spm-dcm中文说明(赵欣)

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1、32.3实例下面这个例子是关于“视觉动作行为的注意”，相关的数据集可以从SPM网站上下载到，这个数据集是由ChristianBuchel提供的，更详细的介绍可以在注释13中查到。这个数据集已经用SPM99完成了预处理的过程，因此确保了flip选项在spm_flip_analyze_images.m文件中被设置为1。制作一个DCM模型需要两个必须的东西，（1）一个设计矩阵（2）时间序列。这些都储存在VOI文件中，设计矩阵的回归量定义了DCM模型的输入，因此这就意味着对于给定的DCM模型的设计矩阵来说会有些略微不同于对应

2、的GLM模型的设计矩阵。DCM模型并没有要求设计矩阵成为估计模型的一部分，它仅仅是需要被定义而已。32.3.1定义GLM目前的实验包括4个条件（1）定位（2）静止[不移动圆点]（3）不注意[移动圆点但不要求注意]（4）注意。通过Christian的GLM分析，可得在V5区的激活不仅仅是因为运动的刺激而加强，同时也受到视觉运动的注意力的影响。接下来，我们会试着将这个影响作为一个影响因子在V5区进行建模，并且将它解释为一个对独立环境的调节或者是在V5区域的传入授权。如果要使用DCM模型的话，首先，我们需要进行GLM分析和

3、从结果中提取出我们想要的时间序列。在这个例子中，我们想用同一个设计矩阵来同时适用于GLM和DCM，因此我们重新组合上文的回归量来得到以下的三个条件。（1）感光：这包括所有具有看得见输入量的条件（静止，不注意，注意）（2）运动：这包括所有具有活动圆点的条件（不注意，注意）（3）注意：这仅仅包括对运动注意的条件（注意）现在我们需要定义和估计GLM模型，大家可以好好看看第8,9章节的内容，关于这些里面都已经讲得很清楚了，接下来下面是一些相关的详细内容，这些内容是关于数据集的，你必须用这些数据集来建立GLM模型。（1）这些条

4、件的初始化可以从factors.mat文件中找到，它们分别被命名为，感光，运动，注意这三个条件，它们都是按照扫描次数定义的（不是按时间定义的），它们是每10个TR就是一个block。（2）TR为3.22秒（3）一共扫描了360次我的问题：关于这个说明里面前面的那些条件的设置不是很明白，刚开始的时候它说目前的实验包括4个条件（1）定位（2）静止[不移动圆点]（3）不注意[移动圆点但不要求注意]（4）注意。后来又说通过重新组合上文的回归量来得到以下的三个条件。（1）感光（2）运动（3）注意，。这个4个条件一下子就通过神马

5、这个回归量这个东西就只变成3个条件的方法不知道是怎么实现的，而我们自己实验中一共有5个条件（1）红色（2）蓝色（3）灰色（4）购买（5）不购买，那么着5个条件通过回归量的分析是否可以重新组合为两个条件（1）颜色[红，灰，蓝]（2）决策[购买或者不购买]。同时我们自己的实验是否也像这个例子这样只涉及到V1区，V5区和SPC这三个区域，还是我们要从result里面的结果的激活图中看到激活的具体位置，从而来另外确定所涉及到的关联区域，而不是也是用这个例子中给出V1区，V5区和SPC这三个区域。汤医生的回答：32.3.2提取

6、时间序列一旦你明确和估计好了GLM模型，你就应该定义若干T检验，这些T检验是用来分别测试感光，运动和注意的。做这些事情是为了确定由于受到视觉刺激（在V1区），运动（在V5区），注意（V5区和前顶叶皮质SPC）而受到影响的具体脑部位置，因为V5区域显示所有的运动和注意的影响，从V5区域提取时间序列的时候，它对于使用运动检验来内在地覆盖注意检验是非常有用的，你应该还要去计算一下普通的感兴趣影响作用的F检验，这对于使提取出来的时间序列误差平均化是很有必要的，下面就是一个手把手教你如何提取V5区时间序列的例子。（1）选择“R

7、esult”按钮（2）选择SPM.mat文件（3）选择以运动为条件的t检验（4）用其他条件的检验来覆盖以运动为条件的t检验：是（5）选择以注意为条件的t检验（6）选择在内部进行覆盖并且选择一个未修正的P<0.05作为阀值（1）选择一个看起来像V5的对象的局部极大值（通过覆盖在标准化的结构图像的激活部分，你应该可以很容易地定义出V5区）（2）选择VOI按钮（3）把这个区域命名为V5（4）调整数据：effectofinterest（这个使时间序列误差平均化）（5）VOI的定义：范围（6）VOI的半径（mm）：8SPM现在

8、可以计算出在VOI范围内所有体素的时间序列的最最重要的构成，所得到的结果（和这个原始的时间序列文件放在一起）储存在当前工作目录下一个文件名为VOI_V5_1.mat文件中，现在你就可以继续来选择V1的时间序列（使用以“感光”为条件的t检验）和这个SPC的时间序列（使用以“注意”为条件的t检验），对于该例来说，我们对V1区选择-61-841-6作