SPM8数据处理：从导入到预处理的关键步骤

SPM（Statistical Parametric Mapping）是一种在神经影像学中广泛应用的数据分析工具，主要用于处理功能磁共振成像（fMRI）数据，以便进行统计分析和解剖空间定位。在本教程中，主要介绍的是SPM8的数据处理流程，特别是针对个体分析的部分。 首先，参考层面的选择通常倾向于中间层面，这可能意味着在进行数据分析时，会优先考虑具有代表性和平衡性的样本。在处理流程开始之前，数据预处理是关键步骤之一。这包括： 1. **数据预处理**：如Slice Timing校正，目的是调整不同脑部层面的时间同步，确保在时间轴上的一致性，消除因扫描层面差异引起的伪影。此外，Realign（头动校正）也是必不可少的，因为人在扫描期间可能会有头部移动，SPM通过算法减小这些运动对数据质量的影响。 2. **数据导入**：使用SPM时，需要将原始的DICOM图像文件导入软件。对于特定品牌如GE和Siemens的数据导入通常没有问题，但Philips的数据可能需要额外转换工具（如mricroN的dcm2nii），确保数据兼容性。 3. **环境设置**：SPM基于MATLAB开发，因此在使用前需确保MATLAB已经安装，并且正确配置了SPM的路径。路径设置完成后，可以指定包含数据的目录，需注意目录名称不能包含中文字符，以免出现编码问题。 4. **输出文件管理**：数据导入后，用户可以选择保存输出文件的位置和格式，SPM会根据导入的DICOM图像自动生成.mat文件，文件名会带有特定的前缀（如s或f）表示解剖或功能图像。 5. **图像显示与操作**：使用Display功能不仅可以查看导入和转换后的图像，还可以定义原点（前联合和AC-PC连线）用于后续的正常化过程。定义原点后，还需要对图像进行reorient操作，以确保头颅坐标系的准确性。 6. **高级预处理步骤**：包括Coregistration（配准），将功能图像与解剖图像精确对齐，以便于在解剖空间内分析；Normalise（标准化），将数据转化为标准空间，如MNI空间，以便于进行跨研究的比较；以及Smooth（平滑），减少噪声并提高统计分析的效率。 SPM8的数据处理流程涉及从数据导入到预处理的多个环节，旨在确保数据质量和分析结果的可靠性。每个步骤都是为了最大限度地提取和分析大脑活动的信息，从而支持神经科学研究和临床应用。