spm8fMRI数据处理
fMRI数据分析处理原理及方法
fMRI数据分析处理原理及方法一、功能图像数据的性质功能磁共振数据包括解剖（结构）像和功能像两类。
解剖像采用高分辨的T1、T2及FSPGR三维成像方式。
功能像的处理是fMRI数据处理的关键。
因为脑皮层活动瞬息变化，相应要求足够快的成像序列对某一个刺激任务造成的皮层活动进行记录，并且要有对脑血氧代谢的产物——脱氧血红蛋白产生的T2*缩短效应敏感，EPI(Echo planar Imaging)、FLASH(Fast Low Angle Shot)等序列可以满足这两个条件，现在大都采用EPI序列采集fMRI功能像。
EPI于频率编码上采用一系列反向梯度，通过一次激发产生建成一幅MR图像的所有信号，基于小角度激发的GRE-EPI(Gradient echo- Echo planar Imaging)技术，在很短的TR时间内得到一系列（数幅至数十幅）图像。
每次采集得到的图像组成一个脑体积(V olume)，相应要求在fMRI实验组块(Epoch/block Paradigm)设计时，每个组块的时间必须为TR时间的整数倍。
实际的血流动力相应是一个缓慢的过程，任务激发后信号经过一个小的下降期开始上升，4-8秒达到高峰然后缓慢下降，11-14秒恢复。
在事件相关设计(Event-related Paradigm)时，如果不考虑两（次）任务间的相互作用，需要保证间隔时间大于一次响应时间。
但也有研究显示短的刺激间隔时间对统计结果并无多大影响。
（见图1）。
EPI序列以极快的采集速度，在一个数分钟的实验(Session)中，产生数百至数千幅图像，几十个不同时间的脑体积成为EPI图像的时间序列(Time-series Image)。
快速以牺牲图像的分辨率为代价，典型的EPI图像采集矩阵为64×64，提高采集矩阵会延长采样时间并且导致更严重的图像几何变形。
除此之外，EPI 序列图像对外在磁场环境的影响十分敏感，微弱的BOLD信号会伴有大量的干扰成分。
VBM8处理流程
图像平滑
SPM Smooth Images to Smooth X:选择要进行平滑的图像 FWHM：设定高斯平滑参数，常用范围是 8-12mm. Data Type: 使用默认参数即可。 Filename Prefix： 使用默认参数即可。 File Save Batch: 保存 batch。 FileRun Batch：执行 batch。
2.
3. 统计分析
1. 2.
3.
3. VBM 分析流程详细描述
组织分割与标准化
VBM8 Estimate and write Volumes X :输入解剖图像，一般为 T1W 图像。由于在后续分割中，需要和 MNI 先验模 板对齐，所以这里输入数据最好能和先验 MNI 模板方向大致相同。若图像和模板方向差 异较大，可以使用 SPM 的 Display 和 Check Reg 按钮进行手动调整。 Estimation Options ：使用默认参数即可。这里若不采用 SPM 自带的组织先验模板 TPM， 则可选择自己定制的模板。 Extended Options ：使用默认参数即可。若要尽可能清除非大脑组织，可更换“Clean up any partitions”为 “Thorough Clean up”。也可以尝试改变两类降噪方法的权重，ORNLM 的最优权重是 0.7。MRF 的权重不需要调整。当不使用某个降噪方法时，可直接把其权重 设为 0。 Writing Options ：使用默认参数即可。 默认的“Modulated normalized-non linear only”：仅对非线性变换带来的体积改变进行 调制后的图像，voxel 值是经过 brain size 校正后的局部组织相对体积。 A bias corrected image volume： 磁场不均匀性校正后的图像。可使用期与不校正的原 始对象进行比较，验证图像质量。 A partial volume effect (PVE) label image volume：该 volume 中的值是对每个 voxel 局 部容积效应的估计。 Jacobian determinant：每个 voxel 值表示 MNI 模板上该位置变换到被试空间时，体积 变化大小。
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”。
全面讲解spm8,教你如何fMRI数据处理(最新整理)
目录SPM简介和安装 (1)一、数据准备（先设置数据输入和输出目录，再转换数据格式） (2)二、数据预处理流程 (2)0、预处理的workflow (2)1、Slice Timing时间层校正 (3)2、Realignment 头动校正 (3)3、Coregister 配准 (5)4、Segment 分割 (6)5、Normalize 空间标准化 (6)6、Smooth 平滑 (8)三、GLM模型和Specify 1st-level (9)四、实例：任务态数据预处理和一阶分析的批处理 (13)SPM简介和安装SPM，即统计参数图，也是这个软件的最终输出，它是由英国伦敦大学的Friston教授等人在通用数学软件包Matlab基础上开发的软件系统，其统计功能非常强大，设计这个软件包的初衷是采用统计的方法来处理fMRI，PET和SPECT的数据。
用SPM进行数据处理分析过程主要分为两大部分：预处理过程和统计分析过程。
需要注意的是，静息态、任务态和DTI数据的预处理大致框架一致，但具体步骤不同，本教程主要讲任务态数据处理。
数据预处理主要包括三个大框架：（1）Convert dicom files to hdr files and img images；（2） Temporal processing，即Slice Timing；（3）Spatial processing，包括 Realign、Normalize和Smooth。
具体步骤下面有讲。
统计分析过程包括：个体分析和组分析。
使用Specify 1st level 做单个被试(single subject)分析；使用Specify 2nd level做组分析(group analysis)。
先写一下SPM8的安装：有必要说一下SPM实际不是一个独立的软件，它相当于一个用Matlab程序编写的工具箱，必须依赖Matlab的环境完成其功能。
言归正传，首先将下载好的SPM8程序包导入Matlab，复制整个spm8文件夹到MATLAB的安装路径：MATLAB\R2009a\toolbox\下。
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
SPM软件包数据处理原理简介_第二部分_应用于PET及fMRI
[3] Hartigan JA.Clustering Alg orithm [M].New Y ork :W iley Press ,1975.1132129.[4] T alairach J ,T ournoux P.C oplanar S tereotaxic Atlas of the Human Brain[M].S tuttgart :Thieme M edical ,1988.[5] Hu ZH ,Wu YG,Chen FY,et al.AD RAT m odel applied in fMRI[J ].Acta Psychologica S inica ,2002,34(Suppl ):94295.胡正珲,吴义根,陈飞燕,等。
AD RAT 模型的fMRI 研究[J ].心理学报,2002,34(增刊):94295.[6] DeG root MH.Probability and S tatistics [M ].Chicag o :Addis on 2W esleyInc ,1975.B asic principle of SPM :an introduction-P art Ⅱ:applications to PET and fMRIWU Yi 2gen ,LI K e(K ey Laboratory o f Nuclear Analysis Techniques ,Institute o f High Energy Physics ,Chinese Academy o f Sciences ,Beijing 100039,China )[Abstract] The basic mathematic principle of the SP M was introduced in the first part of this essay.Then s ome useful application m odels in the PET and fMRI data set were em phasized in the second part of the paper.[K ey w ords] SP M;T om ography ,emission 2com puted ;Functional magnetic res onance imagingSPM 软件包数据处理原理简介———第二部分:应用于PET 及fMRI吴义根,李 可(中国科学院高能物理研究所核分析技术重点实验室,北京 100039)[摘 要] 在本文第一部分介绍了SP M 软件包对数据进行预处理的基本数学原理后,此第二部分将重点介绍它在PET 和fMRI 数据处理中的一些具体应用模型。
SPM任务态fMRI数据分析培训
Matlab数据处理常用命令
变量赋值： a = 14; b = [2 5 8]; c = [1 2; 3 4; 5 6; 7 8]; d = c; e = d'; clear e d c
改变路径： cd cd .. cd ../.. pwd dir ls
Matlab界面的基本组成部分
和“我的电脑” 一样，这里可以 进入文件夹，创建/ 删除/复制/粘帖 等等……
命令在这里输入， Matlab输出信息在这里看， 报错信息（红字）在这里找 跑程序的话，把命令行粘帖在这里 运行即可！
电脑内存里 的变量都存 在这里，
可以对变量 进行删除， 查看，作图 等操作，
SPM数据分析基本流程
预处理部分
模型构建与 参数估计
常用工具与 参数设置
预处理流程
Slice timing是什么?
SPM 假定每一个scan是同时获取的，但是……
头顶：3
0
TR
RAW CORRECTED
…
颅底： 1
TA
0
3
6
time in seconds
为什么要进行slice timing？
Template
Normalised Image
可以采用哪几种方法标准化？
1. mean EPI----- EPI template 2. T1 coreg with mean EPI, T1 ------ T1 template, Write
normalize 3. T1 coreg with mean EPI, T1 segment, Write normalize 4. DARTEL using SPM Batch Editor
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目录SPM 简介与安装..............................................................................................................................1 一、数据准备(先设置数据输入与输出目录,再转换数据格式) ...................................................2 二、数据预处理流程 ....................................................................................................................... 2 0、预处理的 workflow ....................................................................................................................2 1、Slice Timing 时间层校正 ...........................................................................................................2 2、Realignment 头动校正 ..............................................................................................................3 3、Coregister 配准..........................................................................................................................5 4、Segment 分割.............................................................................................................................6 5、Normalize 空间标准化..............................................................................................................6 6、Smooth 平滑 ..............................................................................................................................8 三、GLM 模型与 Specify 1st-level.................................................................................................9 四、实例:任务态数据预处理与一阶分析的批处理 .................................................................... 13SPM 简介与安装SPM,即统计参数图,也就是这个软件的最终输出,它就是由英国伦敦大学的 Friston 教授 等人在通用数学软件包 Matlab 基础上开发的软件系统,其统计功能非常强大,设计这个软件 包的初衷就是采用统计的方法来处理 fMRI,PET 与 SPECT 的数据。
用 SPM 进行数据处理分析过程主要分为两大部分:预处理过程与统计分析过程。
需要注意的就是,静息态、任务态 与 DTI 数据的预处理大致框架一致,但具体步骤不同,本教程主要讲任务态数据 处理。
数据预处理主要包括三个大框架:(1)Convert dicom files to hdr files and img images;(2) Temporal processing,即 Slice Timing;(3)Spatial processing, 包括 Realign、Normalize 与 Smooth。
具体步骤下面有讲。
统计分析过程包括:个体分析与组分析。
使用 Specify 1st level 做单个被 试(single subject)分析;使用 Specify 2nd level 做组分析(group analysis)。
先写一下 SPM8的安装:有必要说一下 SPM 实际不就是一个独立的软件,它相当于一个 用 Matlab 程序编写的工具箱,必须依赖 Matlab 的环境完成其功能。
言归正传,首先将下载好 的 SPM8程序包导入 Matlab,复制整个 spm8文件夹到 MATLAB 的安装路 径:MATLAB\R2009a\toolbox\下。
然后运行 Matlab,在其主窗口选择 File->set path->Add with Subfolders->spm8->save->close。
设置完成后在 Matlab 中执行命令>>spm fmri。
这样 出现了 spm8的操作界面(如下图),这也表示 spm8安装成功！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)。
一、数据准备(先设置数据输入与输出目录,再转换数据格式)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。
如原始 DICOM 图像放在 raw data 文件夹中,data 文件夹存放转换后的功能 像,data3D 文件夹中存放转换后的结构像。
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,转换时格式请选 择 NIfTI,可用 SPM 输入面板中的 DiCOM Import 模块转换,也可以采用专门的转换软件,如 MRIcovert。
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与标准化的信息,然后进行建模分析。
格式转换后 data 文件夹(功能像)中会有多对(与 TR 的个数一样)、img(图像数据)与、 hdr(矩阵数据);data3D 文件夹中只有一个、img 与、hdr 文件。
二、数据预处理流程0、预处理的 workflow1) DICOM to NIFTI(详见核磁数据格式转换) 2) Delete Images 3) Slice Timing 4) Realign 5) Normalize:①Normalize by using EPI templates,即使用公共的 EPI 模版来进行空间标准化,这样的话就用不到 T1 结构像,也就不需要对 T1 像进行 Coregister 与 Segment; ②Normalize by using T1 image unified segmentation,即用 T1 像来进行空间标准化,这样的话需要用到 T1 结构像,所以需要在 normalize 前先对 T1 像进行 Coregister 与 Segment,换句话说就就是用 coregistered and segmented T1 像来进行空 间标准化。
另外,如果以后希望把功能激活图像叠加到结构像上,那么结构像也需要做一 次空间标准化。
Parameters files 与功能像的 normalize 一样,也选择在 segment 中生成 的空间标准化参数文件(批处理中选择 Subj→MNI)。
Images to write 选择在 segment 中场强校正后的结构像。
这里的 voxel size 要设置结构像的大小,也就就是[1,1,1]。
6) Smooth 7) Detrend 8) Filte1、Slice Timing 时间层校正Slice Timing 用来校正1个 volume 中层与层之间获取(采集)时间的差异,对事件相关设计 的实验尤为重要。
我们在按钮窗口中的预处理面板中点击“Slice Timing”,将出现一个对话框,修改其中参数: Data:New:Session Session:选择您要处理的数据,如文件夹 data 中的所有数据 Number of Slices:我们输入每祯图像的层数,如“32”(可以在 spm8->Display->data:、 img->done->Dimensions:64*64*32中查瞧) TR:我们输入重复时间,一般为2秒,我们输入“2” TA:就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,TR-TR/nslice,可直接输入公式,如我们输入“2-2/32” Slice order:我们输入“1:2:31 2:2:32”(图像就是隔层扫描所得到的)。
指定层获取顺序的层次序参数就是一个含 N 个数的向量,这里 N 就是每个 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就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 24 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24](在 Matlab 中可 表示为[1:2:25,2:2:25])Reference Slice:我们输入“31”。
选择参考层,通常选择 nslice/2,如25层时选择13层作 为参考层。
Prefix:就是指新生成的图像前加何标记,一般采用默认设置。
默认为 a 最后点击面板上方的向右的绿色三角即开始运行。
运行完后将会生成一系列 a*、img 文件,这就就是时间校准后的数据。
注意:很多研究者容易将时间校准与空间校准顺序颠倒,一般的观点就是如果图像获取 就是隔层(interleaved)进行的,如1、3、5、7、9、2、4、6、8、10,则要先进行 slice timing 再进行 realign,如果图像各层就是连续(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。