spm8详细教程(磊)
SPM中文教程 汇总(已整理)
一、SPM的安装与启动先安装matlab，然后将SPM复制到matlab下的一个文件夹（SPM2需要matlab6.0或以上版本）。
启动matlab，首先set path，然后在matlab命令窗口中输入SPM即可启动，然后选择fMRI，也可以直接输入SPM fMRI二、SPM数据处理概要先将所得数据进行空间预处理（对齐，平滑，标准化等），然后进行模型估计（将刺激的时间、间隔与血流动力函数进行卷积，所得结果与全脑象素信号进行相关分析），最后察看结果。
三、SPM8数据处理的一般步骤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。
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，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。
运行命令：spm fmri，打开spm8的操作界面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)。
在spm8和spm5中，每一步处理都采用了直观的“树形结构”的面板，如果一个分支项左面有“+”号，你可以双击显示子分支项，如果一个分支项右面有“<-X”号，你必须为之指定选项(否则不能运行该tree)，分支项的选项在其右侧面板指定，而帮助信息则在下面的面板中显示。
如果我们处理数据没有特殊需求，我们只关心带有“<-X”项目并完成输入即可，其余均可采用默认设置。
另外注意在Tree Building Window的顶部菜单，新增了一个菜单项“TASKS”，在使用批处理分析时非常重要。
以下内容，还可以参考E:\《汇总》中“静息态fMRI的数据预处理流程”这部分的讲述。
SPM8数据预处理
SPM8数据预处理流程一、数据准备处理前首先通过SPM DICOM Import工具将dicom数据转换成NIfTI格式；转完后删除前10个volumes文件二、数据处理流程数据处理包括slice timing，realignment，normalization和smoothing四步注意：如果图像获取是隔层（interleaved）进行的，如1、3、5、7、9、2、4、6、8、10，则要先进性slice timing 再进行realign,如果图像各层是连续(sequential)获取的，如1、2、3、4、5、6、7、8、9、10，则要先进行realign 再做slice timing。
1：Slice TimingData：双击Data，双击Session，添加数据Number of Slices：输入每祯图像的层数，如“32”TR：输入TR时间，一般为2秒，我们输入“2”TA：是每祯图像获取第一层开始到获取最后一层图像的时间间隔，我们输入TR-TR/nslice，可直接输入公式，如输入“2-2/32”Slice order：我们输入“1:2:31, 2:2:32”。
指定层获取顺序的层次序参数是一个含N个数的向量，这里N是每个volume所含的层数。
每一个数表示该层在图像(volume)中的位置。
向量内的数字排列顺序是这些层的获取时间顺序。
如行向量 [1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24](在Matlab中可表示为[1:2:25,2:2,25])各种扫描类型和输入的层顺序如下：ascending 升序扫描(first slice=bottom): [1:1:nslices]；descending 降序扫描(first slice=top): [nslices:-1:1]；interleaved 间隔扫描(middle-top):for k = 1:nslices,round((nslices-k)/2 + (rem((nslices-k),2) * (nslices - 1)/2)) + 1,end； interleaved (bottom -> up): [1:2:nslices 2:2:nslices]，如[1:2:25,2:2,25]；interleaved (top -> down): [nslices:-2:1, nslices-1:-2:1]Reference Slice：我们输入“31”。
磁共振实验数据SPM8处理流程
磁共振实验数据SPM8处理流程磁共振实验数据的处理流程主要包括原始数据预处理、功能图像处理和统计分析三个步骤。
其中，SPM8是一款常用的功能磁共振成像软件，可以用于实现磁共振实验数据的处理与分析。
以下是磁共振实验数据SPM8处理流程的详细步骤：1.原始数据预处理：(1)数据导入：将原始数据导入SPM8软件，通常数据的格式为DICOM 或NIfTI格式。
(2)切片时间校正：根据数据采集过程中的切片顺序和时间信息，对数据进行切片时间校正，以获得各个时间点上的切片数据。
(3)运动校正：校正数据中由于受试者运动引起的图像运动，通常使用刚体变换或流形形变方法进行运动校正，以消除不同时间点之间的运动偏移。
(4)标准空间转换：将运动校正后的数据转换到参考空间中，通常使用统一分割方法，将每个受试者的数据映射到一个标准的空间模板上。
(5)降噪处理：对数据进行降噪处理，一般使用高斯平滑方法，平滑数据以减小噪声干扰。
2.功能图像处理：(1)激活检测：通过对原始数据进行激活检测，识别可能激活区域。
常用的方法包括广义线性模型（GLM）和独立成分分析（ICA）等。
(2) 功能图像标准化：将激活检测得到的功能图像进行标准化处理，以便进行后续的统计分析。
常用的方法包括z-score标准化和百分位标准化等。
(4)时间序列提取：从功能图像中提取感兴趣脑区的时间序列数据，以便进行统计分析。
3.统计分析：(1)组间比较：使用统计学方法对不同组别的数据进行比较，常用的方法包括单样本t检验、双样本t检验和方差分析等，可以得到激活区域和激活程度的差异信息。
(2) 相关性分析：分析不同脑区之间的功能连接关系，通常使用Pearson相关系数或互信息等方法进行分析。
(3)多变量分析：使用多变量模式识别方法（如支持向量机、随机森林等）对脑图像数据进行分类或预测，以探索脑区之间的潜在模式。
以上是磁共振实验数据SPM8处理流程的主要步骤，这些步骤将原始数据进行预处理，提取功能图像，以及进行统计分析，从而得出与研究目的相关的结论。
VBM8使用手册
VBM8 处理流程1.下载和安装➢SPM8:从SPM官方网站( )下载SPM8及最新的update包。
把SPM8解压到要安装的目录，同时把update包解压，并直接覆盖SPM8相关内容，完成更新。
然后打开matlab,把spm8文件夹加入matlab 路径目录，即完成安装。
➢VBM8:从VBM官方网站(()下载压缩包，解压后放入spm8/toolbox下，即完成安装。
➢运行VBM8：1.启动matlab2.>> spm fmri3.Spm8→toolbox→VBM82.VBM8分析流程简要【字体颜色说明：红色的都是我添加的，其它颜色基本上都是本文原有的，另外我是按cat12这个工具包来补充的，所以最好结合cat12的英文使用说明一起看】➢预处理补充：【1、将要处理的图像通过SPM中的“Display”进行可视化后，点击显示页面左下方的“Set Origin”，然后点击这个按钮旁边的“Reorient”按钮，并保存结果（不确定这个需不需要，还是不保存了，貌似没用）；2、我先对TIW图像在SPM软件中进行Normalise(Est&Wri),两个输入图像的地方都输入这幅待处理的图像（这步不确定）;将Bounding box设置成“-90 -126 -72;90 90 108” ,将Voxel sizes设置成“3 3 3”。
这步会生成以w开头的图像文件。
】1.把T1W 标准化到MNI space(这步没做),并分割出灰质(GM),白质(WM),脑积液(CSF).相关参数可以通“Estimate and write”模块来调整。
2.通过“VBM8 Check data quality” 菜单中的“Display One slice for all images”和“Checksample homogeneity using covariance”（这一步没成功，成功啦，不过不知道对不对）两个选项检查分割和标准化的质量。
SamplitudeV8professional教程2（初级篇）
SamplitudeV8professional教程2（初级篇）Samplitude V8 professional教程2（初级篇）2008-02-13 14:01:18| 分类：音频制作 | 标签：无 |字号大中小订阅Samplitude V8 professional教程2（初级篇）实时“人声消除”：尽管我不提倡“人声消除”，但是有时趴一个midi伴奏非常难，偷懒的朋友依然喜欢“消”人声。
所谓实时“人声消除”，就是不破坏原始素材，直接挂效果的方法。
在Samplitude V8 professional 中大概就是这样：1.将原唱复制到两个音轨，使两个音轨波形完全一样；2.在其中一个音轨挂“立体声扩展器”，利用极度扩展的反馈原理，消除人声；3.为了保证质量稍微好些，还要在另一个音轨挂“均衡器”，在均衡器中大幅度减少中频，目的是用高频和低频余量最大限度保证音质损失小一些~。
全部图形如下：（如果显示不全，请另外窗口打开，或者下载观看）... .. .注意：我这里只是泛泛而谈，如果要达到更理想的效果，您还得仔细调均衡器和立体声扩展器，以达到人声消除的同时，还要保证整体音质不被破坏过多。
除了Samplitude V8 professional，在 Adobe Audition中也可以实现，方法类似，只是挂的效果稍微有些区别而已。
以后将讲解如何在Samplitude V8 professional中，插入midi 挂载VSTi/DXi音源，把Midi当伴奏的方法。
（注意：这里不是做midi，而是用midi当伴奏，伴奏效果和您使用的音源质量有关。
）图形如下图：.未完待续........Samplitude V8 professional教程2（初级篇）2008-02-13 14:01:18| 分类：音频制作| 标签：无|字号大中小订阅Samplitude V8 professional教程2（初级篇）实时“人声消除”：尽管我不提倡“人声消除”，但是有时趴一个midi伴奏非常难，偷懒的朋友依然喜欢“消”人声。
spm中文教程汇总已整理
一、SPM的安装与启动先安装matlab,然后将SPM复制到matlab下的一个文件夹（SPM2需要或以上版本）。
启动matlab, 首先set path，然后在matlab命令窗口中输入SPM即可启动，然后选择fMRI，也可以直接输入SPM fMRI二、SPM数据处理概要先将所得数据进行空间预处理（对齐，平滑，标准化等），然后进行模型估计（将刺激的时间、间隔与血流动力函数进行卷积，所得结果与全脑象素信号进行相关分析），最后察看结果。
三、SPM8数据处理的一般步骤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。
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，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。
运行命令：spm fmri，打开spm8的操作界面我们称左上侧的窗口为按钮窗口8四。
门window），左下侧的窗口为输入窗口0叫awindow），右侧大窗口为树形结构窗口或图形窗口（丁化6 Building Window or the graphics window）o在spm8和spm5中，每一步处理都采用了直观的〃树形结构〃的面板，如果一个分支项左面有〃+〃号，你可以双击显示子分支项，如果一个分支项右面有“<-X〃号，你必须为之指定选项（否则不能运行该tree），分支项的选项在其右侧面板指定，而帮助信息则在下面的面板中显示。
如果我们处理数据没有特殊需求，我们只关心带有“<-X〃项目并完成输入即可，其余均可采用默认设置。
另外注意在Tree Building Window的顶部菜单，新增了一个菜“TASKS〃，在使用批处理分析时非常重要。
单项以下内容，还可以参考E:\《汇总》中“静息态fMRI的数据预处理流程”这部分的讲述。
1、转换数据dicom格式转换为img文件，将以层为单位的数据转换成以全脑为单位的数据。
如何做spm8第二阶段
Group Analysis (Random Effects Analysis)In order to run the group statistical analysis, all images must be the same size, havethe same voxel sizes and the same origins.If .mat files are present (note that they often are not for the swr images), then they must all contain identical information. This means not only that they should begin as images of equivalent size and dimensions, but that they should be normalized and smoothed to the same sizes. Presumably, you should work with a statistically significant number of subjects (perhaps 6?)What you should do: Group analysis is considerably easier if all data is preprocessed and analyzed the same way and contrasts were all entered in the same order for each subject.Make a directory for the group analysis, so you don’t overwrite files (SPM.mat and all the images resulting from Estimation) in your subject directories. Make sure you are in your new group directory in Matlab, then start SPM.<Basic Models>Select Design Type-> One Sample t-testOne Sample T-Test: Is the mean signal value different than 0?Two Sample T-Test: Is the mean signal value of Group1 different than Group2?Paired T-Test: Is the mean signal value of Condition1 different than Condition2 (for one group)?One Way Anova: Is the mean signal value of 3 or more groups/conditions different?Simple Regression (Correlation): Does the variable 'a' in a linear regression equal 0?y=ax+b (y is the value of the contrast and x the predictive factor) Multiple Regression: Does the variable 'a' in a linear regression equal 0 for each predictor? y=a1x1+anxn+b (y is the value of the contrast and x1…n the predictive factors)Ancova: Does the mean signal value of a group/condition 1 differ from one or more other groups/conditions when the effect of a predictive factor x is controlled?”Select Images”(Navigate through each subject directory and choose the correct con*.img by clicking it. Do NOT hit “Done” until you have selected all the individual images that willcontribute to that group analysis.GMsca: Grand Mean Scaling: <no grand mean scaling> explicitly mask images: NoGlobal Calculations: OmitA new SPM.mat is createdEstimate: (Select the newly created SPM.mat) All of the files that estimation usually creates are created for the group analysis: beta img and hdr; mask img and hdr, ResMS img and hdr, RPV img and hdr)When it runs (which should be quick) you’ll have images that show you significant activation across the group as a whole. (Although a contrast window appears at this point, it may give you trouble. Close it and then hit results, select the newly created spm.mat and follow the steps below.)Contrasts: You will still need to define a contrast: Clickanalysis, click it).Define the contrast in the contrast manager: Probably 1 will do, assuming the contrast was already defined for individuals and at this second order level you just want to see all of the data that survives the second order grou p analysis. Click “Done”.You can look at these images just as you would look at individual images of activation results: Click <Results>, navigate to the SPM.mat file of interest, click it, choose (or define) the contrast from the contrast manager, and click “Done”).Troubleshooting Images with Different CharacteristicsIf your subjects have slightly different sized images (different origin and dimensions), this problem can be fixed after the fact by coregistering the images you want to change to some target image. Here’s an example:Coregister your “wrong” smoothed images to a good one, like so:<Coregister># of subjects: 1Which option: Coregister and resliceTarget Image: swargood_em1.imgSource image: swarwrong_em1.img (This one will be registered and resliced to resemble the Target image.)Other images DoneCheck your image dimensions, origins etc. by displaying the images with SPM <display>.Troubleshooting Contrasts: If you enter the contrasts into the contrast manager in the same order for each subject, this should assure that con* files are named the same way for each subject. If you have not done this, you can display your contrast names in the contrast manager and get the correspondence of numbered con* files to the named contrasts (<Results>, navigate to and select your SPM mat file, hit done, your contrast names and their corresponding con images will be displayed).作为一个规范的原理，贝氏定理对于所有机率的解释是有效的；然而，频率主义者和贝叶斯主义者对于在应用中机率如何被赋值有着不同的看法：频率主义者根据随机事件发生的频率，或者总体样本里面的个数来赋值机率；贝叶斯主义者要根据未知的命题来赋值机率。
POWERMILL8中文教程_部分3
POWERMILL8中文教程_部分3POWERMILL8中文教程_部分3Powermill 8 中文教程（部分3）在之前的教程中，我们已经学习了Powermill 8的基本操作和设置。
在本教程的第三部分中，我们将学习如何使用Powermill 8进行刀具路径的生成和优化。
刀具路径的生成是在Powermill 8中最重要的任务之一、一个好的刀具路径可以显著提高加工效率和质量。
在这里，我们将学习如何生成一个基本的平面铣削刀具路径。
首先，选择一个适当的刀具。
在刀具库中，可以选择不同类型和尺寸的刀具。
选择适当的刀具可以根据你的项目需求和材料类型来确定。
然后，在零点设置中心坐标系。
通过选择一个工件上的两个点或使用工件框架，可以定义一个适当的坐标系。
这将有助于在后续的操作中确定刀具路径的起点和参考位置。
接下来，在刀具路径选项中选择“平面铣削”。
这将打开一个新的对话框，通过选择刀具路径的参数和选项来定义刀具路径。
在刀具路径参数中，我们可以设置加工的方向和方式。
例如，我们可以选择从内向外或从外向内的铣削方向，以及使用螺旋铣削或螺旋连接来铣削。
在几何选项中，我们可以设置刀具路径的参考几何形状。
可以选择工件边界，孔洞，曲面等作为参考几何形状。
在连接选项中，我们可以设置刀具路径的连接方式。
可以选择直线连接，弧线连接或平滑连接等。
在安全区选项中，我们可以设置刀具路径的起点和终点的安全距离，以确保刀具在刀具路径之外运动时不会干涉工件。
在完成设置后，可以生成刀具路径并进行模拟。
通过使用Powermill 8的模拟功能，可以预览和分析刀具路径的运动轨迹，以确保刀具路径的正确性和安全性。
接下来，我们将学习如何优化刀具路径。
使用Powermill 8的优化功能，可以根据不同的优化策略来改进刀具路径的效率。
我们可以选择“形状优化”来改善刀具路径的轨迹形状。
通过选择“平滑优化”，可以减少刀具路径的突变和干涉。
在工具选项中，我们可以选择不同的工具路径优化策略。
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SPM8数据处理教程Lab 1. 数据的预处理一、概述：数据的预处理（preprocess）：（1）Convert dicom files to hdr files and img images；（2）Slice Timing；（3）Realign: Estimate & Reslice；（4）Coreg: Estimate；（5）Segment；（6）两次Normalise: Write；（7）Smooth；（8）Fmri model specification；（8）Model Estimation。
二、DICOM Import：说明：转换完后会在解剖像文件名前加s，在功能像文件名前加f。
可以用“Display”来查看刚转换的图像。
（Display还有一个重要的作用是定义原点——前联合和AC-PC连线，这在做Normalise中很重要。
定义后reorient一下即可写入头信息）。
三、Slice timing1、目的：使用数学的方法使不同时间扫面的层校正为同一时间获得层。
2、过程：Date.session---[选中所有要处理的f*.文件]Number of slices---[扫描层数]TRTA---[可以用公式表示：TR-（TR/nslices）]Slice order---[扫描顺序：例如1:2:31 2:2:32分别表示从1或2开始，每间隔2个数扫描一张，即1、3、5… 2、4、6…]Reference slice---[参考层，一般选择中间的一张，对于各层扫描，一般选择即是时间的中点，又是大脑的中点。
如果是层数为偶，可以选择中点处2层中的任一层]Filename Prefix—a [默认头文件名为a]3、说明：Block Design的实验数据这一步可以跳过；event related design的实验数据必须做这一步。
四、Realign: Estimate & Reslice1、目的：如果在容许的头动范围内，可以使用一定的算法校正信号，使其靠近真实值，如果超过了这个规定的范围，则必须剔除这组数据。
2、头动范围（Check Realign）：平动≤2.0mm and 旋转≤2.0degree[严老师观点]3、过程：Realign: Estimate & ResliceDate.session---[选中所有经过层间校正的文件，以af*开头] Filename Prefix—r [默认头文件名为r]其余参数默认即可。
4、matlab中如何查看头动范围打开rp_af*.txt文件，前3列为平动数据、后3列为旋转数据；命令：b=load(‘rp_af*.txt’)----[载入头动数据文件] c=max(abs(b))---[取b值的绝对值的最大值，表示找出每列的最大值]c(4:6)=c(4:6)*180/pi---[4-6列为转动，将以弧度为单位的数值转化为以角度为单位的值，pi表示π]5、说明：运行结束后将生成一对mean*文件（平均脑）、一个rp*.txt文件（头动参数文件）及若干对r*文件。
五、Coregister1、目的：是将所有的图像同一个volume对齐，对功能像与结构像做一个信息的变换。
我们相信对于被试，功能像与结构像是线性相关的平动与转动，而不是扭曲的。
由功能像向结构像去配，对于结构像中的hdr文件存有一个矩阵，而这个矩阵就包含了功能像的信息。
2、过程：Coreg Estimate:---[只需要将旋转的矩阵写入到hdr文件中，不需要生成新的文件，也就是对3D文件做一个刚体的变换，变换到功能像空间里] Reference Image---[选择头动校正生成的mean*文件]Source Image---[选择3D文件]其余项目默认即可。
3、说明：Source image与Reference image的关系，可以认为是将结构像向以mean开头的功能像里估计，估计结束后就可以将旋转矩阵写入到精度更高的3D文件当中，最后做出的图像的分辨率就会很高。
六、Segment1、目的：要将被试的结构像配到功能像里，就需要将结构像进行分割。
一般分割为灰质、白质和脑髓液三部分。
2、过程：Date---[选择配准后的3D图像]Affine Regularisation---[选择东亚人大脑模板]其余参数默认即可。
七、Normalise1、目的：将不同容积及形状的被试的大脑放到一个标准空间里，用一个公用的坐标系去描述具体的一个位置。
2、方法：A. Normalize by using EPI templates；B. Normalize by using T1 image unified segmentation3、第二种方法的过程：用3D像文件做分割，用分割的信息去做空间标准化，分割要做三个小步骤，被试既有结构像，又有功能像，我们要用结构像分割所得到的信息来做功能像的空间标准化。
首先，要保证功能像与结构像在同一个位置。
所以，需要做一次coregister，即配准。
先把被试的结构像变换到被试的功能像空间里，然后将变换到功能像里的结构像分割所得到的相应信息运用到功能像里。
结构像在功能像空间里被分割后，会得到一个矩阵。
这个矩阵就会告诉我们如何从被试的功能空间去往标准空间。
也就是mni空间。
我们可以根据这些信息应用到功能像里，写进去以后就会自动配准到标准空间里去。
Normalise: WriteData: new subjectParameter File---[参数文件，选择3D文件夹下segment后的文件，有2个文件，分别是seg_sn.mat和seg_inv_sn.mat，前者表示由功能像到标准化空间去配，而后者正相反，股选择前者。
]Image to Write---[要写入的文件，选择3D文件下的ms*.img 文件]Bounding box---[默认的偏小，可以改为-90 -126 -72 90 90 108] Voxel sizes—[改为1 1 1]其余参数默认即可。
4、再次Normalise，做完头动校正后，以平均脑文件做一次标准化。
Normalise: WriteData: new subjectParameter File---[参数文件，选择3D文件夹下segment 后的seg_sn.mat文件]Image to Write---[要写入的文件，选择头动校正后以r开头的文件]Bounding box---[默认的偏小，可以改为-90 -126 -72 90 90 108] Voxel sizes—[改为3 3 3]其余参数默认即可。
5、说明：运行完毕会生成若干对waf*打头的img/hdr文件，同时还会生成一个mean*_sn.mat文件（存放变换参数）。
八、Smooth1、过程：Image to smooth---[选择做完标准化后的以w开头的功能像文件]FWHM改为6 6 6---[半宽全高，通常取体素的2倍]；其余默认。
2、说明：高斯平滑后会生成若干对swaf*打头的img/hdr文件。
Lab 2. 参数估计一、Specify 1st-lever（很容易出错奥！）Directory---[选择一个存放数据的输出目录]Timing parametersUnits for design---[如选scans，其后durations的时间按TR 的倍数计算、如选seconds，则以秒为单位计算]Interscan interval---[TR值]Microtime resolution---[通常默认为16，除非TR很长]Microtime onset---[在ER设计中，slice timing时，reference slice的扫描次序，例如reference slice为第25层，是第13个扫描的，这里就填13]Data & DesignSubject/sessionScans----[选择做完Smooth的所有文件]ConditionNameOnsets---[输入任务条件的启动向量，代表任务刺激启动的扫面数，如1:14:70，代表任务从第1个TR开始，每14个TR为一个周期，共70个TR]Durations---[ER设计填0、block设计填刺激任务的持续时间，注意前面Units for design的选择！！！]Factorial designName和levels其余默认即可。
二、EstimateSelect SPM.mat其余默认三、Results1、Select SPM.mat其余默认。
2、说明：（1）定义对比，一般0不用输，要看超过基线或control的部分，contrast选1，反之可以选-1；（2）extent threshold：范围的阈值定义多少个连在一起的有意义的体素数目才不认为有可能是噪声。
这个数值的选择一般要结合选定的P值和smooth中FWHM值来定。
（3）Overlays中选择slice查看2D激活图、选择sectors查看3D激活图，文件选择经标准化后的3D文件，以wms开头；也可选Render，在spm8工具箱中的render中的3个模板，用以查看在玻璃脑中的激活图。
（4）标化后的图像的结果还可以用MSU插件（toolbox）来获得每一个激活区的大小（体素个数）和相应的坐标以及对应的脑功能区或解剖结构。