SPM8安装与fMRI预处理步骤详解

"这篇文档详细介绍了SPM8的安装步骤以及如何进行fMRI预处理的基本操作，主要针对Matlab2012a环境。作者柳琳来自西安电子科技大学睡眠与神经影像研究室，文档适用于组内人员和合作伙伴交流学习。" 在神经科学领域，SPM（Statistical Parametric Mapping）是一个广泛使用的软件工具，用于分析功能性磁共振成像（fMRI）数据。SPM8是其一个版本，专门设计来处理和分析大脑的血氧水平依赖（BOLD）信号，这些信号反映了大脑的活动变化。 **SPM8的安装与运行** 1. **安装SPM8**：首先，打开Matlab，通过File菜单选择SetPath，然后添加SPM8的文件夹到搜索路径。保存设置后，即可在Command Window中输入`spm`启动SPM8。 2. **卸载SPM5**：如果之前安装了SPM5，需要先卸载，方法同上，只需找到spm5文件夹并选择Remove，然后Save。 **数据准备** fMRI数据分析的第一步通常是将原始数据转化为SPM可读的格式。以下是一个简单的流程： 1. **数据拷贝**：将原始的DICOM格式数据复制到非系统盘的英文命名文件夹中，以避免因中文路径导致的错误。 2. **启动SPM8**：在Matlab中启动SPM8，选择fMRI选项。 3. **数据导入**：使用DICOM Import功能，全选原始数据，点击Done。 4. **格式转换**：指定输出文件夹（英文路径），选择“.\”选项并点击Done，将数据转换为.img和.hdr格式，这两个文件分别存储图像数据和矩阵数据。 **多Session数据处理** 对于包含多个Session的数据，每个Session都需要单独进行上述转换过程。SPM8也提供了Batch选项，支持批量处理，这在处理大量数据时非常有用。 **fMRI预处理流程** fMRI预处理通常包括以下几个步骤： 1. **头动校正**：消除由于受试者头部移动产生的伪影。 2. **空间标准化**：将个体数据转换到标准空间（如MNI模板）以便比较。 3. **高斯滤波**：降低噪声并平滑数据。 4. **时间序列分析**：进行模型建立，包括回归分析等。 5. **统计分析**：计算t值或F值图，进行阈值化处理，生成激活图。 在SPM8中，这些预处理步骤可以通过设定工作流并依次执行。每个步骤都有相应的参数可以调整，以适应不同的研究需求。 SPM8提供了一个强大而灵活的平台，用于处理和分析fMRI数据，从数据导入、预处理到统计分析，涵盖了整个fMRI研究的核心环节。正确理解和掌握SPM8的使用，对于理解大脑功能和进行神经科学研究至关重要。