在局部不均匀性，可能导致图像失真。
在进行后续处理之前，需要对图像进行空间校正。
常用的方法包括使用配准算法将图像与标准模板对齐。
2. 数据重建在核磁共振成像中，数据是通过采集一系列的k空间数据点得到的。
为了生成图像，需要将k空间数据进行重建。
常用的方法有以下几种：2.1 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种常用的k空间数据重建方法，可以将时域数据转换为频域数据。
通过对采集到的k空间数据进行FFT变换，可以得到图像。
2.2 滤波重建滤波重建是一种基于频域滤波的重建方法。
通过选择适当的滤波函数，可以对k空间数据进行滤波处理，以去除伪影和噪声，并提高图像质量。
2.3 压缩感知（Compressed Sensing）压缩感知是一种新兴的数据重建方法，在核磁共振成像中得到了广泛应用。
该方法利用信号稀疏性的特点，通过稀疏表示和优化算法，可以从非完全采样的k空间数据中恢复出高质量的图像。
3. 图像增强为了提高图像质量和对比度，需要对重建后的图像进行增强处理。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法一、引言核磁共振成像（MRI）是一种非侵入性的医学成像技术，广泛应用于临床诊断和科学研究领域。
核磁共振成像通过对人体组织中的核自旋进行激发和检测，产生高质量的图象。
然而，MRI数据的处理是实现准确诊断和分析的关键步骤之一。
本文旨在介绍一种标准的核磁数据处理方法，以提供详细的步骤和指导。
二、数据预处理1. 数据获取：首先，需要获取原始的核磁共振成像数据。
这些数据通常以DICOM格式保存，并包含多个图象切片。
2. 数据校准：对于每一个图象切片，需要进行校准以消除可能存在的伪影和运动伪影。
这可以通过运动校准算法和伪影校正算法实现。
3. 数据重采样：如果需要将数据与其他成像模态进行配准或者比较，可以对数据进行重采样，以使其具有相同的空间分辨率和尺寸。
三、图象增强1. 噪声去除：核磁共振成像数据通常受到噪声的影响，因此需要进行噪声去除处理。
可以使用滤波算法，如高斯滤波或者中值滤波，来减少噪声。
2. 对照度增强：为了更好地显示组织结构和病变区域，可以使用直方图均衡化或者对照度拉伸等方法来增强图象的对照度。
3. 空间滤波：如果图象存在含糊或者伪影，可以使用空间滤波算法，如锐化滤波或者边缘增强滤波，来提高图象的清晰度和细节。
四、图象分割1. 区域生长：区域生长算法是一种常用的图象分割方法，可根据像素之间的相似性将图象划分为不同的区域。
可以根据特定的阈值或者生长准则来执行区域生长。
2. 边缘检测：边缘检测算法可用于检测图象中的边缘和轮廓。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
3. 阈值分割：阈值分割是一种简单而有效的分割方法，可根据像素的灰度值将图象分为不同的区域。
可以使用全局阈值或者自适应阈值来执行阈值分割。
五、特征提取1. 形态学操作：形态学操作可用于提取图象中的结构特征，如边缘、孔洞和连通区域等。
常用的形态学操作包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。
2. 纹理分析：纹理分析可以提取图象中的纹理特征，用于描述组织的细微变化。
MRI数据预处理流程资料讲解
Command Window ? xTo fet ft art ed, select HATLAB HCporDgmowThe element type "namr" must be terminated byCouilri not parse the ■file: d.: \matlab7\t oolboK\c »数据处理基本流程由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小, 形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。
所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是Talairach-To urnoux 图谱）本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进行数据分析。
数据分析的基本流程：（1）数据预处理：。
图像格式转换C2 slice timing获取时间校正◎ realign头动校正C Coregister不同成像方法间的图像融合C5 nomalize不同被试之间的图像标准化（归一化）C smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》（2）模型构建与参数估计：C建立统计模型C2将数据应用于统计模型C3进行参数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析数据预处理SPM是一款以MATLAB为平台的软件，所以使用SPM前一定要安装MATLAB。
File Edit View Graphics Debug Desktop Windlow Help□ R 晶■宦EC 體当I D:lmatlab?\work 二二］阖Shortcuts E How to Add 0 What's NewStvt1•图像格式转换在进行数据预处理第一步要先将图像格式转换成SPM 可以识别的ANALYZE 格式。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法核磁共振（NMR）是一种重要的分析技术，广泛应用于化学、生物医学等领域。
在核磁实验中，我们通常需要对得到的数据进行处理和分析，以获得有关样品的结构和性质信息。
本文将详细介绍核磁数据处理的常用方法和步骤。
一、数据预处理1. 原始数据导入：将核磁实验得到的原始数据导入到数据处理软件中，例如Bruker TopSpin、MestReNova等。
2. 数据校正：根据实验条件和仪器参数，对原始数据进行校正，包括频率校正、相位校正等，以确保数据的准确性和可靠性。
3. 噪声滤波：对数据进行噪声滤波处理，以减少噪声对后续分析的影响。
二、数据处理1. 傅里叶变换：对原始数据进行傅里叶变换，将时域数据转换为频域数据，以便进行进一步的分析。
2. 谱线拟合：对傅里叶变换后的频域数据进行谱线拟合，以确定峰的位置、强度和宽度等参数。
3. 化学位移校正：根据已知参考物质的化学位移值，对样品的化学位移进行校正，以获得准确的化学位移数据。
4. 积分峰面积：对谱线进行积分，计算峰的面积，以获得样品中各组分的相对含量。
5. 噪声去除：对数据进行噪声去除处理，以提高信噪比，减少噪声对分析结果的干扰。
6. 数据平滑：对数据进行平滑处理，以减少峰的峰宽，提高峰的分辨率。
三、数据分析1. 化学结构判断：根据化学位移数据和已知的化学结构信息，判断样品中各组分的化学结构。
2. 定量分析：根据峰的面积和已知参考物质的浓度，进行定量分析，计算样品中各组分的绝对含量。
3. 动力学分析：根据数据的时间序列信息，进行动力学分析，研究反应速率、反应机理等。
4. 结构优化：根据实验数据，进行份子结构的优化，以获得最稳定的构象和最低的能量。
四、结果解释和报告撰写1. 结果解释：根据数据处理和分析结果，解释样品的结构和性质信息，提出合理的解释和判断。
2. 报告撰写：根据实验目的和要求，撰写核磁数据处理的报告，包括实验原理、方法、结果和讨论等内容。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法引言概述：核磁共振（NMR）是一种重要的分析技术，广泛应用于化学、生物学、医学等领域。
在核磁实验中，获取的数据需要经过一系列的处理方法才干得到实用的信息。
本文将介绍核磁数据处理的方法和步骤。
一、数据预处理1.1 去除基线漂移基线漂移是核磁数据中常见的问题，会影响信号的准确性和可读性。
去除基线漂移的方法包括多项式拟合、小波变换等。
多项式拟合方法通过拟合基线的曲线来消除漂移，而小波变换则是通过将信号分解为不同频率的子信号，再去除漂移。
1.2 峰识别与积分在核磁数据中，峰表示不同的化学物质或者份子的信号强度。
峰识别是核磁数据处理中的关键步骤，常用的方法有阈值法、波峰拟合法等。
峰积分则是计算峰的面积，可以用于定量分析。
积分方法包括峰高积分、曲线拟合积分等。
1.3 信号增强信号增强是核磁数据处理中的一项重要任务，可以提高信号的信噪比和分辨率。
常用的信号增强方法有峰值增强、小波变换增强等。
峰值增强方法通过增加峰的幅度来提高信号的强度，而小波变换增强则是通过变换信号的频域表示来增强信号。
二、数据分析2.1 化学位移的确定化学位移是核磁数据中的一个重要参数，可以用于分析化学物质的结构和性质。
确定化学位移的方法包括参考物质法、内标法等。
参考物质法是通过参考物质的化学位移来确定样品的化学位移，而内标法则是通过加入内标物质来确定样品的化学位移。
2.2 峰的归属在核磁数据中，不同的峰代表不同的化学物质或者份子。
峰的归属是核磁数据分析的关键步骤，常用的方法有数据库比对法、二维核磁共振法等。
数据库比对法是将实验数据与已知的化合物数据库进行比对，找到匹配的化合物。
二维核磁共振法则是通过测量不同维度上的核磁共振谱图，确定不同峰之间的关系，从而归属峰的来源。
2.3 定量分析核磁数据可以用于定量分析，例如确定化合物的浓度、反应的进程等。
定量分析的方法包括内标法、峰面积法等。
内标法是通过加入内标物质来确定样品的浓度，而峰面积法则是通过计算峰的面积来确定样品的浓度。
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数据处理基本流程
由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小，形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。
所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是Talairach-Tournoux图谱）
本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进
行数据分析。
数据分析的基本流程：
（1）数据预处理：○1图像格式转换○2slice timing获取时间校正○3realign头动校正○4Coregister不同成像方法间的图像融合○5nomalize 不同被试之间的图像标准化(归一化）○6smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》
（2）模型构建与参数估计：○:1建立统计模型○2将数据应用于统计模型○3进行参数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析
数据预处理
SPM是一款以MATLAB为平台的软件，所以使用SPM前一定要安装MATLAB。
打开MATLAB软件，界面如下：
1.图像格式转换。
在进行数据预处理第一步要先将图像格式转换成SPM可以识别的ANALYZE格式。
转换之前先将原始数据放在MATLAB下面的mri image文件夹下，将路径设置成D：\MATLAB\work\mri image\ 设置过程如下：
点击红色方块所指的按钮，在弹出的窗口中选择工作路径，按确定按钮即可。
设置完工作路径后，利用如下方法，将SPM2及其所有子文件夹添加到MATLAB的搜索途径中（1.点击file按钮，在下拉菜单选择set path2.在弹出的路径设置窗口点击"Add Folder"浏览并选择目标文件夹，eg:D:\spm2\3.点击save按钮4.点击close按钮,完成添加）
在打开SPM之前，应先确定默认变量的设置是否准确，具体做法如下：1.在matlab命令窗口输入“edit spm_defaults"打开spm_defaults.m文件2.查看defaults.analyze.flip条目，确认defaults.analyze.fip值是否为1，若不是，改成1
打开SPM：在matlab命令窗口输入“spm"回车后出现下面窗口，按黄色长方形覆盖的按钮，方可打开SPM软件（或者直接输入spm fmri即可打开）
左上角的窗口代表按钮窗口，用以对数据进行处理分析；左下方的窗口为输入窗口，右边的窗口为图形窗口，用以显示图像结果
图像格式转换：1.点选按钮窗口中Tool boxes菜单中的Dicom选项2.在弹出对话框中选择所有*IMA文件，点done 3.转换完毕，删除原文件夹下的*IMA数据 4.
结果将在该文件夹下生成三个*.img/hdr/mat 文件5.结束
图像格式转换方法二：用MRIcro软件进行格式转换（1）单击convert foreign to
analyze(2)出现第二个窗口，将左边的数据填完后，单击箭头所指“选择”
选择所要转换的文件夹后，单击确定即可生成两个文件"*i.img/hdr" 。
（如被试者有n次试验，则需要建立n个文件夹，分别转换图像格式）头动校正：意义：realignment of functional time-series.
○1点击按钮窗口中的Realign下拉菜单中的Realign按钮（将同一被试者不同采样时间点上的3D脑图像对齐
○2number subjects[要处理的被试个数eg:1] ○3number sessions,subj1[第一个被
试者的试验次数eg:1] ○4images,subj1,sess 1[选择文件夹中所有i.img文件],点done ○5which option?[coregister&reslice] ○6create what?【*All images+mean image]
结果SPM 将更新i.mat 文件，并文件夹中生成一个头动参数文件（rp_i.txt ），还在文件夹中生成meani.img/hdr/mat 文件跟ri.img/hdr/mat文件。
(如果第一个被试者有n次实验，则头动校正结果为:在每个文件夹中SPM 均更新i.mat 文件，并分别生成一个头动参数文件（rp_i.txt ），还在文件夹中生成meani.img/hdr/mat 文件，并在图像窗口中显示n个试验的的头动曲线图，如下）
注：如试验次数只有一次，就没有上述头动曲线图
Coregister《图像融合（配准）》【头动校正仅对同一被试的同一种成像方法(或成像模态）有效，对于同一被试的不同成像方法所的图像，由于它们之间没有足够的可比性，就需要用图像融合的方法来做空间校正】
基于MRI，健康人的脑组织通常可分为三中组织类型：灰质，白质，脑脊液。
SPM软件采用聚类算法中的HARTIGAN混合模型的最大似然方法来分隔这三部分。
（这一方法开始只用在T加权MRI上，后来也用到PET等其他脑功能成像方法中的脑组织分割）分割完后，同一种组织不同成像方法所得图像之间就有了足够的可比性。
关键的步骤：点击按钮窗口中的Coregister ○1.number of subjects/session[1] ○2which Option[coregister only]
○3Target image:[选target文件夹下的T1.mnc或者别的模板]
○3Source image:[选功能像目录下的meani.img]
○4Other image:[选功能像目录下的ri..img]
结果：产生ri.mat和一个meani.mat文件
Normalize【spatial normalizsation of image volumes to a template（空间标准化到一个模板上）】个体大脑在形状，大小等方面存在明显差异，所以我们将不同被试者脑图像标准化到同一个标准脑空间(通常是Talairach标准脑空间），使不同被试者脑图像同一像素代表相同的解剖位置）
为了确保最优的标准化，image 和template（模板）应该被放在相似的开始位置，这可以通过选择Check Reg检查。
Normalize前需进行的操作(1)在SPM中选择default，然后在对话框里选择spatial normalize.○2default for writing normalize.○3Preserved concentrations○4Bound box
中选：[-90:90 -126:90 -72:108 (Template)] ○5V oxel size中选：3*3*3○6Interpolation
method中选：Trilinear interpolation ○7No warp 如下：
Normalize具体步骤：点击按钮窗口中的Normalize按钮
然后○1Which option?[*Determine Parameters & Write Normalised（目的是把image 标准化到模板上，然后把normalize parameter《标准化参数》保存在mat文件里）○2Template image[spm2\templates目录下的T1.mnc]○3Source image[eg功能像目录下的meani.img文件] ○4Images to write[功能像目录下的ri.img文件] ○5当问第二个被试的Source image，如果没有，直接点击Done就可以。
结果产生wri开头的hdr和img文件以及spm2.ps, "meani_sn.mat”文件，并在图形窗口中呈现数据的配准结果。
（如图所示）
Smooth[空间平滑就是将数据在空间上用一个光滑的函数<通常为高斯函数>去卷积，这个光滑的函数被称为卷积核函数】
Spatial smoothing的作用:1,提高信噪比，脑功能成像探测到的神经生理信号来源于数毫米尺度内脑血流等的改变，图像重建中对应着低空间频率部分，噪声对应着高频部分，空间平滑后，噪声得到很大抑制2.使残差项更符合高斯分布假设，这对用高斯随机场理论来做统计推断很重要3.消除不同被试脑结构间的细微差别。
在图像归一化后，不同被试之间的脑结构仍有细微差异，空间平滑后这种差异将被模糊化
具体步骤：1，在按钮窗口中点smooth按钮2,smooth{FWHM in mm}[8] 《FWHM全称为Full Wave at Half Maximum，指高斯滤波的波宽，以毫米为单位。
建议取voxel大小的2~3倍，一般设为8》 3.select scans[选择文件夹中所有"wri.img文件],done
结果：产生swri.img/hdr.mat文件，下图为平滑后的图像：。