fMRISPM原理与应用 ppt课件

个体水平分析的基本过程与目的
实 验 设 计
个 体 扫 描
个
检 测
体 激 活
区
Spatial Memory Condition
500 msec
200 msec Time
500 msec
3000 msec
Spatial Control Condition
3000 msec 200 msec
1500 msec 1500 msec
The forthcoming version is SPM5 The current version is SPM2 Previous versions
SPM2b released 21st November 2002 SPM99 released 25th January 2000 SPM96 released 9th April 1997
预处理 –空间标准化 – 结果
Template
Normalised Image
空间平滑的问题
使残差项更符合高斯分布假设
减少标准化后剩余的个体间差异
-5 0 5
提高信噪比
预处理 –空间平滑-SPM
SPM预处理部分小结
Slice timing 1.
– (adjust time difference among different slice)
一个标准脑空间
标准脑空间- Talairach 坐标系
Talairach & Tournoux, 1988
• squish or stretch brain into “shoe box” • extract 3D coordinate (x, y, z) for each activation focus
low resolution (~3 mm but can be better)
one image
fMRI Blood Oxygenation Level Dependent (BOLD) signal
indirect measure of neural activity
…
many images (e.g., every 2 sec for 5 mins)
Problems
计算复杂度（高精度算法配准一个脑需要几个小时） 个体之间的脑并非一一映射关系 不可能有完全准确的配准
Solutions
对空间标准化后的脑图像进行适当的平滑 使用变形场信息
预处理 –空间标准化 - SPM
使不同被试脑图像中的同一像素代表相同 的解剖位置 将每个个体脑放入一个公共的标准空间
SPM I: 预处理
1. Slice timing – (获取时间校正) 2. Realignment - (头动校正) 3. Normalisation - (空间标准化） 4. Smoothing - (空间平滑)
high resolution (1 mm)
MRI vs. fMRI
MRI
fMRI
对这个被试，你感兴趣的effect在那些脑区出现，其强度如何？
Single-subject Analyses
基本过程与原理 GLM
Principle of GLM Design Matrix Solution to GLM Effect of Interest & Statistics
Example
计算神经解剖学 GLM模型 随机场模型
线
统
性
计
代
理
数
论
信
M
神
号
R
经
处
成
科
理
像
学
SPM数据分析基本流程
预处理部分
模型构建与 参数估计
常用工具与 参数设置
讲座提纲
SPM I: Preprocessing SPM II: Single-subject analyses SPM III: Group analyses
Statistical Parametric Mapping
基本原理与使用
认知神经科学与学习国家重点实验室 朱朝喆 研究员 czzhu@bnu.edu.cn
fMRI研究框架
科学问题 结果解释
实验假设
数据统计 分析
实验设计
被试招募与 扫描
SPM, AFNI, FSL, VoxBo
SPM 版本历史
http:///
Lecture Outline
SPM I: Preprocessing SPM II: Single-subject analyses SPM III: Group analyses
Single-subject Analyses
基本过程与原理 GLM
Principle of GLM Design Matrix Solution to GLM Effect of Interest and statistics
刚体变换六个头动参数估计:
பைடு நூலகம்
3个方向的平移(mm)
3个轴向的旋转
预处理 – Realign - SPM
将同一被试不同采样时间点上的3D脑对齐
空间标准化问题
空间标准化问题
个体大脑在形状、大小等方面存在明 显差异，我们如何进行不同人之间的 比较呢？ …
使不同被试脑图像中的同一像素代 表相同的解剖位置
2. Realignment - (adjust for movement between slices)
3. Normalisation - (warp functional data into template space)
4. Smoothing - (to increase signal to noise ratio)
neural activity
blood oxygen
fMRI signal
预处理 – Slice Timing - SPM
选择参考slice 拉齐其它slice
预处理 – Realign （头动校正）
• 不同scan之间像素对应关系遭到破坏。 • 血液动力学响应被头动引起的信号淹没。
预处理 – Realign （头动校正）
Single-subject Analyses
基本过程与原理 GLM
Source: Brain Voyager course slides
使不同被试脑图像中的同一像素 代表相同的解剖位置
粗配准 – 仿射变换 精配准 – 非线性变换
预处理 – 空间标准化 – 小结
Why
使不同被试脑图像中的同一像素代表相同的解剖位置 一个公共的标准空间
How
先使用简单的线性变换进行粗配准 再用复杂的非线性变换精配准