SPM5数据分析流程详解：从数据导入到预处理

"该资源是一份关于数据分析的PPT，主要介绍了使用SPM8进行数据分析的基本流程，包括数据处理的各个步骤，如第一级分析的指定、估计和结果展示。内容涉及SPM软件的环境设置、数据导入、数据预处理等关键环节。" 在神经影像学领域，SPM（Statistical Parametric Mapping）是一种广泛使用的工具，用于处理和分析功能性磁共振成像（fMRI）和结构磁共振成像（MRI）数据。这份PPT详细讲解了如何在SPM8中进行数据分析的过程。 首先，数据分析分为三个主要步骤：指定（Specify）、估计（Estimate）和结果（Results）。指定阶段主要是配置和准备数据，例如设置第一级分析参数；估计阶段则涉及模型拟合和统计计算；最后的结果阶段是展示和解释分析结果。 在个体分析部分，PPT提到了使用的是来自SIEMENS 3.0T MR设备的两个序列：全脑解剖像和功能像扫描。刺激方案采用了经典的棋盘格视觉刺激，刺激时间安排在分析中至关重要，因为它影响数据的解释。 SPM的使用环境需要MATLAB支持，因此用户需要先安装MATLAB，并将SPM软件放置在合适的路径下。在MATLAB中设置SPM路径后，接下来要指定数据所在的目录，确保目录名称无中文以避免编码问题。 数据导入是分析的起点，SPM能够读取DICOM图像，并将其转换为适合分析的格式。对于Philips的数据，可能需要使用额外的工具（如dcm2nii）进行预处理。转换后的文件会在原解剖像和功能像文件名前添加"s"和"f"前缀。 数据预处理是数据分析的核心部分，包括多个子步骤： 1. Realign头动校正：纠正由于被试在扫描过程中的头部移动，将所有扫描对齐到一个参考图像，减少头动对结果的影响。 2. Slicetiming时间点校正：考虑到MRI扫描时不同切片的获取时间不同，这一步修正了这些时间差异。 3. Coregister配准：将功能图像与对应的解剖图像对齐，通常是通过线性变换实现。 4. Normalise标准化：将图像变形至标准空间，如MNI模板，便于跨个体比较。 5. Smooth平滑数据：通过高斯滤波来减小噪声，增强信号的统计功率。 通过这些预处理步骤，原始数据变得更加一致和适合作统计分析。在PPT中，还提到可以使用Display工具来检查和定义图像的原点，这对于后续的分析尤其重要。 这份PPT为用户提供了SPM8数据分析的全面概述，对于理解和操作SPM软件进行神经影像数据分析具有指导价值。