SPM静息态脑功能数据处理求教
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发布时间：2022-05-06 17:29
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热心网友
时间：2023-10-13 12:43
1、格式转换 2、去除前 n 个时间点的数据 3、时间层校正（Slice Timing） 4、头动校正（Realign） 5、空间标准化（Normalize） 6、平滑（Smooth） 7、去线性漂移（Detrend） 8、 滤波（Filer）
一、DICOM 格式——NIFTI 格式。若数据遗失 NIFTI 格式则不用转，直接在工作目录下建 立一个子文件夹“FunImg” ，将数据拷入其中即可 二、一般去 10（8——20 之间即可） ，由于机器刚启动等原因前面一些数据不稳定 三、Slice Timing 的设置：以总层数 25 层为例 SPM 中：Slice order：<—x：1:2:25；2:2:24 Reference Slice 参考层一般取中间层，即第 25 层。因为扫描顺序为： 1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1 DPARSF 中：1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1 四、 头动校正后会在工作目录下生成 Realign Parameter 文件夹， 其中有 spm….ps 这个文件， 用专业版的 Aoboe Reader 打开可查看每个被试头动情况。 或在 Excludesubjects.txt 文件 下可查看头动数据（卡不同值时被排除被试情况） 。对于患有疾病的患者：一般卡 3mm 和 3degre；而对正常人一般卡 1.5mm 和 1.5degere 或取 2. 五、 空间标准化即把被试的原始空间往标准空间上估计， 以克服不同被试的脑结构之间的差 异问题。把结构像分割得到的信息来做功能像的空间标准化，有两种方式： a、 使用 EPI 模板进行空间标准化 SPM 中：原始图像 Source Image：mean_***.img 头动校正后生成的文件，为某被试 各个时间点的平均像；Image to write ：r*.img 所有头动校正后生成的文件；模板图 像 Template Image： EPI.nii ； Bounding box： -126 -72； 90 108 ； -90 90 Voxel sizes： 3 3 3。 . DPARSF 中类似可设 b、 使用一致分割的 T1 像进行空间标准化 分三部分： 1、 配准 coregister 将结构像与功能像匹配，即把被试的结构像变换到功能像空间 （被试的平均功能像） 2、 分割 转换后的结构像用一致的分割法则分割为灰质、白质、脑脊液。这样就 能把功能像弄到标准空间去。此过程中得到一个由功能像去往标准空间的转换 矩阵。转换矩阵会写入*_seg_sn.mat 文件中。 3、 标准化 把转换矩阵写到功能像上去。这样就可以知道怎么从被试的原始空间。
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时间：2023-10-13 12:43
1、格式转换 2、去除前 n 个时间点的数据 3、时间层校正（Slice Timing） 4、头动校正（Realign） 5、空间标准化（Normalize） 6、平滑（Smooth） 7、去线性漂移（Detrend） 8、 滤波（Filer）
一、DICOM 格式——NIFTI 格式。若数据遗失 NIFTI 格式则不用转，直接在工作目录下建 立一个子文件夹“FunImg” ，将数据拷入其中即可 二、一般去 10（8——20 之间即可） ，由于机器刚启动等原因前面一些数据不稳定 三、Slice Timing 的设置：以总层数 25 层为例 SPM 中：Slice order：<—x：1:2:25；2:2:24 Reference Slice 参考层一般取中间层，即第 25 层。因为扫描顺序为： 1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1 DPARSF 中：1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1 四、 头动校正后会在工作目录下生成 Realign Parameter 文件夹， 其中有 spm….ps 这个文件， 用专业版的 Aoboe Reader 打开可查看每个被试头动情况。 或在 Excludesubjects.txt 文件 下可查看头动数据（卡不同值时被排除被试情况） 。对于患有疾病的患者：一般卡 3mm 和 3degre；而对正常人一般卡 1.5mm 和 1.5degere 或取 2. 五、 空间标准化即把被试的原始空间往标准空间上估计， 以克服不同被试的脑结构之间的差 异问题。把结构像分割得到的信息来做功能像的空间标准化，有两种方式： a、 使用 EPI 模板进行空间标准化 SPM 中：原始图像 Source Image：mean_***.img 头动校正后生成的文件，为某被试 各个时间点的平均像；Image to write ：r*.img 所有头动校正后生成的文件；模板图 像 Template Image： EPI.nii ； Bounding box： -126 -72； 90 108 ； -90 90 Voxel sizes： 3 3 3。 . DPARSF 中类似可设 b、 使用一致分割的 T1 像进行空间标准化 分三部分： 1、 配准 coregister 将结构像与功能像匹配，即把被试的结构像变换到功能像空间 （被试的平均功能像） 2、 分割 转换后的结构像用一致的分割法则分割为灰质、白质、脑脊液。这样就 能把功能像弄到标准空间去。此过程中得到一个由功能像去往标准空间的转换 矩阵。转换矩阵会写入*_seg_sn.mat 文件中。 3、 标准化 把转换矩阵写到功能像上去。这样就可以知道怎么从被试的原始空间。
