SPM5数据处理流程详解：从导入到预处理

"该文档主要介绍了SPM5数据处理流程，适用于进行神经影像学研究的个体分析，特别是基于MATLAB平台的SPM软件的使用。内容涵盖了数据导入、预处理和分析的关键步骤，以一个采用经典棋盘格视觉刺激的实验为例，详细阐述了如何处理SIEMENS 3.0T MR设备采集的全脑解剖像和功能像数据。" 在神经影像学研究中，SPM（Statistical Parametric Mapping）是一种广泛使用的工具，用于分析和解释MRI（磁共振成像）数据。SPM5是该系列软件的一个版本，它基于MATLAB环境运行。以下是对SPM5数据处理流程的详细说明： 1. **环境设置**： - 使用SPM之前，必须先安装MATLAB作为基础平台。 - SPM软件可以放在计算机的任何位置，但此处以C盘根目录为例。 - 在MATLAB中设置SPM路径，确保软件能找到所需文件。 2. **数据导入**： - 数据通常以DICOM格式存储，需要通过工具如dcm2nii转换为SPM可读的格式。 - 指定不含中文字符的数据目录，以避免乱码问题。 - 在SPM界面中导入数据，选择相应的DICOM图像文件夹并指定输出文件夹。 - 转换完成后，SPM会生成.mat文件，并对解剖像和功能像文件添加"s"和"f"前缀。 - 使用"Display"工具检查转换后的图像，同时可以定义原点（如前联合和AC-PC连线），这对于后续的配准和标准化步骤至关重要。 3. **数据预处理**： - **Realign（头动校正）**：由于被试在扫描过程中的头动，需要通过此步骤将不同扫描之间的位置差异校正，减少头动对结果的影响。 - **Slicetiming（时间点校正）**：考虑到MRI扫描时各层切片的获取时间不同，此步骤校正各层的采集时间差，确保数据同步。 - **Coregister（配准）**：将功能像与对应的解剖像配准，以便于空间定位和后续分析。 - **Normalise（标准化）**：将配准后的图像转换到标准模板空间（如MNI模板），使不同个体的数据具有可比性。 - **Smooth（平滑）**：应用高斯滤波器进行空间平滑，降低噪声并增强信号的统计功效。 4. **数据分析**： - 预处理完成后，可以进行统计分析，包括建立模型、估计参数、进行第一级和第二级分析等，以揭示大脑在特定任务下的活动模式。 SPM5数据处理流程旨在通过一系列严谨的步骤，从原始MRI数据中提取出有意义的神经活动信息，为理解大脑功能和疾病提供科学依据。在实际操作中，需根据实验设计和数据特性灵活调整这些步骤。