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1、静息态数据处理Part1数据的预处理1、格式转换2、去除前n个时间点的数据3、时间层校正（SliceTiming）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、SliceTiming的设置：以总层数25层为例SPM中：
2、Sliceorder：<—x：1:2:25；2:2:24ReferenceSlice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-1DPARSF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RealignParameter文件夹，其中有spm….ps这个文件，用专业版的AoboeReader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3m
3、m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SourceImage：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；Imagetowrite：r*.img所有头动校正后生成的文件；模板图像TemplateImage：EPI.nii；Boundingbox：-126-72；90108；-
4、9090Voxelsizes：333。.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到标准空间。SPM中：coregister—ReferenceI
5、mage：mean_name.image—SourceImage：T1.img；Segment—data：T1_coregiserd.ima—cleanupanypartitions：leftclean—AffineRegularization：推荐选欧洲脑，亚洲脑样本少。Normalize—write—parameterfile：name_seg_sn.mat—imagestowrite：r*.imgDPARSF中简单勾选几项即可。结果：在工作目录下会生成picturesforchknormalizition文件夹，其中有被试标
6、准化后的图像供检查。此外，使用b法时还会附带生成VBM文件夹，其中T1imgsegment下有如下文件：c1开头的为灰质在原始空间的概率，c2开头的为白质的，c3为脑脊液的；wc1开头的未标准空间灰质的概率，以此类推。六、平滑（注意在做Reho局部一致性前不能做平滑，故一般先做Reho，后平滑；而计算ALFF和FALFF以及做功能连接前一般要做平滑）SPM中：imagetosmooth：w*.img;FWHM:[444]fullwidthofhalfmaximum半峰全宽？DPARSF中简单可设置七、去线性漂移由于机器的工作而升温
7、或被试适应，随着时间的积累会存在一个线性趋势一般此处选nomask，可做全部体素的去去线性漂移Defaultmask：里自带了一套defaultmask是在spm的先验模板中卡了50%的概率？rest八、滤波低频滤波后的静息态fmri信号具有重要的生理学意义，可能反映了自发的神经活动。故一般去LFFS：0.01—0.08Hz高频滤波有意义么？Part2Reho、ALFF/FALFF的计算一、局部一致性的计算Reho：RegionalHomogeneity一般是用肯德尔和谐系数计算以个体素和周围体素的一致性。需要注意的是，如果手头数
8、据的分辨率不是61*73*61，则需要对你需要的mask文件进行重采样，把mask文件重采样到你数据的同等的分辨率大小。SPM中：coreg—coreg.Relice(重新插值)：Imagedefinespace:选择一张被试的功能像（空间标准化后
