spm8-fMRI数据处理

目录SPM简介和安装..............................................................................................................................1一、数据准备（先设置数据输入和输出目录，再转换数据格式）...........................................2二、数据预处理流程.......................................................................................................................20、预处理的workflow....................................................................................................................21、SliceTiming时间层校正...........................................................................................................22、Realignment头动校正..............................................................................................................33、Coregister配准..........................................................................................................................54、Segment分割.............................................................................................................................65、Normalize空间标准化..............................................................................................................66、Smooth平滑..............................................................................................................................8三、GLM模型和Specify1st-level.................................................................................................9四、实例：任务态数据预处理和一阶分析的批处理.................................................................13SPM简介和安装SPM，即统计参数图，也是这个软件的最终输出，它是由英国伦敦大学的Friston教授等人在通用数学软件包Matlab基础上开发的软件系统，其统计功能非常强大，设计这个软件包的初衷是采用统计的方法来处理fMRI，PET和SPECT的数据。用SPM进行数据处理分析过程主要分为两大部分：预处理过程和统计分析过程。需要注意的是，静息态、任务态和DTI数据的预处理大致框架一致，但具体步骤不同，本教程主要讲任务态数据处理。数据预处理主要包括三个大框架：（1）Convertdicomfilestohdrfilesandimgimages；（2）Temporalprocessing，即SliceTiming；（3）Spatialprocessing，包括Realign、Normalize和Smooth。具体步骤下面有讲。统计分析过程包括：个体分析和组分析。使用Specify1stlevel做单个被试(singlesubject)分析；使用Specify2ndlevel做组分析(groupanalysis)。先写一下SPM8的安装：有必要说一下SPM实际不是一个独立的软件，它相当于一个用Matlab程序编写的工具箱，必须依赖Matlab的环境完成其功能。言归正传，首先将下载好的SPM8程序包导入Matlab，复制整个spm8文件夹到MATLAB的安装路径：MATLAB\R2009a\toolbox\下。然后运行Matlab，在其主窗口选择File-setpath-AddwithSubfolders-spm8-save-close。设置完成后在Matlab中执行命令spmfmri。这样出现了spm8的操作界面（如下图），这也表示spm8安装成功！我们称左上侧的窗口为按钮窗口(buttonwindow)，左下侧的窗口为输入窗口(inputwindow)，右侧大窗口为树形结构窗口或图形窗口(TreeBuildingWindoworthegraphicswindow)。一、数据准备（先设置数据输入和输出目录，再转换数据格式）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。如原始DICOM图像放在rawdata文件夹中，data文件夹存放转换后的功能像，data3D文件夹中存放转换后的结构像。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DiCOMImport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。格式转换后data文件夹（功能像）中会有多对（和TR的个数一样）.img（图像数据）和.hdr（矩阵数据）；data3D文件夹中只有一个.img和.hdr文件。二、数据预处理流程0、预处理的workflow1)DICOMtoNIFTI（详见核磁数据格式转换）2)DeleteImages3)SliceTiming4)Realign5)Normalize：①NormalizebyusingEPItemplates，即使用公共的EPI模版来进行空间标准化，这样的话就用不到T1结构像，也就不需要对T1像进行Coregister和Segment；②NormalizebyusingT1imageunifiedsegmentation，即用T1像来进行空间标准化，这样的话需要用到T1结构像，所以需要在normalize前先对T1像进行Coregister和Segment，换句话说就是用coregisteredandsegmentedT1像来进行空间标准化。另外，如果以后希望把功能激活图像叠加到结构像上，那么结构像也需要做一次空间标准化。Parametersfiles和功能像的normalize一样，也选择在segment中生成的空间标准化参数文件（批处理中选择Subj→MNI）。Imagestowrite选择在segment中场强校正后的结构像。这里的voxelsize要设置结构像的大小，也就是[1,1,1]。6)Smooth7)Detrend8)Filte1、SliceTiming时间层校正SliceTiming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“SliceTiming”，将出现一个对话框，修改其中参数：Data：New：SessionSession：选择你要处理的数据，如文件夹data中的所有数据NumberofSlices：我们输入每祯图像的层数，如“32”（可以在spm8-Display-data：.img-done-Dimensions:64*64*32中查看）TR：我们输入重复时间，一般为2秒，我们输入“2”TA：是每祯图像获取第一层开始到获取最后一层图像的时间间隔，TR-TR/nslice，可直接输入公式，如我们输入“2-2/32”Sliceorder：我们输入“1:2:312:2:32”（图像是隔层扫描所得到的）。指定层获取顺序的层次序参数是一个含N个数的向量，这里N是每个volume所含的层数。每一个数表示该层在图像(volume)中的位置。向量内的数字排列顺序是这些层的获取时间顺序。如行向量[13579111315171921232524681012141618202224](在Matlab中可表示为[1:2:25,2:2:25])ReferenceSlice：我们输入“31”。选择参考层，通常选择nslice/2，如25层时选择13层作为参考层。FilenamePrefix：是指新生成的图像前加何标记，一般采用默认设置。默认为a最后点击面板上方的向右的绿色三角即开始运行。运行完后将会生成一系列a*.img文件，这就是时间校准后的数据。注意：很多研究者容易将时间校准和空间校准顺序颠倒，一般的观点是如果图像获取是隔层（interleaved）进行的，如1、3、5、7、9、2、4、6、8、10，则要先进行slicetiming再进行realign，如果图像各层是连续(sequential)获取的，如1、2、3、4、5、6、7、8、9、10，则要先进行realign再做slicetiming。做完了SliceTiming，接下来就该进行头动校正了。2、Realignment头动校正即使我们对被试的头部做了很好的固定，在实验过程中，被试也会不由自主的有一些轻微的头动，这在fMRI实验中尤为明显。这一步就是把一个实验序列中的每一帧图像都和这个序列的第一帧图像按照一定的算法做对齐，以矫正头动。目的：如果在容许的头动范围内，可以使用一定的算法校正信号，使其靠近真实值，如果超过了这个规定的范围，则必须剔除这组数据。头动范围（CheckRealign）：平动≤2.0mmand旋转≤2.0degree[严老师观点]我们在预处理面板校准选项中选择“Realign(Est&Res)”，出现一个参数设置对话框。过程：realign：estimate+resliceData：New：Session，然后选中data下出现的“Session”选项。点击“SpecifyFiles”，用spm文件选择器选择刚做完时间校准的全部图像（a*.img）。FilenamePrefix：默认为r其余选项采用默认设置，点击上方绿色的三角开始运行。做完这一步，能给出该序列中被试的头动情况，以作为是否放弃该数据的依据，如果头动超过1个voxel（功能图像扫描矩阵一般是64*64，则体素的大小为（FOV/64）*（FOV/64）*（层厚+层间距）），则要考虑放弃该时间点数据。该程序利用最小二乘法(leastsquaresapproach)原理和含6个参数(刚体模型)的空间变换，对从一个被试获取的时间序列进行校正。用户可指定某个volume作为随后volumes的参考。可以是第1个volume，也可选择比较有代表性的volume(更明智的选择)，例如选择磁场相对稳定的第4个volume。校正信息(头动信息)将在结果窗口(GraphicsWindow)显示。每个Session的校正信息将存储为rp*.txt，其中*为Session数据集名称。另外，头动校正信息将以plot图形显示。如下图：translation图表示被试头部