MATLAB平台fMRI预处理
matlab数据预处理的主要步骤
matlab数据预处理的主要步骤主要的Matlab数据预处理步骤包括：1. 数据导入：将原始数据导入到Matlab工作环境中。
可以使用readtable、csvread、xlsread等函数来读取不同格式的数据文件。
2. 数据清洗：清洗数据是预处理的一个重要步骤，目的是处理缺失值、异常值和重复值等数据问题。
可以使用isnan、isoutlier、unique等函数来识别和处理这些问题。
3. 数据变换：数据变换是将原始数据转换为适合建模和分析的形式。
常见的数据变换包括对数变换、标准化、归一化、平滑和插值等。
4. 特征选择：特征选择是从原始数据中选择最具有代表性和预测性能的特征，以减少数据维度和提高建模效果。
使用相关系数、方差分析、主成分分析等方法进行特征选择。
5. 数据合并：如果有多个数据源，需要将它们合并成一个整体数据集。
可以使用join、merge等函数来合并数据集，确保数据一致性和完整性。
6. 数据转换：根据具体的需求，可以对数据进行进一步转换，如降维、离散化、聚类等。
使用pca、categorical、kmeans等函数进行数据转换。
7. 数据分割：在建模和评估模型时，需要将数据集划分为训练集和测试集。
可以使用crossval、cvpartition等函数来进行数据分割。
8. 数据描述和可视化：通过统计分析和数据可视化，对数据进行描述和理解。
使用summary、describe、histogram、plot等函数来进行数据描述和可视化。
9. 缺失值填充：如果数据中存在缺失值，可以使用插值、均值代替、回归等方法来填充缺失值，确保数据完整性。
10. 数据保存：完成数据预处理后，可以将预处理后的数据保存到文件中，以备后续的建模和分析使用。
可以使用writetable、csvwrite、xlswrite等函数将数据保存到不同格式的文件中。
这些步骤可以根据具体的数据和需求进行灵活调整和组合，以获取准确、一致和可靠的数据集。
ASL数据处理教程
选择MASK，根据图像 dimension大小选择MASK 输出目录 Let`s go！
谢谢观赏 !
标准化
进入标准化界面
Normalize
T1分割后“seg-sn” 文件 ASL功能像图像
双击，按下图所示修改数值
平滑
进入平滑界面
Smooth
标准化后的功能像
双击，修改数值如图所示
统计分析
预处理已经完成
进行统计分析，本文选用配对T检验
打开rest，进入统计分析界面
Paired T-test
3D-ASL数据预处理
所需软件PM fmri
配准
进入配准界面
Coregister
ASL CBF图像（功能像）
T1图像（结构像）
T1分割
进入分割界面 分割结构像
Segment
配准后的T1结构像
两项均选择 “Native + Modulate Normalize”
fMRI数据处理
T2
90 100 300 - 84
T1WI
PDWI
T2WI
脑功能成像技术
Deoxy-Hb Decrease
BOLD原理
合氧血红蛋白和脱氧血红蛋白的比率变化
SPM软件包简介
主要的脑功能分析软件：
①SPM：/spm 运行平台：MATLAB (WINDOWS & Linux) 数据格式：Analyze，MINC，ecat T 注：在最新的SPM5\spm8中将只采用NIFTI格式
6 信号和图像处理（高等数学）
要有对信号和图像处理方法的基本了解，特别是 对傅里叶分析的理解。（傅里叶分析啊....总是在 papers中看到...可惜不懂......）
精心钻研十年！才能成 为一个领域的专家！在 脑功能成像（fMRI）分 析领域尤是如此！
fMRI研究框架
科学问题 结果解释
实验假设
Slice Timing
运行matlab, 执行命令：spm fmri，这样将打 开spm8的操作界面。点击“Slice Timing” .
在spm8，每一步处理都采用了直观的 “树形结构”面板, 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。
一般功能面板
SPM软件包简介
SPM的处理流程：
校准
标准化
一般线形 模型
平滑
统计参数图
数据处理前准备
数据格式转换。 脑图的左右显示问题。
spm_flip_analyze_images.m中flip = 1 or 0 Spm以前的版本，spm_defouts.m文件中
defaults.analyze.flip = 1or 0
fmri预处理流程
fmri预处理流程引言：功能性磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）是一种常用的非侵入性脑成像技术，可以通过测量血氧水平变化来研究脑活动。
然而，原始的fMRI数据存在噪声和伪迹，需要进行预处理以提高数据质量和准确性。
本文将介绍fmri预处理流程的基本步骤和常用方法。
一、数据清洗1. 去除头部运动：由于头部运动会引入伪迹，需要对原始数据进行运动校正。
常用的方法是将每个时间点的图像与参考图像对齐，并计算出运动参数，然后通过回归法去除运动对fMRI信号的影响。
2. 去除噪声：fMRI数据中常常包含来自生理和环境的噪声，如心跳、呼吸和扫描仪等。
可以利用多种方法对这些噪声进行建模并去除，例如使用心跳和呼吸信号的模型进行回归去噪。
二、时间校正1. 修正时间延迟：由于不同的脑区响应时间不同，需要对fMRI数据进行时间校正。
常用的方法是通过插值或回归法将数据点校正到同一时间点，以保证数据的一致性和可比性。
2. 修正时间漂移：fMRI数据在时间上可能存在线性或非线性的漂移，需要对数据进行修正。
常用的方法是通过回归法将漂移信号建模并去除。
三、空间标准化1. 仿射变换：由于不同被试之间的脑结构差异，需要对fMRI数据进行空间标准化，使得不同被试的数据可以进行比较和统计分析。
常用的方法是通过仿射变换将每个被试的脑图像映射到一个标准脑图像空间，如MNI（Montreal Neurological Institute）标准空间。
2. 插值：在进行空间标准化时，可能需要对数据进行插值以保持数据的一致性。
常用的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。
四、去除结构性噪声1. 脑组织分割：fMRI数据中包含来自脑组织和非脑组织的信号，需要将其进行分割。
常用的方法是使用脑组织分割算法，如FSL （FMRIB Software Library）中的FAST算法。
2. 去除脑脊液信号：脑脊液信号可能会干扰fMRI的结果，需要将其去除。
如何在Matlab中进行数据预处理
如何在Matlab中进行数据预处理引言在数据分析和机器学习领域，数据预处理是非常重要的步骤。
它可以帮助我们清洗、转换和准备数据，以便后续的分析和建模。
而Matlab作为一种功能强大的编程语言和工具箱，为我们提供了丰富的函数和工具，可以方便地进行数据预处理。
本文将介绍如何使用Matlab进行数据预处理的方法和技巧。
一、数据清洗数据清洗是数据预处理的首要步骤。
它包括处理缺失值、异常值、重复值等。
在Matlab中，我们可以使用以下函数进行数据清洗：1. 缺失值处理：Matlab提供了ismissing函数用于检测缺失值，可以使用它来判断哪些数据是缺失的。
然后，我们可以选择删除缺失值、用均值或中位数填补缺失值、或根据规则进行缺失值插补。
常用的函数有：- rmmissing：删除包含缺失值的行或列；- fillmissing：以均值、中位数等进行缺失值填补；- interp1：一维插值函数，用于插补缺失值。
2. 异常值处理：处理异常值的方法通常是通过标准差或箱线图等进行判断和筛选。
在Matlab中，可以使用函数如下：- std：计算标准差，用于判断数据是否离散；- zscore：计算离均差的标准差，用于判断数据是否为异常值；- isoutlier：返回逻辑索引，指出哪些数据是异常值；- rmoutliers：删除异常值。
3. 重复值处理：如果数据集中存在重复值，我们可以使用以下函数来判断和处理：- unique：返回数据集中的唯一值；- duplicated：返回逻辑索引，指出哪些数据是重复的；- rmDuplicates：删除重复值。
二、数据转换数据转换是将原始数据转换为更适合分析和建模的形式。
这些转换可以包括数据类型转换、数据归一化、数据标准化等。
在Matlab中，常用的转换函数有：1. 数据类型转换：使用Matlab中的数据类型转换函数，如double、single、int8、int16等，可以将数据从一种类型转换成另一种类型，以满足后续分析和建模的需要。
MRI数据预处理流程
MRI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" 。
如何利用Matlab进行数据预处理
如何利用Matlab进行数据预处理数据预处理是数据分析中至关重要的一步，通过对原始数据进行清洗、转换、聚合等处理，可以提高后续分析的准确性和可靠性。
而在众多的数据分析工具中，Matlab是一款非常强大且广泛使用的工具，可以帮助我们进行数据预处理。
本文将介绍如何利用Matlab进行常见的数据预处理操作。
一、数据导入和查看首先，在进行数据预处理之前，我们需要将原始数据导入到Matlab中。
Matlab 支持多种数据格式，如文本文件、Excel文件、数据库等。
我们可以使用`readtable`函数来读取文本文件或Excel文件，使用`sqlread`函数来读取数据库中的数据。
读取数据后，我们可以使用`head`函数或`summary`函数来查看数据的前几行或数据的统计摘要，以便对数据有一个初步的了解。
二、缺失值处理在实际的数据中，经常会出现缺失值的情况。
对于缺失值，我们一般有以下几种处理方式：1.删除缺失值：使用`rmmissing`函数可以删除含有缺失值的行或列。
该函数有两种模式：删除含有缺失值的行或列`rmmissing(data)`；删除所有值都是缺失值的行或列`rmmissing(data,'MinNumMissing',size(data,2))`。
2.插补缺失值：插补缺失值是填充缺失值的一种方法，常见的插补方法有均值插补、中位数插补、回归插补等。
以均值插补为例，可以使用`fillmissing`函数来填充缺失值，语法为`data = fillmissing(data,'mean')`。
三、异常值处理异常值是指与其他样本明显不同的值，对数据分析会产生不利影响。
因此，我们需要对异常值进行处理。
常见的异常值处理方法有：1.删除异常值：可以使用箱线图或3σ法等方法识别异常值，然后使用`outlier`函数来删除异常值，语法为`data = rmoutliers(data)`。
期末大作业-基于spm的批处理程序
深圳大学实验报告课程名称：科学计算语言实验项目名称:基于spm12的批处理程序学院：医学部生物医学工程学院专业：生物医学工程指导教师：报告人：学号：班级：2017级生物医学工03班实验时间：20190704实验报告提交时间：20190709教务部制实验目的：1、MATLAB工具包spm12是处理MRI图像的主要工具，用于结构像、功能像等的预处理和统计分析，本实验旨在学习并熟悉spm12的图形界面操作之后，能够使用MATLAB代码形式调用spm12，简化双样本t检验的过程，减少手工操作，提高处理效率；2、熟悉并能够使用MATLAB语言实现更高效的操作，做到学以致用，结合MATLAB的基本语法和图形界面的编程实现所需功能，是进行图像处理时的有效减少手工操作并避免手工操作失误的有效方法。
实验任务：编写一个程序，实现预处理后的fMRI数据的双样本t检验的批处理，要求每次只对训练集进行双样本t检验，训练集和测试集的划分方法使用留一法实验过程及结果：1、数据准备（1）使用DPARSF进行预处理并进行参数计算后得到的ReHo参数和fALFF 参数结果，分别放到名为ReHo和fALFF的文件夹中，每个文件夹中都有如图所示的两个文件夹，存放烟瘾患者和正常人的参数结果，作为双样本T检验的两组数据（2）脑区模板：只对感兴趣区域进行双样本T检验，可以是如图所示形式，也可以是一个.nii文件的形式（3）协变量表格2、代码（基于MATLAB2017a编写，工具包需为spm12才可正常运行）备注：因为不同版本的spm工具包的调用格式和需要生成的batch不相同，所以两个版本的spm不能够混合使用，在本程序中只能使用spm12，且需要保证MATLAB版本能够兼容spm12（1）主函数（2）第一步建模（3）第二步评估（4）第三步得到差异脑区结果3、结果：（1）建模的运行过程（2）评估的运行过程（3）得出结果的运行过程（4）所有步骤运行完成之后得到存放结果的文件，从文件名可看出哪个编号的病人被留出作为测试集（5）每个结果文件中都有spmT文件，用于后续的特征提取和差异脑区的查看，可用xjview或resplus进行查看深圳大学学生实验报告用纸结果分析与讨论1、思路（1）第一步：建模这一步骤比较关键，主要使用for循环取出相应的训练集进行双样本T 检验，并按照步骤设置好各种参数，然后运行batch即可。
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选择EPIDICOMtoNIFTI，就可以把IMA格式的数据转换成IMG和HDR格式的数据，然后才能进行下一步处理
去除前10个时间点
选择RemoveFirst，输入要删除的前XX个时间点
Slicetiming
选择slicetiming，然后输入slicenumber，slicenumber和之后的sliceorder一般采集数据的时候应该都有记录信息，不清楚的话可以用MRIcro查看，这组数据的两个值分别为33和各行采样，就是先记录135… 33，然后再记录2 4 6… 32。Referenceslice要选择中间记录的那一层，slice number是奇数的话就选最后一个，如果是偶数，建议选择2
其次，鼠标右键单击最大的输入框选择“Addrecursvly all sub_folders of a directory”。
(注：在这步之前要确保所有的原始数据都在一个文件夹下，比如一个data文件夹，下面有不同被试的文件夹，不同被试的文件夹下存放着这个被试的所有原始数据，我们直接找到那个存放所有数据的总的文件夹就行了，比如直接选择data就行了。)
打开DPARSF
选择数据
Workingdirectory后选择刚刚新建的那个文件夹
设置采样时间点
它会跳出一个对话框提示你设置时间点
刚刚我们分类后功能像的文件夹名是0002_ge_func_31x31x35_240_RS，240就是采样时间点，所以在time points里填240
设置TR
这里的TR是2，一会儿处理过程中可以验证
开打rest
在commandwindow里输入rest，如果跳出”SetRESTworkers“的对话框直接默认选择0就行。
单机 utilitiesREST DICOMsorter
首先，第一个输入框里默认的IMA文件，如果fmri的原始数据是dcm文件就把它改成DCM，如果原始数据没有后缀名，就该厂NONE。
使用这些软件时，直接在MATLAB的commandwindow窗口里输入软件名称，然后回车就可以了。
Fmri原始数据(多为IMA或DCM格式)常常包含各种数据，如功能像数据和结构像数据，另一方面在处理fmri数据时往往需要一次性处理多个被试的数据，所以在开始处理这些数据之前对原始的数据做一些分类是很有必要的，具体步骤为下：
Realign
头动校正。被试在采集数据时难免头会动，为了数据准确有时候需要矫正一下。
Normalize
规范化。每个人的头都是不太一样的，为了便于分析，需要把不同人的大脑映射到一个规范的大脑上，即normalize，后面两个是它的参数，默认就好。
Normalizebyusing
把结构像往功能像上配准的过程。
f
Fmri数据的处理需要在MATLAB的平台之上，所以要先安装MATLAB。具体处理Fmri数据需要这几个软件：spm、rest、DPARSF和xjview，在网上都可以找到这些软件，下载好这些软件后把它们解压到一个制定文件夹里，然后打开MATLAB，点开fileset path，会跳出这个窗口：
然后单机“Addwith Subfolders…”，然后找到刚才解压好的那几个文件夹，比如”spm8”,点确定，接下来再找到另外三个文件夹，最后点save，这样就可以在MATLAB里使用这三个软件了。
然后，在OutputDir后选择一个输出文件夹，即把整理好的数据统一存放的文件夹。
再然后，directoryhierarchy所选的是文件分类的顺序，第一个subjectID/seriesname是现对被试分类，然后将同一个被试的不同类型的数据分类，第二个正好相反，建议选择第二个。
注：anonymizeDICOMfiles的选项是是否去除被试的私人信息，选上表示去除。
最后，单机Run就行。
这是分类好的效果：
我们可以看到原始数据里总共有六类数据，打开每一个文件夹后都会看到不同被试的数据存放在不同的文件夹下，之后我们会用到的只有第二个文件夹所存放的功能像数据，以及第三个文件夹所存放的结构像数据。
另外，请注意第二个文件夹的名字，31x31x35表示的是该数据的精度，即3.1mmx3.1mmx3.5mm，240表示该数据采样了240个时间点，这个到后面lization
即删除转换格式后的书籍，建议选上，不删除的话不能重复运行。
Smooth
平滑，后面是它的参数
以上就是预处理部分，基本都是要做的
然后另外新建一个文件夹(注意在处理过程中所有要用到的文件夹的名字中一律不得出现中文字符和空格！！)，用于存放处理结果和处理原始数据，然后在这个文件夹下新建一个名为“FunRaw“的文件夹(注意大小写)，用于存放原始功能像数据，再另外建一个名为”T1Raw”的文件夹，用于存放原始结构像数据，接下来把刚刚分类好的数据复制过来，首先把0002_ge_func_31x31x35_240_RS下的所有子文件夹复制到 FunRaw下，再把0003_t1_mprage_sag下的所有子文件夹复制到T1Raw下。