fMRI图像处理培训课件.ppt

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1、fMRI图像处理ZhiweiGuo2013-03-18内容提纲：fMRI图像预处理；Seed-based（基于种子点）的功能网络分析方法；ICA-based（基于独立成分分析）的功能网络及网络间连接性分析方法；数据类型转换工具Dcm2niigui(MRIcroN软件提供)2.Spm软件->DicomImport图3.dcm2niigui软件界面及转换结果图4.spm软件界面及转换结果2.fMRI图像预处理（1）spm软件实现预处理；（2）预处理前将数据格式转换之后的前5个.img和.hdr（001-005）图像删除；（3）预处理步骤：时间校正-Slic

2、etiming；头动校正-Realignment；标准化-Normalization；平滑滤波-Smooth；Slicetiming目的：将一个volume中所有层的信号校正到同一个时间点上；Data:导入需要时间校正.img数据NumberofSlice:一次全脑扫描的fMRI图像的层数TR:一次全脑扫描时间TA:一次全脑扫描第一层与最后一层时间间隔TA=TR-TR/(NumberofSlices)Referenceslice:时间校正的参考层（一般时间中点对应的层数,即TR/2时对应的层数）Sliceorder:扫描顺序，我们一把采用间隔扫描的方法

3、扫描顺序为1,3,5…(SliceNumber-1),2,4,6…SliceNumber菜单栏：Import->Display/hideforeignheader菜单栏：Header->Information结果：生成a开头的img，hdr及mat文件Realign目的：估计采集过程中被试头动的参数，并根据参数对所有图像进行空间调整；Data:导入时间校正之后的图像；其他参数不变；结果：产生ra开头的img，hdr，mean*.img，mean*.hdr，spm*.ps以及rp_a*.txt平动参数曲线转动参数曲线NumPasses:参考图像MRI一般

4、选Registertofirst，PET一般选Registertomean；Normalization目的：将个体脑标准化到标准脑模版空间（MNI空间），便于统计分析；SourceImage:选择mean*.img用于估计标准化仿射变换参数；ImagetoWrite:选择ra*.img图像，mean图像的估计参数对头动校正后的图像进行变换；TemplateImage：标准模版图像，选择EPI.nii;VoxelSize:标准化之后的图像体素大小，这里输入333（太小计算过程中可能会溢出）；结果：生成wra开头的img及hdr文件以及spm*.ps文件S

5、mooth目的：对图像进行空间平滑滤波，提高图像的信噪比；ImagestoSmooth:选择wra*.img图像，对标准化之后的图像进行平滑处理；FWHM:（FullWaveatHalfMaximum高斯半高宽），高斯核滤波器的半高宽，其大小影响滤波效果。一般选标准化后图像体素大小（上一步3*3*3）的2-3倍。结果：生成swra开头的img及hdr文件以及spm*.ps文件图像质量控制1、查看图像，视觉判断是否有伪迹，伪迹包括，信号缺失，图像扭曲等；2、根据预处理结果：Realign结果Translation大小不能超过体素大小（比如，采集图像体素3

6、.75*3.75*4），不能超过3.75；Rotation不能超过1°；Normalization结果图像基本上能与标准模版匹配，不能出现明显变形的情况；保证同组数据预处理过程中设置的各项参数保持一致，比如，Normalization中的Voxelsize大小，Smooth中FWHM大小；组水平的统计结果与预期结果是否一致，如果不一致首先要查看组内所有被试的结果是否有个别比较异常的情况出现。Seed-based功能网络分析EPIDataSliceTimeCorrectionMotionCorrectionNormalizationSpatialSmoo

7、thingPreprocessedDataPearsoncorrelationTwoSamplet-testNuisanceCovariatesGlobalWhiteMatterCSFSignalDriftMotionComponentsSeedssignalsExtractionofTimeseriesPreprocessingIndividualGroupMultiRegression&filteringROI选择1、根据已有坐标（一般为文献提供），DMN中后扣带回PCC（0,-52,30）。然后以给定坐标为中心点取其周围（包括自身）27个体素作为

8、ROI；2、根据给定大脑分区模版图像（AAL模版，Brodmann模版）AAL模版，不同颜色具