静息态ICA处理..
静息态磁共振预处理步骤
静息态磁共振预处理步骤静息态磁共振（Resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）是一种用于研究大脑功能连接性的非侵入性方法。
在进行静息态磁共振实验前，需要进行一系列的预处理步骤来提取有效信息并消除干扰。
以下是静息态磁共振预处理的主要步骤。
1.丢弃初始扫描：由于扫描前一般有一段时间的适应期，初始几个扫描时间点的数据可能不稳定，因此需要将这些数据丢弃。
2.多次框架对齐：由于运动会对数据质量产生较大影响，因此需要通过对每个时间点的图像与某个时间点的模版图像进行配准，将所有时间点的图像都对齐，来解决运动导致的数据质量下降。
3.运动修正：根据多次框架对齐后得到的运动参数，可以计算出每个时间点相对于参考图像的6个自由度的运动参数。
然后，可以通过线性插值来清除运动导致的BOLD信号变化。
4.删除运动回归：不同时间点的图像会存在运动相关的信号，为了去除这种干扰，需要根据运动参数来建立运动回归模型，并从数据中去除这些运动相关的信号。
5.全局信号标准化：磁共振信号中存在全局信号变化的影响，可以通过将每个时间点的图像数据进行全局标准化，即将每个时间点的图像减去全局信号的平均值，并除以标准差，以去除全局信号变化的影响。
6.高斯滤波：为了去除高频噪声和降低低频噪声对数据的影响，可以进行高斯滤波。
一般选择较小的截止频率来去除高频噪声。
7.带通滤波：由于静息态脑信号一般集中在0.01-0.1 Hz的低频带，因此可以使用带通滤波器来保留这个频段的信号。
通过滤波器可以抑制其他频带的信号，提取出感兴趣的低频信号。
8.脑图像空间标准化：为了将不同被试的数据进行比较，需要将数据映射到一个共同的标准空间。
一般可以采用大脑图谱如MNI座标系进行标准化。
9.降维：在脑连接研究中，一般使用ROI-to-ROI的方法，因此需要将图像的维度降低到感兴趣的脑区，以提取ROI的信号。
静息态磁共振预处理平滑核
静息态磁共振预处理平滑核
（实用版）
目录
1.静息态磁共振预处理平滑核的定义与作用
2.静息态磁共振预处理平滑核的方法
3.静息态磁共振预处理平滑核的应用
4.静息态磁共振预处理平滑核的发展前景
正文
静息态磁共振预处理平滑核，简称为静息态平滑核，是指在静息状态下对磁共振成像（MRI）进行预处理，以达到平滑核（即去除噪声、增强信号等）的目的。
这种方法在医学影像学领域具有重要意义，因为它能够提高成像质量，帮助医生更准确地诊断疾病。
静息态磁共振预处理平滑核的方法主要有以下几种：
1.空间预处理：通过对图像进行空间滤波，可以降低噪声，提高成像质量。
常用的空间滤波方法有高斯滤波、双边滤波等。
2.时域预处理：在时间域上对信号进行处理，可以消除由于生理运动等原因引起的信号变化。
常用的时域滤波方法有低通滤波、带阻滤波等。
3.数据模型预处理：通过建立更符合实际的数学模型，可以提高成像质量。
常用的数据模型有自适应模型、非线性模型等。
静息态磁共振预处理平滑核在医学影像学领域有广泛的应用，例如在脑功能研究、肿瘤诊断、神经系统疾病诊断等方面发挥着重要作用。
它可以帮助医生更准确地识别病变部位，为临床治疗提供有力的支持。
随着磁共振成像技术的不断发展，静息态磁共振预处理平滑核技术也将取得更大的突破。
未来的发展方向包括提高预处理速度、降低计算复杂度、提高成像质量等。
此外，随着人工智能技术的发展，深度学习等方法
也将在静息态磁共振预处理平滑核领域发挥更大的作用。
总之，静息态磁共振预处理平滑核技术在医学影像学领域具有重要意义。
静息状态下脑功能连接的磁共振成像研究
静息状态下脑功能连接的磁共振成像研究1. 本文概述本文旨在系统地探讨静息状态下脑功能连接的磁共振成像（Restingstate Functional Magnetic Resonance Imaging, rsfMRI）研究，这一领域近年来已成为认知神经科学与临床神经影像学研究的核心议题之一。
静息态功能成像是通过监测大脑在无特定任务指令下自发性神经活动的时空模式，揭示内在的脑网络组织及其动态变化，对于理解大脑的正常功能架构、疾病发生机制以及个体差异提供了独特视角。
本文首先概述rsfMRI的基本原理，包括其依赖的血氧水平依赖（Blood Oxygen Level Dependent, BOLD）信号以及如何利用这一信号反映神经元活动引起的局部血液动力学变化。
接着，我们将详细介绍静息态脑功能连接的主要分析方法，如种子点分析、独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）、图论网络分析等，阐述这些方法如何从不同层面揭示大脑区域间的时间同步性和功能集成性。
默认模式网络（Default Mode Network, DMN）：作为最早识别且最为人所知的静息态网络，DMN涉及后扣带回皮层、楔前叶、外侧顶叶及内侧前额叶皮层等多个脑区，其在静息状态下表现出高度的内在连通性，并与自我参照思维、记忆检索、情感调控等高级认知功能密切相关。
我们将回顾DMN的结构特征、功能属性及其在健康和疾病状态下的变异规律。
其他关键网络及其功能：除DMN之外，静息态研究还揭示了多个具有特定功能特性的脑网络，如执行控制网络、感觉运动网络、视觉网络等。
本文将概述这些网络的组成、功能角色以及它们在静息态下与其他网络的交互关系。
静息态功能连接的临床应用：探讨rsfMRI在诊断、预后评估及治疗监测中的价值，特别是在神经精神疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症、抑郁症等）、脑损伤（如创伤后应激障碍、中风等）以及发展障碍（如自闭症谱系障碍）等领域的研究成果。
静息态磁共振预处理步骤
静息态磁共振预处理步骤摘要：1.静息态磁共振预处理步骤的概述2.静息态磁共振预处理步骤的具体流程3.静息态磁共振预处理步骤的注意事项正文：一、静息态磁共振预处理步骤的概述静息态磁共振预处理步骤是指在进行静息态磁共振成像（rs-fMRI）之前，对磁共振数据进行的一系列处理。
这些处理旨在提高数据质量、减少噪声，以及使数据满足后续分析的要求。
静息态磁共振预处理步骤对于获得可靠的脑功能数据至关重要。
二、静息态磁共振预处理步骤的具体流程1.数据采集：首先，通过磁共振成像设备对受试者进行数据采集。
在采集过程中，需要确保受试者保持静息状态，避免产生运动伪影。
2.空间预处理：空间预处理主要包括空间去趋势、空间标准化等步骤。
空间去趋势是通过去除磁场不均匀性引起的噪声，使数据更干净。
空间标准化是将采集到的数据映射到一个标准空间，以便进行后续的分析。
3.时间预处理：时间预处理主要包括时间去趋势、时间标准化等步骤。
时间去趋势是去除数据中的时间趋势，以减少噪声。
时间标准化是将数据进行时间平滑，使其符合后续分析的要求。
4.噪声去除：在静息态磁共振数据中，噪声是不可避免的。
通过采用噪声去除方法，如高斯滤波、自适应滤波等，可以有效地减少噪声，提高数据质量。
5.数据模型化：数据模型化是将静息态磁共振数据转换为可供后续分析的模型。
常用的模型包括线性模型、非线性模型等。
通过数据模型化，可以更好地挖掘数据中的信息。
三、静息态磁共振预处理步骤的注意事项1.在进行静息态磁共振预处理时，应确保数据采集的质量。
数据采集的质量直接影响预处理后的数据质量。
2.选择合适的预处理方法。
不同的预处理方法对数据有不同的影响。
应根据研究目的和数据特点选择合适的预处理方法。
3.注意预处理过程中可能引入的偏差。
预处理过程中可能因为方法选择不当、参数设置不合理等原因引入偏差。
静息态功能磁共振方法学的研究进展
静息态功能磁共振方法学的研究进展刘慧华【摘要】磁共振成像(MRI)研究近年来发展迅猛.静息态脑功能MRI是基于静息态下血氧水平依赖检测功能相关脑区低频波动信号,研究静息态脑网络,静息态脑功能MRI(rs-fMRI)比任务相关脑功能磁共振更简单易行,一致性更高.目前,静息态功能磁共振的研究方法较多,包括低频振幅、比率低频振幅法、局域一致性、种子点相关分析、独立成分分析、格兰杰因果分析及复杂脑网络研究等.该文对rs-fMRI的不同研究方法进行综述.【期刊名称】《医学综述》【年(卷),期】2016(022)001【总页数】5页(P136-140)【关键词】静息态功能磁共振成像;功能分化;功能整合;脑网络【作者】刘慧华【作者单位】广西医科大学第一附属医院神经内科,南宁530021;广西壮族自治区南溪山医院神经内科,广西桂林541002【正文语种】中文【中图分类】R445.2近年来，磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术发展迅速，不再局限于人脑形态结构上的应用，已拓展到脑功能领域。
血氧水平依赖的功能性MRI(blood oxygenation level dependent functional MRI,BOLD-fMRI)具有无创、高时空分辨率，重复性强、易定位等特点，为研究活体人脑功能提供了一种重要手段[1]。
静息态功能MRI(resting state functional MRI,rs-fMRI)反映的是大脑BOLD信号的自发活动，更接近生理状态。
相对于任务态，rs-fMRI操作方便，重复性好，信息稳定可靠，可分析内容多。
因此，rs-fMRI对研究大脑自发活动、各脑区间的功能联系、脑功能的发育及可塑性、神经精神疾病等方面具有明显优势，是近年来脑功能研究的热点。
目前各种rs-fMRI计算方法一般是从功能分化和功能整合这两个最基本、最重要的原则来理解和研究大脑活动功能分化主要研究单个静息态功能磁共振信号的特点[2]。
ICA-R算法在静息态功能磁共振图像的应用研究
（ １ ．苏州 大学 电子 信 息 学 院 ， 江苏 苏 州 ２ １ ５ ０ ０ ６ ； ２ ．范 德 堡 大 学 成 像科 学研 究 所 ， 美 国 田纳 西 州 ３ ７ ２ ３ ２ — ２ ３ １ ０ ）
【 摘 要】 目的 ： 针 对 传 统 独 立 成 分 分析 （ Ｉ Ｃ Ａ） 方 法 在处 理 功 能 磁 共 振 （ ｆ ＭＲ Ｉ ） 数 据 时存 在 计 算 量 大 、 效 率 低 等 问题 ， 提 出基 于
２ ．Ｖ ｎｄ ａ ｅ ｒ ｂ ｕ ｈ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｆ ｏ Ｉ ｍ ａ ｇ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ，Ｔ ｅ ｎ ｎ ｅ ｓ ｓ ｅ ｅ ３ ７ ２ ３ ２ － ２ ３ １ ０ ，Ｕ Ｓ Ａ ）
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：０ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ：Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｆ ａ ｃ ｉ ｌ ｉ ｔ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｍ ａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｒ ｅ ｓ ｏ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｍ ａ ｇ ｉ ｎ ｇ （ ｆ ＭＲ Ｉ ）ｄ ａ ｔ ａ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｔ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ（ Ｉ Ｃ Ａ ）ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ，Ｉ Ｃ Ａ ｗ ｉ ｔ ｈ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ（ Ｉ Ｃ Ａ— Ｒ ）ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ
静息态功能磁共振数据预处理流程
静息态功能磁共振数据预处理流程1.导入原始磁共振数据文件。
Import the raw magnetic resonance data file.2.检查数据文件格式是否正确。
Check if the data file format is correct.3.校正数据文件中的时间戳。
Correct the timestamps in the data file.4.检查数据文件是否有缺失值。
Check for missing values in the data file.5.将数据文件转换为适合分析的格式。
Convert the data file to a format suitable for analysis.6.标准化数据文件中的数值。
Standardize the values in the data file.7.滤波处理，去除噪音。
Filtering to remove noise.8.校正数据文件中的运动伪像。
Correct motion artifacts in the data file.9.评估磁共振扫描的质量。
Assess the quality of the magnetic resonance scan.10.去除多余的扫描。
Remove redundant scans.11.进行数据质量控制。
Perform data quality control.12.局部投影均衡化。
Local projection equalization.13.降低数据维度。
Reduce data dimensionality.14.标准化数据的强度和方向。
Standardize the intensity and direction of the data.15.矫正数据中的运动和畸变。
Correct motion and distortion in the data.16.转换磁共振数据，以便进行后续分析。
正常人脑静息态功能磁共振的脑功能连接1
正常人脑静息态功能磁共振的脑功能连接1石庆丽;燕浩;陈红燕;王凯;姚婧璠;韩在柱;张玉梅;张贵云;高玉苹【摘要】Objective To detect the effective connectivity of resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) in normal adults. Methods 36 normal adults were performed resting-state fMRI scanning, and 5 brain netwokes were included as regions of interests. Independent component (ICA) was used to evaluate the effective connectivity, and multivariate Granger causality analysis (mGCA) was used to analyze the casuality between the networks. All preprocessing steps were carried out using Statistical Parametric Mapping 5.0 soft-ware. Results 5 classic resting brain networks including default mode network (DMN), memory network (MeN), motor network (MoN), au-ditory network (AN) and executive control network (ECN) were aquired. The mGCA presented significant casuality between DMN and oth-er 4 networks, MeN and ECN, AN and MoN, ECN and AN. Conclusion There are specific brain effective connectivity of resting-state fMRI in normal adults, and there is significant causal link between these networks.%目的：探讨正常人脑静息状态下的不同专属脑网络间的连接强度及其意义。
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20120709
涂世鹏
fMRI 数据预处理
• 用spm做预处理： slice timing realign(Est&Res) Normalise(Est&Wri) Smooth • 无需去协变量 全脑均值 • ICA使用的是smooth之后的数据。
使用GIFT软件做独立成分分割
• 左边一栏为所有被试 的数据输入的入口， 从第一个起逐一选择 每一个被试：点击 Subject … Session 1， 变蓝 下面点击 Subject1Session1 选择第一个被试的数据
• 在左栏找到第一个被试的 文件夹点入，右边即显示 了： • [1:200]swrasub01_run1_* img,1 • 这说明第一个被试有一个 run，200个时间点，点击 一下右边呈蓝色，则Files Selected：200 表示选中 了第一个被试的这200个 时间的数据。 • 其他被试操作相同直到所 有被试的数据都选中好。
• 软件包如同SPM 只需添加到matlab搜索路 径中保存然后在matlab中输入：gift 即可调 用。 • 其使用说明书和相关文档： v1.3h_GIFTManual.pdf v1.3h_GIFT_Walk_Through.pfd
主界面
导入数据以及参数选择
• setup ICA Analysis 选择输出路径 • 注意： （每个被试的数据有一个文件夹，然后将所 有文件夹放在同一个路径下）就是选择这 个路径。 选择好后 Directories selected：1
• 在主菜单栏中选择： Run Analysis，出现右 边的选框 然后选择刚才生成 的.mat参数文件，如 蓝色 点击ok即可。
• 选择 All*** 即可。
• 至此，已经完成了， 数据的导入和输出。 耐心等待它的处理。
• 先选中Component变 绿，然后选择右下方 的Display 即可以看到 我们前面选择的27个 成分的空间解剖分布 及其对应的时间序列：
按解剖细节区分各个成分 ……
ICA后处理
• 选择和确定好要研究的IC • 这里IC相当于大脑之中的功能子网络，当然，作 为更大尺度的网络来看，各个功能子网络之间也 是相关的，根据这种相关程度可以构建更大尺度 的网络并进一步进行分析： • 第一步：对要考察的各个成分的时间序列进行滤 波0.01到0.8Hz； • （如要做全脑尺度的网络，选的IC比较多，简单 的办法是使用功率谱分析，排除非功能网络IC）
• 第一行：选择输入文 件前缀（按个人习惯） • 第二行：选择要处理 的数据，点入： • Is your data stored in one folder？ • 选择No（因为你的每 一个被试都有一个文 件夹）
• 被试数目选择：（即 所有被试数目总数） • Session处选择1，这 里每个被试只有一个 数据集（即我们说的 一个run） • 点ok
• 1.ICA成分数的确定及成分的挑选; • 2.节点、边、网络的差异的意义及解释。 解决办法（多读相关的方法以及问题类的文 献、多总结经验。）
网络一般的算 节点分析（就某一IC对其时间 序列进行组间组内统计对比）
关系矩阵
二值化
边的分析（就某一构造的权重网 络进行组间组内统计对比）
二值矩阵
二值网络
网络分析（节点的局部\全局网 络属性、网络的属性、小世界属 性...）
难点概括：
• 一般IC可以从最小的选择 起，如这里选择27，最后 看分出的效果，不好再改 变。 • 其他的选项选择默认不变 就可以了。 • 点击Done 下一栏的所有 选项也保持默认不变 直接 点击Done。 • 最后在输入路径中会生成 一个文件： componet_ica_parameter _info.mat
• 选则好数据后一般是 要估计成分数的。 • 这里虽然给出了一个 默认的20个IC 但是在 上面一个选项中要选 择yes，来估计IC数目。
• 这就是估计出来的IC 数目： • 平均数目为36，最小 的为27，最大的为54；
• Number of IC ，这里的选 择是不确定的，具体填多 少要看最后分出来的效果， 即，要与研究的问题相结 合。 • 一般来讲；要求分出： DMN（默认模式网络）、感 觉网络、自参考网络、视 觉网络、听觉网络、运动 网络…当然还必须包括你 要研究的ICs；当然取的成 分数过多就会将这些网络 细分开。