静息态数据处理(自己整理)--doumaly

Part1 数据的预处理

1、格式转换

2、去除前n个时间点的数据

3、时间层校正（Slice Timing）

4、头动校正（Realign）

5、空间标准化（Normalize）

6、平滑（Smooth）

7、去线性漂移（Detrend）

8、滤波（Filer）

一、DICOM格式——NIFTI格式。若数据遗失NIFTI格式则不用转，直接在工作目录下建

立一个子文件夹“FunImg”，将数据拷入其中即可

二、一般去10（8——20之间即可），由于机器刚启动等原因前面一些数据不稳定

三、Slice Timing的设置：以总层数25层为例

SPM中：Slice order：<—x：1:2:25；2:2:24

Reference Slice 参考层一般取中间层，即第25层。因为扫描顺序为：

1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1

DPARSF中：1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1

四、头动校正后会在工作目录下生成Realign Parameter文件夹，其中有spm….ps这个文件，

用专业版的Aoboe Reader 打开可查看每个被试头动情况。或在Excludesubjects.txt文件下可查看头动数据（卡不同值时被排除被试情况）。对于患有疾病的患者：一般卡3mm 和3degre；而对正常人一般卡1.5mm和1.5degere或取2.

五、空间标准化即把被试的原始空间往标准空间上估计，以克服不同被试的脑结构之间的差

异问题。把结构像分割得到的信息来做功能像的空间标准化，有两种方式：

a、使用EPI模板进行空间标准化

SPM中：原始图像Source Image：mean_***.img 头动校正后生成的文件，为某被试各个时间点的平均像；Image to write ：r*.img 所有头动校正后生成的文件；模板图像Template Image：EPI.nii ；Bounding box：-90 -126 -72；90 90 108 ；V oxel sizes：

3 3 3。.

DPARSF中类似可设

b、使用一致分割的T1像进行空间标准化

分三部分：

1、配准coregister 将结构像与功能像匹配，即把被试的结构像变换到功能像空间

（被试的平均功能像）

2、分割转换后的结构像用一致的分割法则分割为灰质、白质、脑脊液。这样就

能把功能像弄到标准空间去。此过程中得到一个由功能像去往标准空间的转换

矩阵。转换矩阵会写入*_seg_sn.mat文件中。

3、标准化把转换矩阵写到功能像上去。这样就可以知道怎么从被试的原始空间

到标准空间。

SPM中：coregister—Reference Image：mean_name.image —Source Image：T1.img；

Segment—data：T1_coregiserd.ima—clean up any partitions：left clean—

Affine Regularization：推荐选欧洲脑，亚洲脑样本少。

Normalize—write—parameter file：name_seg_sn.mat—images to write：r*.img DPARSF中简单勾选几项即可。

结果：在工作目录下会生成pictures for chknormalizition文件夹，其中有被试标准化后的图像供检查。此外，使用b法时还会附带生成VBM文件夹，其中T1imgsegment下有如下文件：c1开头的为灰质在原始空间的概率，c2开头的为白质的，c3为脑脊液的；wc1开头的未标准空间灰质的概率，以此类推。

六、平滑（注意在做Reho局部一致性前不能做平滑，故一般先做Reho，后平滑；而计算

ALFF和FALFF以及做功能连接前一般要做平滑）

SPM中：image to smooth：w*.img;

FWHM:[4 4 4] full width of half maximum半峰全宽？

DPARSF中简单可设置

七、去线性漂移由于机器的工作而升温或被试适应，随着时间的积累会存在一个线性趋势

一般此处选no mask ，可做全部体素的去去线性漂移

Default mask：rest里自带了一套default mask是在spm的先验模板中卡了50%的概率？

八、滤波低频滤波后的静息态fmri信号具有重要的生理学意义，可能反映了自发的神经活动。故一般去LFFS：0.01—0.08Hz

高频滤波有意义么？

Part 2 Reho、ALFF/FALFF的计算

一、局部一致性的计算Reho ：Regional Homogeneity

一般是用肯德尔和谐系数计算以个体素和周围体素的一致性。需要注意的是，如果手头数据的分辨率不是61*73*61，则需要对你需要的mask文件进行重采样，把mask文件重采样到你数据的同等的分辨率大小。

重采样过程

SPM中：coreg—coreg.Relice(重新插值)：Image define space:选择一张被试的功能像（空间标准化后的或去线性漂移以及滤波后的功能像）；Image to slice（被插值的图像）:选择一个mask文件或定义的ROI文件；插值方式：Nearest Neighbour最近插值，插值结果为0或1，不会出现小数，插mask文件一般选此；Trilinear线性插值，插T1或其他图像。

REST中：utilities—reslice image--add：加入需插值的图像—Intepolation设置：0，Nearest Neighbou；1，Trilinear—target space：defined by input image，以输入的图像分辨率为标准，类同spm中；keep the original space，保持原始空间，仅仅改变voxel size

DPARSF中选mask时此处一般选择default mask，如果自己有感兴趣区，则可自己制作mask，软件里自带的mask只有灰质、白质、脑脊液三个。Cluster size簇的大小一般选