SPM数据处理简介：安装、空间预处理、模型估计等

SPM 使用简介 SPM（Statistical Parametric Mapping）是一种功能磁共振成像（fMRI）数据分析工具，该工具可以对fMRI数据进行空间预处理、模型估计、数据标准化和结果分析等操作。下面是 SPM 使用简介的知识点总结： 一、 SPM 的安装和启动 * 安装 MATLAB，然后将 SPM 复制到 MATLAB 下的一个文件夹中（SPM2 需要和 MATLAB 6.0 或以上版本配合使用）。 * 启动 MATLAB，首先设置路径，然后在 MATLAB 命令窗口中输入 SPM 即可启动，然后选择 fMRI，也可以直接输入 spm fmri。 二、 SPM 数据处理概要 * 空间预处理：对数据进行对齐、平滑、标准化等操作。 * 模型估计：将刺激的时间、间隔与血流动力函数进行卷积，所得结果与全脑象素信号进行相关分析。 * 结果分析：察看结果，生成spm.mat 文件等。 三、 SPM 数据处理一般步骤 1. 转换数据：将 DICOM 格式转换为 IMG 文件，将以层为单位的数据转换成以全脑为单位的数据。 2. Slicetiming：校正系列成像中层与层获得时间的不同，使一个 TR 中的各层获得时间一致（如都在一个 TR 的开始），相当于 AFNI 中的 tshift 所做的工作。 3. Realign：分两步，coregister 和 reslice。 * Coregister：将每个 session 的第一个 scan 与第一个 session 的第一个 scan 进行比较，然后将每个 session 中的其他 scan 与本 session 中的第一个 scan 进行比较，得到每个 filename.img 文件的转换参数，生成 filename.mat 文件，同时为每个 session 生成一个对齐参数（realignment parameters），文件名为 realignment_params_*.txt。 * Reslice：用 filename.mat 文件对 filename.img 重新切片，生成 rfilename.img 文件，并可依选择生成一个平均象，名为 meanfilename.img。 4. Normalize：选用 Realign 步骤中得到的平均象与模板进行比较，获得进行标准化的参数，参数文件命名为 filename_sn3d.mat，然后依据此参数文件对每个 img 文件进行标准化，生成文件 nfilename.img。 5. Smooth：推荐为象素大小的两至三倍。 6. Fmrimodels：依据提示填入刺激出现的间隔与时间，并选择实验涉及类型，然后进行估计。 7. Result：选中刚才生成的 spm.mat 文件，定义 contrast，看结果。 SPM 是一种功能强大且灵活的 fMRI 数据分析工具，能够对数据进行空间预处理、模型估计、数据标准化和结果分析等操作。通过学习 SPM 的使用，可以更好地分析和理解 fMRI 数据，从而获得更多的科学发现和见解。