功能磁共振数据处理
fMRI数据分析处理原理及方法
fMRI数据分析处理原理及方法一、功能图像数据的性质功能磁共振数据包括解剖（结构）像和功能像两类。
解剖像采用高分辨的T1、T2及FSPGR三维成像方式。
功能像的处理是fMRI数据处理的关键。
因为脑皮层活动瞬息变化，相应要求足够快的成像序列对某一个刺激任务造成的皮层活动进行记录，并且要有对脑血氧代谢的产物——脱氧血红蛋白产生的T2*缩短效应敏感，EPI(Echo planar Imaging)、FLASH(Fast Low Angle Shot)等序列可以满足这两个条件，现在大都采用EPI序列采集fMRI功能像。
EPI于频率编码上采用一系列反向梯度，通过一次激发产生建成一幅MR图像的所有信号，基于小角度激发的GRE-EPI(Gradient echo- Echo planar Imaging)技术，在很短的TR时间内得到一系列（数幅至数十幅）图像。
每次采集得到的图像组成一个脑体积(V olume)，相应要求在fMRI实验组块(Epoch/block Paradigm)设计时，每个组块的时间必须为TR时间的整数倍。
实际的血流动力相应是一个缓慢的过程，任务激发后信号经过一个小的下降期开始上升，4-8秒达到高峰然后缓慢下降，11-14秒恢复。
在事件相关设计(Event-related Paradigm)时，如果不考虑两（次）任务间的相互作用，需要保证间隔时间大于一次响应时间。
但也有研究显示短的刺激间隔时间对统计结果并无多大影响。
（见图1）。
EPI序列以极快的采集速度，在一个数分钟的实验(Session)中，产生数百至数千幅图像，几十个不同时间的脑体积成为EPI图像的时间序列(Time-series Image)。
快速以牺牲图像的分辨率为代价，典型的EPI图像采集矩阵为64×64，提高采集矩阵会延长采样时间并且导致更严重的图像几何变形。
除此之外，EPI 序列图像对外在磁场环境的影响十分敏感，微弱的BOLD信号会伴有大量的干扰成分。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法一、引言核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance，NMR）是一种重要的分析技术，广泛应用于化学、生物学、材料科学等领域。
核磁共振技术可以通过测量样品中原子核的共振信号来获取样品的结构和性质信息。
然而，由于核磁共振实验中产生的数据量庞大且复杂，需要进行适当的数据处理方法来提取有用的信息。
二、数据预处理1. 数据格式转换核磁共振实验中产生的数据通常以原始光谱数据的形式存在，需要将其转换为适合进一步处理的格式。
常见的格式包括NMRPipe格式、Bruker格式等。
数据格式转换可以使用专门的软件或编程语言来实现。
2. 噪声去除核磁共振实验中的数据往往受到噪声的影响，噪声的存在会降低信号的质量和准确性。
因此，需要对数据进行噪声去除处理。
常用的噪声去除方法包括滤波、小波变换等。
滤波可以通过设计合适的滤波器来抑制噪声，小波变换可以将信号分解成不同频率的子信号，从而实现噪声的去除。
三、数据处理1. 谱线拟合核磁共振实验中的谱线往往是由多个峰组成的，每个峰代表着不同的原子核。
谱线拟合是将实验数据与已知的峰形函数进行拟合，从而确定每个峰的位置、强度和宽度等参数。
常用的谱线拟合方法包括高斯拟合、洛伦兹拟合等。
2. 化学位移校正化学位移是核磁共振实验中的重要参数，可以提供样品中不同原子核的化学环境信息。
然而，由于仪器和样品的不同，化学位移的测量值可能存在一定的误差。
因此，需要对化学位移进行校正。
校正方法包括内部标准法和外部标准法。
内部标准法是通过将样品中的某种化合物作为内部参照物，根据其化学位移与已知的标准值之间的差异来进行校正。
外部标准法是通过使用已知化合物的化学位移作为参照物进行校正。
3. 峰面积计算核磁共振实验中的峰面积可以提供样品中不同原子核的数量信息。
峰面积的计算可以通过对谱线进行积分来实现。
积分方法包括直接积分法和峰拟合积分法。
直接积分法是将谱线分成若干个小区间，对每个小区间的信号进行积分，然后将各个小区间的积分值相加得到峰面积。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法一、引言核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance，NMR）是一种重要的分析技术，广泛应用于化学、生物学、医学等领域。
核磁数据处理方法是对从核磁共振仪器中获得的原始数据进行处理和分析的过程。
本文将介绍一种常用的核磁数据处理方法，包括数据预处理、谱线拟合和数据解释等步骤。
二、数据预处理1. 数据导入将从核磁共振仪器中获得的原始数据导入到数据处理软件中。
通常，原始数据以多个文件的形式存在，每一个文件对应一个谱图或者一个谱段。
2. 数据校正对导入的原始数据进行校正，以消除仪器本身的误差和噪声。
校正方法包括零点校正、线性校正和非线性校正等。
3. 数据滤波对校正后的数据进行滤波处理，以去除高频噪声和干扰信号。
滤波方法可以采用低通滤波、高通滤波或者带通滤波等。
4. 数据平滑为了减小数据的噪声和波动性，可以对滤波后的数据进行平滑处理。
平滑方法包括挪移平均、Savitzky-Golay平滑和傅里叶平滑等。
三、谱线拟合1. 谱线拟合模型的选择根据实际问题和数据特点，选择合适的谱线拟合模型。
常见的谱线拟合模型包括高斯模型、洛伦兹模型、Voigt模型等。
2. 初始参数的设定根据经验或者先验知识，设定谱线拟合模型的初始参数。
初始参数的设定对拟合结果的准确性和稳定性有重要影响。
3. 谱线拟合算法的选择选择适合的谱线拟合算法进行计算。
常用的谱线拟合算法包括最小二乘法、非线性最小二乘法、Levenberg-Marquardt算法等。
4. 拟合效果评估评估谱线拟合的效果，包括拟合优度（Goodness of Fit）指标、残差分析、参数可信区间等。
通过评估拟合效果，可以判断拟合模型的合理性和可靠性。
四、数据解释1. 谱峰分析对谱线拟合的结果进行分析，提取谱峰的位置、强度和宽度等信息。
谱峰分析可以匡助确定样品的成份和结构。
2. 化学位移计算根据谱线拟合结果和参考物质，计算样品中各组分的化学位移。
磁共振实验数据SPM8处理流程
磁共振实验数据SPM8处理说明一、数据准备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。
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DiCOM Import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。
二、数据处理流程1：Slice TimingSpm8和以往版本一样，先安装matlab7.1以上版本，然后将spm8文件夹放在matlab安装目录中，我们一般放在toolbox文件夹中，然后启动matlab用菜单中设置路径命令增加spm8的路径并保存。
之后我们运行命令：spm fmri，这样将打开spm8的操作界面，我们称左上侧的窗口为按钮窗口(button window)，左下侧的窗口为输入窗口(input window)，右侧大窗口为树形结构窗口或图形窗口(Tree Building Window or the graphics window)。
Slice Timimg用来校正1个volume中层与层之间获取(采集)时间的差异，对事件相关设计的实验尤为重要。
我们在按钮窗口中的预处理面板中点击“Slice Timimg”，将出现如下对话框：在spm8和spm5中，每一步处理都采用了直观的“树形结构”的面板，如果一个分支项左面有“+”号，你可以双击显示子分支项，如果一个分支项右面有“<—X”号，你必须为之指定选项(否则不能运行该tree)，分支项的选项在其右侧面板指定，而帮助信息则在下面的面板中显示。
如果我们处理数据没有特殊需求，我们只关心带有“<—X”项目并完成输入即可，其余均可采用默认设置。
另外注意在Tree Building Window的顶部菜单，新增了一个菜单项“TASKS”，在使用批处理分析时非常重要。
磁共振实验数据SPM8处理流程
磁共振实验数据SPM8处理流程磁共振实验数据的处理流程主要包括原始数据预处理、功能图像处理和统计分析三个步骤。
其中，SPM8是一款常用的功能磁共振成像软件，可以用于实现磁共振实验数据的处理与分析。
以下是磁共振实验数据SPM8处理流程的详细步骤：1.原始数据预处理：(1)数据导入：将原始数据导入SPM8软件，通常数据的格式为DICOM 或NIfTI格式。
(2)切片时间校正：根据数据采集过程中的切片顺序和时间信息，对数据进行切片时间校正，以获得各个时间点上的切片数据。
(3)运动校正：校正数据中由于受试者运动引起的图像运动，通常使用刚体变换或流形形变方法进行运动校正，以消除不同时间点之间的运动偏移。
(4)标准空间转换：将运动校正后的数据转换到参考空间中，通常使用统一分割方法，将每个受试者的数据映射到一个标准的空间模板上。
(5)降噪处理：对数据进行降噪处理，一般使用高斯平滑方法，平滑数据以减小噪声干扰。
2.功能图像处理：(1)激活检测：通过对原始数据进行激活检测，识别可能激活区域。
常用的方法包括广义线性模型（GLM）和独立成分分析（ICA）等。
(2) 功能图像标准化：将激活检测得到的功能图像进行标准化处理，以便进行后续的统计分析。
常用的方法包括z-score标准化和百分位标准化等。
(4)时间序列提取：从功能图像中提取感兴趣脑区的时间序列数据，以便进行统计分析。
3.统计分析：(1)组间比较：使用统计学方法对不同组别的数据进行比较，常用的方法包括单样本t检验、双样本t检验和方差分析等，可以得到激活区域和激活程度的差异信息。
(2) 相关性分析：分析不同脑区之间的功能连接关系，通常使用Pearson相关系数或互信息等方法进行分析。
(3)多变量分析：使用多变量模式识别方法（如支持向量机、随机森林等）对脑图像数据进行分类或预测，以探索脑区之间的潜在模式。
以上是磁共振实验数据SPM8处理流程的主要步骤，这些步骤将原始数据进行预处理，提取功能图像，以及进行统计分析，从而得出与研究目的相关的结论。
大物实验～～核磁共振实验数据处理
大物实验～～核磁共振实验数据处理核磁共振（NMR）实验是物理学和化学领域中常用的一种实验方法，其数据处理过程包括多个步骤，包括数据采集、数据预处理、数据分析和数据可视化等。
以下是对这些步骤的详细描述。
一、数据采集在核磁共振实验中，数据采集是实验的核心部分。
实验人员需要设置适当的实验条件，如磁场强度、射频脉冲频率和脉冲宽度等，以获取清晰的核磁共振信号。
在实验过程中，通常使用核磁共振谱仪来收集数据。
核磁共振谱仪可以产生高精度的射频脉冲，并测量它们与原子核之间的相互作用。
二、数据预处理数据预处理是去除噪声和干扰，提高数据质量的过程。
在核磁共振实验中，数据预处理包括对数据进行平滑处理、基线校正、相位调整等操作。
这些操作可以改善数据的信噪比，并使后续的数据分析和可视化更加准确。
三、数据分析数据分析是通过对预处理后的数据进行处理和分析，提取有关样品中原子核分布的信息。
在核磁共振实验中，数据分析包括对谱峰的识别、峰面积的测量、化学位移的计算等操作。
这些操作可以得出原子核在不同磁场下的分布情况，从而了解样品的分子结构和化学性质。
四、数据可视化数据可视化是将数据分析得到的结果以图表的形式呈现出来。
在核磁共振实验中，数据可视化包括绘制核磁共振谱图、制作三维图像等操作。
这些图像可以直观地展示样品中原子核的分布情况，帮助实验人员更好地理解实验结果。
除了以上四个步骤外，核磁共振实验的数据处理还包括其他一些步骤，如实验设计、实验操作、数据处理和结果解释等。
这些步骤需要实验人员具备一定的物理学和化学知识，以及对数据处理方法的了解和应用能力。
在核磁共振实验中，数据处理是一个非常重要的环节。
通过对数据的采集、预处理、分析和可视化，实验人员可以得出有关样品中原子核分布的信息，并了解样品的分子结构和化学性质。
这些信息对于科学研究、化学分析、材料开发等领域都具有重要的意义。
需要注意的是，核磁共振实验的数据处理过程具有一定的复杂性和专业性，需要实验人员具备一定的技能和经验。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法引言概述：核磁共振（NMR）是一种重要的分析技术，广泛应用于化学、生物学和医学等领域。
在核磁实验中，数据处理是不可或缺的一步，它能够提取出样品中的有用信息并进行定量分析。
本文将介绍几种常用的核磁数据处理方法，包括峰识别、峰积分、峰拟合、谱图解析和谱图比对。
一、峰识别1.1 基线校正：首先，对核磁谱图进行基线校正，去除谱图中的基线干扰。
常用的方法有多项式拟合和基线滤波。
1.2 噪声过滤：接下来，对谱图进行噪声过滤，以减小噪声对峰识别的影响。
常用的方法有平滑、峰值平滑和小波去噪。
1.3 峰识别算法：使用合适的峰识别算法，将谱图中的峰识别出来。
常用的算法有阈值法、导数法和小波变换法。
二、峰积分2.1 区域积分：将谱图中的峰分为若干个区域，对每个区域进行积分计算。
该方法简单快速，适用于峰形较为对称的情况。
2.2 自适应积分：根据峰的形状和宽度，自动确定积分范围，以提高积分结果的准确性。
常用的方法有高斯拟合和洛伦兹拟合。
2.3 峰形修正：对峰进行修正，以消除峰形因素对积分结果的影响。
常用的方法有峰形修正因子和峰形修正函数。
三、峰拟合3.1 拟合模型选择：根据峰的形状和特征，选择合适的拟合模型。
常用的模型有高斯模型、洛伦兹模型和Voigt模型。
3.2 拟合参数估计：对谱图中的峰进行拟合，估计出峰的位置、高度、宽度等参数。
常用的方法有最小二乘法和非线性最小二乘法。
3.3 拟合结果评估：评估拟合结果的好坏，判断拟合是否合理。
常用的方法有残差分析和相关系数计算。
四、谱图解析4.1 化学位移分析：根据峰的化学位移，确定样品中的化学物质种类。
通过与标准物质进行比对，进行定性分析。
4.2 峰面积计算：根据峰的面积，计算样品中各组分的相对含量。
常用的方法有峰面积比较法和内标法。
4.3 耦合常数测定：通过分析峰之间的耦合关系，测定样品中的耦合常数。
常用的方法有一维和多维核磁共振实验。
五、谱图比对5.1 数据库搜索：将样品的核磁谱图与数据库中的谱图进行比对，以确定样品中的化合物。
静息态功能磁共振数据预处理流程
静息态功能磁共振数据预处理流程1.导入原始磁共振数据文件。
Import the raw magnetic resonance data file.2.检查数据文件格式是否正确。
Check if the data file format is correct.3.校正数据文件中的时间戳。
Correct the timestamps in the data file.4.检查数据文件是否有缺失值。
Check for missing values in the data file.5.将数据文件转换为适合分析的格式。
Convert the data file to a format suitable for analysis.6.标准化数据文件中的数值。
Standardize the values in the data file.7.滤波处理，去除噪音。
Filtering to remove noise.8.校正数据文件中的运动伪像。
Correct motion artifacts in the data file.9.评估磁共振扫描的质量。
Assess the quality of the magnetic resonance scan.10.去除多余的扫描。
Remove redundant scans.11.进行数据质量控制。
Perform data quality control.12.局部投影均衡化。
Local projection equalization.13.降低数据维度。
Reduce data dimensionality.14.标准化数据的强度和方向。
Standardize the intensity and direction of the data.15.矫正数据中的运动和畸变。
Correct motion and distortion in the data.16.转换磁共振数据，以便进行后续分析。
功能磁共振数据处理一般流程
功能磁共振数据处理⼀般流程⼀般基于MATLAB平台使⽤SPM⼯具包进⾏处理。
由于SPM操作较为复杂，不适合批处理，因⽽有很多实验室开发了⼀系列基于SPM的⼯具包，也即开发界⾯，调⽤SPM功能实现操作计算。
具体的⼯具包会再另⼀篇⾥详述。
本部分主要进⾏流程简述。
⼀、预处理0.删除Slice：为了防⽌初期设备不稳定，删除最初的⼏张slice（4-10）；不过现在机器都有预热时间，开始试验后都已经进⼊稳定⼯作状态，这步也可不做。
1.时间校正 (slice timing)由于磁共振图像采⽤层层扫描，层与层之间保留⼀定的间隔，但是这也很难避免相邻两个层⾯之间的影响。
为保证采集到数据的准确性及数据的空间分辨率，常采⽤间隔扫描的⽅法，即⾸先采集 1，3，5……层，然后对2，4，6……层进⾏采集。
但⽆论是隔层扫描还是连续扫描，任意两层的采集时间是不相同的，通常采集⼀个体（volume）需要⼀个TR 的时间。
尤其是间隔扫描，这使得连续两层之间相差TR/2的时间。
在进⾏静态磁共振数据处理分析的时候，这样⼀个时间段会产⽣很⼤的影响，需要对每个体的时间进⾏校正，也就是将每个体的所有时间有同⼀个时间点。
||注意：在设置的时候，要检查⼀共扫了多少层，如果是奇数层（如33）顺序应为1:2:33,2:2:32，中间层为33；若是偶数层（如28），则为 2：2:28,1:2:27，中间层为28.2.头动校正（head motion correction）spm 软件对数据的头动处理主要是将第⼀幅图像（？存疑：是否应该是中间层？）作为基准图像，然后通过旋转或平移等刚性变换将时间序列上的其它图像与第⼀幅图像的位置匹配，然后⽤内插值算法对这系列的图像进⾏重新采样。
此步会⽣成头动的位置变化和⾓度变化图，以及头动⽂件，包含六列参数。
3.图像配准（coregister）将⼀个⼈的图像配准到⼀起，如功能像配到本⼈的结构像上。
要求将图像进⾏配准，使得格式⼤⼩统⼀。
核磁共振成像技术中的数据处理方法
核磁共振成像技术中的数据处理方法核磁共振成像，是一种通过磁场和射频脉冲来探测人体组织的技术。
作为一种被广泛应用于临床实践的医疗检查技术，核磁共振成像技术的数据处理方法也越来越重要。
本文将重点讨论核磁共振成像技术中的数据处理方法。
一、梯度场设计核磁共振成像技术中，梯度场起到了非常重要的作用。
它们用于控制磁场的位置和形状，使得能够采集出具有空间分辨率的数据。
因此，设计高精度、高稳定性的梯度场被认为是提高核磁共振成像技术精度的关键。
目前，有许多方法用于梯度场的设计。
首先，需要根据成像需要来确定梯度场的参数。
通常这些参数包括梯度场的强度、方向和时间长度。
在此基础之上，需要设计一系列能够生成预期梯度的线圈。
设计完成后，需要对线圈进行建模。
随着计算机技术的不断发展和进步，现在模拟和优化线圈的计算工具更加精确、准确，因此在优化线圈的性能上能够更为有效。
二、图像重建算法在采集核磁共振成像数据后，需要进行图像重建。
这个过程需要将原始数据进行处理，以得到可视化的图像。
目前在核磁共振成像领域中，广泛采用的有四种图像重建算法。
第一种是快速傅里叶变换算法，这种方法在对噪声相对较小的数据进行处理的时候适用。
第二种是滤波算法，这种算法在数据噪声较大的情况下使成像画面更清晰。
第三种是反投影算法，这种算法能够处理非线性数据，但相比其他算法图像质量不如其他算法。
第四种是迭代算法，这种算法使用自适应加权和模型计算来生成图像，能够在保证精度的情况下提高成像速度。
三、局部压缩感知算法局部压缩感知技术是一种常用的核磁共振成像数据处理方法。
它能够在不降低成像质量的情况下，提高成像速度，降低数据存储的消耗。
这个方法主要的思路是先去采集完整的数据，然后将其进行压缩。
压缩后的数据可以通过压缩处理和去噪来降低数据冗余，然后就可以进行图像重建。
由于局部压缩感知算法需要处理的数据量较大，因此需要采用大量的存储空间和计算资源。
但是在处理大规模数据时，这种方法能够显著降低处理时间，优化成像质量，节省储存空间。
dpabi使用手册
dpabi使用手册DPABI（Data processing & Analysis for Brain Imaging）是一款功能强大的脑成像数据处理和分析工具，主要应用于静息态功能磁共振成像（Resting-state fMRI）数据的预处理和后续分析。
本手册将为您介绍DPABI的基本使用方法，并帮助您快速上手使用该软件。
一、安装DPABI您可以从DPABI的官方网站上下载最新版本的软件安装包。
安装包提供了适用于不同操作系统的安装文件，您只需根据自己的系统选择相应的文件进行安装即可。
二、数据预处理1. 选择功能磁共振成像数据在DPABI中，您可以通过“Select subject”功能选择将要处理的功能磁共振成像数据，支持的数据格式包括.nii和.img/.hdr等常见格式。
2. 预处理步骤DPABI提供了丰富的预处理选项，您可以根据需要选择合适的预处理步骤。
一般情况下，预处理步骤包括切头、切首、去除非神经元信号、空间标准化等操作。
3. 设置参数在进行数据预处理之前，您可以根据自己的需求设置一些参数。
例如，选择切头切首的比例、设置滤波频带范围等。
这些参数设置将直接影响数据的处理效果，应根据实际情况进行调整。
4. 运行预处理参数设置完成后，您可以点击“Run”按钮开始进行数据的预处理。
DPABI将根据您的选择和设置完成相应的数据处理操作，处理结果将保存在您指定的文件夹中。
三、静息态功能连接分析1. 启动连接分析在DPABI的主界面上，您可以选择“Functional Connectivity”选项进入静息态功能连接分析模块。
2. 选择预处理后的数据连接分析需要使用预处理后的功能磁共振成像数据。
您可以通过“Select data”功能选择预处理结果所在的文件夹。
3. 设置感兴趣区域（ROI）在连接分析中，感兴趣区域（Regions of Interest，ROI）的选择对结果产生重要影响。
功能磁共振成像数据处理方法与应用研究
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ ｉｓ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅ ｄｅｔａｉｌｓ ａｒｅ ｓｈｏｗｎ ａｓ ｆｏｌｌｏｗ： １）Ａ ｎｅｗ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｗａｓ
摘要
水平信号变化的强度比右脑区的弱，该结果提供了脑功能不对称性的功能磁 共振证据：右利手被试左脑的功能区形成了自适用系统，仅需要少量的神经 元就可以完成运动功能。右手经常活动会使左脑的功能区域活动强度变弱。 右脑的功能区域的活动强度比左脑的功能区域的活动强度大。
关键词：功能磁共振成像；独立成分分析；图像配准；不对称性
ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｓ ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｃａｌｉｎｇ ｔｈｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｔｗｏ ｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅ ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅａｃｈ ｔｏ ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｗｏ ｐｉｃｔｕｒｅｓ ｉｓ ｗｅｌｌ ｄｏｎｅ．Ｐｏｗｅｌｌ ｄｉｒｅｃｔ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｖｏｉｄ ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ｇｒａｄｉｅｎｔ．Ａｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓ ｔｈａｔ ｏｕｒ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｐｒｅｃｉｓｅｌｙ，ａｎｄ ｃｏｕｌｄ ｒｅａｃｈ ｓｕｂ－ｐｉｘｅｌ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．
fMRI处理步骤
fMRI处理步骤fMRI（功能性磁共振成像）是一种用于研究人脑功能和结构的非侵入式技术。
它通过测量脑血流变化来揭示不同脑区在不同任务或刺激下的激活情况。
fMRI的数据处理是一项重要的步骤，确保研究结果的准确性和可靠性。
下面将介绍fMRI数据处理的基本步骤。
1. 数据获取首先，需要在磁共振设备中为被试者进行扫描，获取fMRI原始数据。
扫描通常包括静息态扫描和激活态扫描，以获得脑的静息态和特定任务下的激活态。
2. 修正图像畸变在fMRI扫描过程中，由于磁场不均匀性和磁共振设备的非线性，图像可能会出现畸变。
因此，需要对原始图像进行畸变校正，以提高后续分析的准确性。
3. 时序校正由于被试者在扫描过程中可能存在微小的头部运动，这会对脑图像的分析产生干扰。
为了纠正这种干扰，需要对每一帧图像进行时序校正，使其对齐并消除由于运动引起的失真。
4. 配准和空间标准化为了将不同被试者的fMRI数据进行比较，需要将它们的图像配准到同一参考空间。
这通常涉及到将fMRI图像与结构性MRI图像进行配准，并将其转换到标准大脑模板上，以进行后续的群体统计分析。
5. 数据平滑为了增强脑图像的信噪比和减少空间噪声，通常需要对fMRI数据进行平滑处理。
平滑可以使用高斯滤波器来实现，平均邻近数据点的值以减少局部噪声。
6. fMRI信号提取在数据预处理后，需要对脑图像进行信号提取。
通常使用脑区感兴趣（ROI）分析或基于整个脑的体素分析进行信号提取。
这可以通过计算脑血氧水平依赖（BOLD）信号的平均值或百分比信号变化来实现。
7. 统计分析在信号提取之后，进行统计分析以研究不同任务或刺激条件下的脑活动差异。
常用的方法包括通用线性模型（GLM）分析、随机效应分析和非参数显著性检验等。
8. 结果展示和解释最后，需要将统计结果以适当的方式呈现出来，如脑活动的活动热图、脑区间的连通图等。
根据分析结果，对脑活动的模式和区域进行解释，并与相关的研究文献进行比较。
功能磁共振数据分析手册-第1章-翻译版
第1章引言翻译：yingers, nancyxyz, 灵犀校对：Amygdala本书的目的是为读者介绍功能磁共振(fMRI)数据处理和分析的方法及基本原理。
1.1 fMRI简介从20世纪90年代开始，fMRI的发展引起了科学界的轰动。
图1.1所显示的是PubMed数据库中与这一技术相关的生物医学文献数量，从数据增长情况我们可以明显地看到fMRI的发展趋势。
在1996年，仅用一周的时间就可以阅读完所有的fMRI文献；但现在，甚至连前一周发表的文献都读不完。
fMRI技术之所以可以如此快速地发展，得益于它可以比PET更安全而无创伤的获取脑活动成像，并且具有更高的空间和相对较高的时间分辨率。
图1.1. 1992年以来，每年PubMed数据库符合这一查询结果（”fMRI”, “functional MRI” OR “functional magnetic resonance imaging”）的引文数量1.1.1 血流量与神经活动通常使用的fMRI技术所基于的原理是，如果大脑内神经活动增强，相应脑区的血流量就会增加。
这一现象已发现一百多年，但其背后的机制却并不明确。
更有趣的是，对活动脑区的供血量所承载的氧分子要多于活动神经元实际耗氧量。
因此，神经活动引起的血流量增加会带来相关区域血氧含量的提高。
fMRI信号正是取决于血氧水平变化，因而被称为血氧水平依赖信号，即BOLD (Blood Oxygenation Level Dependent)信号。
图1.2展示了一个血液动力学响应的例子，即由短暂神经活动所引起的的血流量的增加。
BOLD fMRI的血液动力学响应有两个主要特点，这两个特点决定了数据的分析方法。
一，血液动力学响应较慢。
神经活动也许仅持续几毫秒，但血流量达到其峰值需要5秒左右，然后在15-20秒返回至基线。
二，血液动力学响应可以大致看作线性非时变系统(Cohen, 1997; Boynton et al., 1996; Dale, 1999)。
fMRI数据分析处理原理及方法
近年来，血氧水平依赖性功能磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展，除了与扫描硬件、扫描技术的进步有关外，更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持：图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节。
➢fMRI data collecting and preprocessingThe fMRI data were collected during a sensorimotor task, a block-design motor response to auditory stimulation. During the on-block, 200 ms tones presented a 500 ms stimulus onset asynchrony (SOA). A total of 16 different tones were presented in each on-block, with frequency ranging from 236 Hz to 1318 Hz.The fMRI images were acquired on Siemens 3 T Trio Scanners and a 1.5 T Sonata with echo-planar imaging (EPI) sequences using the following parameters (TR = 2000 ms, TE =30 ms (3.0 T)/40 ms (1.5 T), field of view = 22 cm, slice thickness =4 mm, 1 mm skip, 27 slices, acquisition matrix = 64 × 64, flip angle =90°) . Four scanners were used and we have roughly equal numbers of patients and controls at all sites. Data were pre-processed in SPM5 (/spm) and were realigned, spatially normalized and re-sliced to 3 × 3 × 3 mm 3 , smoothed with a 10 × 10 × 10 mm 3 Gaussian kernel to reduce spatial noise, and analyzed by multiple regression considering the stimulus and their temporal derivatives plus an intercept term as repressors.Finally the stimulus-on versus stimulus-off contrast images were extracted with 53 × 63 × 46 voxels and all of the voxels with missing measurements were excluded.重复时间（TR）回波时间（TE）一、功能图像数据的性质功能磁共振数据包括解剖（结构）像和功能像两类。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法一、引言核磁共振（NMR）是一种重要的物理现象，广泛应用于化学、生物、医学等领域。
核磁共振技术通过对样品中的核自旋进行激发和探测，获取样品的结构和性质信息。
在核磁共振实验中，数据处理是不可或缺的一步，它能够对原始数据进行噪声滤除、谱线拟合、峰识别等操作，从而提取有用的信息。
二、数据处理方法1. 数据预处理数据预处理是核磁数据处理的第一步，旨在去除噪声、消除基线偏移等。
常用的数据预处理方法包括：- 噪声滤波：采用滑动平均、高斯滤波等方法，平滑数据曲线，降低噪声的影响。
- 基线校正：通过拟合基线曲线，将基线偏移的影响消除，使得谱线更加清晰。
2. 谱线拟合谱线拟合是核磁数据处理的关键步骤，它能够从复杂的谱线中提取出有用的信息。
常用的谱线拟合方法包括：- 高斯拟合：将谱线拟合为高斯函数，通过调整高斯函数的参数，使得拟合曲线与实际数据吻合度最高。
- 洛伦兹拟合：将谱线拟合为洛伦兹函数，通过调整洛伦兹函数的参数，使得拟合曲线与实际数据吻合度最高。
- Voigt拟合：将谱线拟合为Voigt函数，它是高斯函数和洛伦兹函数的卷积，能够更好地拟合复杂的谱线。
3. 峰识别峰识别是核磁数据处理的重要环节，它能够确定谱线中的峰位、峰面积等参数。
常用的峰识别方法包括：- 阈值法：通过设置一个阈值，将超过阈值的数据点认定为峰位，从而实现峰识别。
- 导数法：通过计算谱线的导数，找到导数为零的点，即为峰位。
- 滑动窗口法：将一个固定大小的窗口在谱线上滑动，找到窗口内的最大值，即为峰位。
4. 数据分析数据分析是核磁数据处理的最终目标，它能够从处理后的数据中提取出有用的化学或生物信息。
常用的数据分析方法包括：- 化学位移分析：通过对峰位的分析，确定样品中不同核自旋的化学位移，从而推断样品的结构和组成。
- 峰面积分析：通过对峰面积的分析，确定样品中不同核自旋的相对含量，从而推断样品的组成比例。
- 峰形分析：通过对峰形的分析，确定样品中不同核自旋的环境和相互作用情况，从而推断样品的性质和结构。
功能磁共振数据处理
Outline
知识准备：
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
自旋回波
TR & TE T1像&T2像
BOLD 实验设计
Block
Event-related
SPM：
SPM介绍 数据准备 预处理
结果呈现
实验设计
Outline
知识准备：
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
自旋回波
TR & TE T1像&T2像
BOLD 实验设计
Block
Event-related
SPM：
SPM介绍 数据准备 预处理
分析时需要
Normalize
Why?
T2像和模板配准
How? 备注：
模板T1.nii在 spm8\templates 目录下
Voxel sizes: 333
← mean*.img ← r*.img ← T1.nii
Normalize
批处理
Smooth
Why?
平滑配准后的图像
脱氧血红蛋白比氧合血红蛋白更具有顺磁性 血流量越大氧合血红蛋白的比例越高
与基线相比顺磁的脱氧血红蛋白浓度越小 横向弛豫速度减慢，信号衰减更慢 活动脑区信号相对较强
Outline
知识准备：
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
自旋回波
TR & TE T1像&T2像
SE序列结构
zhanghan_功能磁共振数据处理-北京2012+
4
2012/5/12
Matlab操作: 安装插件（SPM, REST ...）
•为什么我输入“rest”，没有弹出 REST软件的主界面窗口？
Matlab基本操作: 求助
Matlab安装插件是通过 Set Path来实现的。
doc doc plot help corrcoef
Matlab数据处理常用命令
结果查看时，没有激活怎么办？
• • • • • • • • • • • 检查onset time是否正确。 检查是否配准准确。 检查Mask是否正确。 被试量是否足够。Trial数目是否足够。 其他文献是否有相似实验 其结果 其他文献是否有相似实验，其结果。 查看趋势（降低阈值或者不做多重比较校正）。 试着将头动参数不作为回归子。 试着将平滑核放大。 尝试小体积校正（small volume correction） 尝试基于ROI的分析。 预实验的重要性（是否需要改实验设计？）
变量编辑窗口
可以自由对变量内容进行编辑。 类似SPSS，EXCEL界面。 自由的复制粘贴。
变量太大内存不够了怎么办？
Workspace内储存“变量”。变量不会存在硬盘里，存在计算机内存中。 可以向windows里一样浏览变量，双击则打开变量。 内存中的数据，一旦关闭Matlab，不可恢复。 可以通过save命令，将workspace的数据转入Working directory中，以写 入硬盘的方式存起来。 load命令则相反。 注意：Workspace的数据，如删除需要用clear XXX删除，如只写clear， 将全删。
主要内容
脑成像数据分析软件介绍 Matlab基本操作 利用SPM处理任务fMRI数据 利用REST /DPARSF处理静息态fMRI数据 静息态fMRI数据的ICA分析 我归纳的一些数据分析小窍门 一整套静息态fMRI数据分析流程示例
如何进行核磁原始数据处理
目前，脑成像数据主要有DTI、fmri、3D三种模态。
这些数据在分析前都要进行格式转换，不同公司的扫描仪存储格式也不尽相同。
脑成像处理软件也很多，不同软件使用的格式也不一样，所以数据转换是脑成像数据处理的第一步，必须非常清楚。
这里主要以siemens的机器为准，介绍在windowx下的MRIcron 的dcm2nii转换和MRIConvert转换.从扫描中心下载的原始数据是以dicom数据格式存在的压缩文件，解压后，得到原始文件。
来自siemens的扫描仪的原始文件以“IMA”下为后缀。
对于功能像（fMRI）的数据，有多少个TR就有多少个IMA图像文件，即每个IMA 文件就是一个完整的volume；对于DTI数据，有n个方向，有m个b0像，就有n+m张IMA图片，即n+m个完整的volume。
当然有的DTI数据有的只有一个b0像，有的有6个b0像之多。
对于3D结构像数据，如果扫描了128层，就会有128张IMA图像，每张图像就是一张slice，不是volume。
数据转换后，主要有spm2之前使用的Analyze格式，以及fsl和spm5和spm8使用的NifTI_1格式。
Analyze格式是成对的hdr和img文件表示一个3D的volume，而NifTI_1格式可以是3D也可以是4D的，同时可以是hdr和img 成对文件，也可以是NifTI_1的nii一个文件。
如下：Spm2使用3D Analyze hdr/img；spm5和spm8使用3D NifTI hdr/img.fsl使用NifTI_1的4D的nii 格式。
目前数据转换主要有MRIcron的dcm2nii转换和MRIConvert转换。
现在一一介绍一下：在MRIcron的安装目录下，有一个dcm2nii.exe和dcm2niigui.exe，并且分别有：dcm2nii.nii和dcm2niigui.nii两个配置文件。
dcm2nii.exe是Dos的命令行操作，而dcm2niigui.exe是图形界面。
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时间序列校正
How? 备注：
Bottom =1 Slice order： [1:2:n-1slice 2:2:nslice]
← 单个run的数据 ← 32 ←2 ← TR-TR/nSlice ← 1 3…31 | 2 4 …32 ← 16 | 31
Slice timing
批处理
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
自旋回波
TR D 实验设计
Block
Event-related
SPM：
SPM介绍 数据准备 预处理
Slice timing Realign Coregister “Segment” Normalize Smooth
边学边教FMRI数据分析
Outline
知识准备：
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
自旋回波
TR & TE T1像&T2像
BOLD 实验设计
Block
Event-related
SPM：
SPM介绍 数据准备 预处理
自旋回波
TR & TE T1像&T2像
BOLD 实验设计
Block
Event-related
SPM：
SPM介绍 预处理
Slice timing Realign Coregister “Segment” Normalize Smooth
统计分析
Specify 1st-level Specify 2nd-level Review “DCM”
结果呈现
结果呈现
结果呈现
spm8\canonical spm8\rend
Outline
知识准备：
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
Outline
知识准备：
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
自旋回波
TR & TE T1像&T2像
BOLD 实验设计
Block
Event-related
SPM：
SPM介绍 数据准备 预处理
Slice timing Realign Coregister “Segment” Normalize Smooth
脱氧血红蛋白比氧合血红蛋白更具有顺磁性 血流量越大氧合血红蛋白的比例越高
与基线相比顺磁的脱氧血红蛋白浓度越小 横向弛豫速度减慢，信号衰减更慢 活动脑区信号相对较强
Outline
知识准备：
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
自旋回波
TR & TE T1像&T2像
Con000*.img
Result
2 sample T-test
F-test: Factor: 1 1 1… Factors: 1 0 1 0…
A1B1 A1B2 A2B1 A2B2
Review
Outline
知识准备：
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
Slice timing Realign Coregister “Segment” Normalize Smooth
统计分析
Specify 1st-level Specify 2nd-level Review “DCM”
结果呈现
Slice timing
DICOM import
MRIConvert
Outline
知识准备：
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
自旋回波
TR & TE T1像&T2像
BOLD 实验设计
Block
Event-related
SPM：
SPM介绍 数据准备 预处理
BOLD 实验设计
Block
Event-related
SPM：
SPM介绍 数据准备 预处理
Slice timing Realign Coregister “Segment” Normalize Smooth
统计分析
Specify 1st-level Specify 2nd-level Review “DCM”
自旋回波
TR & TE T1像&T2像
BOLD 实验设计
Block
Event-related
SPM：
SPM介绍 预处理
Slice timing Realign Coregister “Segment” Normalize Smooth
统计分析
How? 备注：
平滑核(FWHM)的 大小依据领域相关 文献确定。
SPM8’s Batch
Outline
知识准备：
FMRI原理
自旋 进动 磁化矢量 共振 豫弛
T1像 T2像
自旋回波
TR & TE T1像&T2像
BOLD 实验设计
Block
Slice timing Realign Coregister “Segment” Normalize Smooth
统计分析
Specify 1st-level Specify 2nd-level Review “DCM”
结果呈现
自旋与核磁
•原子核总是不停地按一定频率绕着自身的
共振 (Resonance)
条件
频率一致
实质
能量传递
• 给低能状态的 氢质子能量，一 半低能态氢质子 获得能量进入高 能状态，即核磁 共振。
• 纵向磁化矢量 相互抵消而等 于零，质子的 微观横向磁化 矢量相加，产 生宏观横向磁 化矢量。
弛豫 (Relaxation)
—— 纵向弛豫
• 也称为T1弛
T2像
•反 映 组 织 横向弛豫 的快慢！ 时间分辨 率较高。
T2值小 横向磁化矢量减少快 残留的横向磁化矢量小 MR信号低（黑）
T2值大 横向磁化矢量减少慢 残留的横向磁化矢量大 MR信号高（白）
水T2值约为1600毫秒 MR信号高 脑T2值约为100毫秒 MR信号低
分析时需要
Normalize
Why?
T2像和模板配准
How? 备注：
模板T1.nii在 spm8\templates 目录下
Voxel sizes: 333
← mean*.img ← r*.img ← T1.nii
Normalize
批处理
Smooth
Why?
平滑配准后的图像
Event-related
SPM：
SPM介绍 预处理
Slice timing Realign Coregister “Segment” Normalize Smooth
统计分析
Specify 1st-level Specify 2nd-level Review “DCM”
统计分析
Specify 1st-level Specify 2nd-level Review “DCM”
结果呈现
数据准备
数据转化：DICOM(.dcm)→IMG(.img&.hdr)\NIFTI (.nii) 数据分拣：将不同的run的数据挑选、归置。 （剔除数据点）
统计分析
Specify 1st-level Specify 2nd-level Review “DCM”
结果呈现
也称为T2弛豫，是由各质子小磁体间相互作
BOLD 用，导致同相位进动的质子失相位进而横向 磁化矢量减少的过程(相对较快)。
Blood Oxygenation Level Dependent
豫，是指90度 脉冲关闭后， 在主磁场的作 用下，纵向磁 化矢量开始恢 复，直至恢复 到平衡状态， 是一个释放能 量的过程(相对 较慢)。
弛豫 (Relaxation)
—— 横向弛豫
也称为T2弛豫，是由各质子小磁体间相互作用， 导致同相位进动的质子失相位进而横向磁化矢量 减少的过程(相对较快)。
Why?
T1像和T2像配准
How?
← mean*.img ← T1.img ← raf.img
Coregister
批处理
“Segment”
Why?
将白质、灰质和脑 脊液等分离
How? 备注：
进行功能连接分析 和VBM (Voxel-
Based Morphology)
SE序列结构
180 90
180
90
回波
TE TR
TE：回波时间 TR：重复时间
小结
把被试放进磁场 人体被磁化产生纵向 磁化矢量
发射射频脉冲 人体内氢质子发生共振 从而产生横向磁化矢量
关掉射频脉冲 质子发生T1、T2弛豫 （同时进行空间定位编码）
线圈采集人体发出的MR信号 计算机处 理（付立叶转换） 显示图像
Realign
Why?
评估并校正头动 将校正结果写入
原文件并生成： 头动曲线*.ps 、
mean*.hdr、 rp_af*.txt文件。