SPM5数据处理详解与MATLAB环境配置

本文档详细介绍了SPM5数据处理流程，针对的是学习Matlab的同学，特别是想要掌握如何在MATLAB平台上使用SPM进行医学影像分析，如MRI数据的处理。首先，文章以Siemens 3.0T MR设备采集的两个序列为例，全脑解剖像（t1_mpr_ns_sag_p2_iso）和功能像扫描（ep2d_bold_moco），涉及经典的棋盘格视觉刺激方案。 SPM5软件依赖MATLAB环境运行，因此，设置MATLAB环境是使用SPM的前提。作者推荐将SPM安装在C盘的根目录下，并强调数据目录不应包含中文字符，以防出现乱码问题。导入数据时，推荐使用dcm2nii工具处理Philips的数据，其他像GE和Siemens的数据通常可以直接导入。 数据导入环节包括选择MR DICOM图像，指定输出文件夹，以及选择合适的文件格式，这一步会产生.mat文件，文件名会根据原始DICOM头信息添加前缀。"Display"功能在此阶段也十分关键，不仅用于查看转换后的图像，还能帮助定义原点和头像的标准化方向。 预处理是数据处理的核心步骤，主要包括以下几部分： 1. **Realign头动校正**：通过检测并纠正由于被试头部运动导致的图像位移，减少这些运动对数据分析的干扰。 2. **Slicetiming时间点校正**：确保不同时间点的切片同步，对于功能成像尤其重要。 3. **Coregister配准**：将功能图像与解剖图像进行空间配准，使得两者在同一空间坐标系内。 4. **Normalise标准化**：将所有图像调整到同一标准空间模板，如MNI空间，以便于对比和分析。 5. **Smooth平滑数据**：降低数据的空间分辨率，减少噪声，提高统计分析的稳健性。 每个步骤都是为了确保数据的质量和一致性，为后续的统计分析提供可靠的基础。通过这些详细的操作指南，学习者能够更好地理解和掌握SPM5在MRI数据分析中的应用。