BIDS数据集兼容的Matlab预处理流程指南

资源摘要信息:"BIDS_preprocessing:Matlab预处理流程，用于创建与BIDS兼容的数据集" BIDS（Brain Imaging Data Structure）是一种用于神经影像数据的标准化格式，旨在简化和统一脑成像数据的存储、共享和分析。该格式被广泛应用于神经科学和心理学研究领域。Matlab作为一种强大的科学计算环境，对于处理和分析这类数据具有得天独厚的优势。本资源提供了Matlab预处理流程，以帮助用户创建符合BIDS标准的数据集。 预处理流程分为几个主要步骤： 1. 准备工作 - 首先，你需要准备一个项目文件夹，该文件夹内应当包含一个名为“source_data”的文件夹。这个文件夹进一步包含若干主题文件夹，每一个主题文件夹中存放着相应的DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine，医学数字成像和通信）文件。 - 确保你的DICOM文件是正确的，并且按照主题和序列进行组织。 2. 运行预处理脚本 - 使用Matlab打开脚本sortDicomsIntoFolders.m，并在Matlab的命令窗口中选择“source_data”文件夹，开始执行脚本。 - 脚本执行的操作包含： a. 对于每一个主题，脚本会将所有的DICOM文件排序，并将它们复制到以序列号命名的新文件夹中（例如01、02等）。 b. 然后，脚本会进入每一个新创建的文件夹，并从第一个DICOM文件的头部信息中读取序列信息。 c. 根据所读取的序列信息，创建新的文件夹，并将对应的DICOM文件移动到新的序列文件夹中。 3. 验证和调整 - 在预处理脚本执行完毕后，需要检查每个主题的文件夹结构是否正确，确保DICOM文件已经被正确地分类和排序。 - 如果存在不规则的DICOM文件或其他异常情况，需要手动进行调整和修复，以符合BIDS标准。 4. 准备BIDS兼容文件 - 对于每一个主题，创建BIDS兼容的文件结构，这通常包括创建符合BIDS格式的JSON文件和TSV文件，这些文件中包含了必要的元数据信息，如扫描参数、受试者信息等。 - BIDS格式要求数据文件夹的命名和组织必须遵循一定的规则，例如，每个主题的文件夹必须以“sub-”开头，紧接着是主题编号，例如“sub-01”。 5. 进行质量控制 - 在最终创建BIDS兼容的数据集之前，应该对数据集进行彻底的质量控制。 - 这包括检查数据的完整性、验证元数据的准确性、确保文件格式的正确性等。 6. 测试与验证 - 在确认所有数据都按照BIDS标准组织后，需要对数据集进行进一步的测试，以确保它可以在不同的分析软件中被正确读取和使用。 - 尽管所提供的脚本尚未在真实的BIDS数据集上进行测试，但是用户应当自行在更多样化的数据集上进行测试，以确保流程的普适性和可靠性。 7. 遵循最佳实践和指南 - 在进行Matlab预处理和创建BIDS兼容数据集的过程中，应当遵守社区最佳实践和官方指南，以确保数据质量和分析的准确性。 - 及时关注BIDS社区的最新进展和更新，以便将新的标准和推荐纳入到数据处理流程中。 通过遵循以上流程和步骤，研究者可以将自己收集的原始数据转换为BIDS格式的数据集，进而更易于进行协作、分享和重复研究。同时，一个标准化的数据格式也有助于提高数据分析的自动化程度和效率。