GRETNA 2.0：神经影像处理工具详细教程与分析方法

GRETNA（Graph Theoretical Network Analysis Toolbox）使用手册（v2.0）是针对神经影像学研究的专业工具，由北京认知神经科学与学习国家重点实验室、北京脑成像与连接组学重点实验室以及IDG/McGovern脑研究研究所共同开发，旨在北京师范大学进行功能磁共振成像（fMRI）数据的高级分析。此手册详细介绍了GRETNA的功能和步骤，适合神经科学家和数据分析师在理解大脑网络结构和功能上使用。 **1. 简介** GRETNA提供了一个全面的平台，用于处理和分析fMRI数据，从原始DICOM格式的数据预处理到构建功能连接矩阵，再到网络分析。它特别强调了时间序列数据的处理，如去漂移、滤波和 scrubbing（排除运动伪影），确保了结果的可靠性。 **2. 许可** 手册包含了关于软件的许可信息，可能涉及到开源或商业许可，确保用户在使用时遵循相应的法律条款。 **3. 预先条件** 在安装和使用GRETNA之前，用户需要具备一定的基础知识，包括对fMRI数据的熟悉、基础的统计学概念，以及对MATLAB或其他支持GRETNA的编程环境的掌握。 **4. 安装** 手册指导如何在MATLAB环境下安装GRETNA，包括可能的依赖项和步骤，确保用户能够顺利配置并运行工具。 **5. 网络构建** 这部分是核心部分，详细描述了fMRI数据预处理流程： - **R-fMRI预处理**：涉及将DICOM转换为NIfTI格式，去除第一张图像（可能是静息状态），进行片层同步、空间标准化、平滑、去除噪声和运动相关信号（如RegressOutCovariates）、去趋势以及低频滤波。 - **功能连接矩阵**：构建方法包括静态相关性（衡量两个区域在静息状态下的一致性）和动态相关性（考虑时间序列变化），以揭示不同类型的脑网络连接模式。 **6. 网络分析** - **全局网络指标**：GRETNA提供了计算小世界（Small-World）等网络特性的方法，这些指标有助于评估大脑网络的效率和整合性。 - **6.1.1 小世界**：这一部分着重于解释小世界网络结构的特点，即其同时具有高度模块化和短路径长度的特性，常被用于研究大脑功能和结构的优化。 总结来说，GRETNA使用手册为神经影像研究者提供了一套完整的工具，帮助他们通过细致的fMRI数据处理和复杂网络分析来揭示大脑内部的结构与功能关联。熟练掌握这一工具，可以深入理解大脑活动的复杂网络模式，并在临床和科研领域得到广泛应用。