SPM8医学图像处理教程：从 DICOM 到预处理

"spm8详细教程 - SPM8是基于MATLAB平台的医学图像处理工具，专注于T测试的处理流程" spm8是Statistical Parametric Mapping的版本8，它是一个广泛用于神经影像学研究的软件包，特别是在基于MATLAB的医学图像分析中。本教程详细阐述了如何使用spm8进行T检验，涵盖了数据预处理的关键步骤，以确保结果的准确性和可靠性。 数据预处理是spm8中的核心环节，因为它旨在减少噪声，提高后续分析的信噪比。以下是预处理的主要步骤： 1. DICOM文件转换：将 DICOM 格式的医学图像转换为spm8所需的hdr和img格式。转换完成后，解剖图像前会加上's'前缀，功能图像前会加上'f'前缀。使用"Display"功能不仅可以查看图像，还可以定义图像坐标系的原点，这对于后续的配准和标准化操作至关重要。 2. 切片时间校正（Slice Timing）：由于MRI扫描时不同切片的获取时间不同，此步骤通过数学方法校正这些时间差异，使得所有切片看起来是在同一时间点获取的。用户需要指定扫描层数、TR（重复时间）和TA（时间间隔），以及扫描顺序和参考层，确保正确校正。 3. 重排（Realign）：估计并重新切片，以校正参与者在扫描期间的头部运动。spm8通过计算和应用位移校正参数，使得所有扫描图像对齐。检查重排（Check Realign）时，应确保头动在可接受范围内，如平动不超过2.0mm，旋转不超过2.0度。 4. 配准（Coregister）：将功能图像与解剖图像对齐，通常使用的是线性变换，以确保两者的空间对应关系。这一步对后续的标准化和分析非常重要。 5. 分割（Segment）：此步骤涉及图像的自动分割，识别出图像中的不同组织类型，如灰质、白质和脑脊液，这有助于更精确的分析。 6. 两次标准化（Normalise）：首先将解剖图像标准化到统一的空间模板（如MNI模板），然后将功能图像写入标准化空间。这一过程有助于消除个体间的解剖差异，使结果具有更好的可比性。 7. 平滑（Smooth）：使用高斯滤波器进行空间平滑，降低噪声，增加相邻体素间的相关性，有助于统计分析。 8. fMRI模型规格化（Fmri modelspecification）：定义感兴趣的模型，如事件相关设计或块设计，以及相关的实验条件和回归变量。 9. 模型估计（Model Estimation）：基于指定的模型计算参数，如激活的t值或F值，这是最终分析的基础。 以上是spm8进行T检验的基本流程，每个步骤都至关重要，确保了数据的质量和分析的准确性。通过深入理解和掌握这些步骤，研究者可以在spm8环境下有效地处理和分析医学图像数据。