spm8-fMRI大数据处理

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1、实用文案目录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20、预处理的workflow21、SliceTiming时间层校正32、Realignment头动校正33、Coregister配准54、Segment分割65、Normalize空间标准化66、Smooth平滑8三、GLM模型和Specify1st-level9四、实例：任务态数据预处理和一阶分析的批处理13SPM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

2、，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）Convertdicomfilestohdrfilesandimgimages；（2）Temporalprocessing，即SliceTiming；（3）Spatialprocessing，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

3、。使用Specify1stlevel做单个被试(singlesubject)分析；使用Specify2ndlevel做组分析(groupanalysis)。文案大全实用文案先写一下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：MATLABR2009atoolbox下。然后运行Matlab，在其主窗口选择File->setpath->AddwithSubfolders->spm8->sa

4、ve->close。设置完成后在Matlab中执行命令>>spmfmri。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(buttonwindow)，左下侧的窗口为输入窗口(inputwindow)，右侧大窗口为树形结构窗口或图形窗口(TreeBuildingWindoworthegraphicswindow)。一、数据准备（先设置数据输入和输出目录，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rawdata文件夹中，data文件夹存放转换后的功能像，da

5、ta3D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DiCOMImport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和标准化的信息，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（和TR的个数一样）.img（图像数据）和.hdr（矩阵数据）；data3D文件夹中只有一个.img和.hdr文件。二、数据预处理流程0、预处理的workflow1)DICOMtoNI

6、FTI（详见核磁数据格式转换）2)DeleteImages3)SliceTiming4)Realign5)Normalize：①NormalizebyusingEPItemplates，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和Segment；文案大全实用文案②NormalizebyusingT1imageunifiedsegmentation，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和Segment，换句话说就是用coregistere

7、dandsegmentedT1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。Parametersfiles和功能像的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）。Imagestowrite选择在segment中场强校正后的结构像。这里的voxelsize要设置结构像的大小，也就是[1,1,1]。1)Smooth2)Detrend3