静息态fMRI数据处理流程详解
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更新于2024-07-31
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"该PPT主要介绍了静息态功能磁共振成像(Resting-state fMRI)的数据处理流程,由严超赣博士分享,属于北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室的资料。内容包括预处理、ALFF、ReHo和FC的计算、统计分析、结果展示以及文献管理等环节。在预处理部分,详细阐述了数据整理(如将DICOM转换为NIFTI格式,去除前10个时间点,切片时间校正,重对齐,标准化,平滑处理,去除线性漂移以及滤波)等多个步骤。此外,还提到了MRIcroN和SPM5软件在数据转换中的应用,以及SliceTiming和Realign的重要性,并给出了相应的示例和解释。"
在静息态fMRI的数据处理中,首先进行的是预处理阶段,这是至关重要的一步,因为它直接影响到后续分析的准确性和可靠性。预处理主要包括以下步骤:
1. **数据整理**:这一阶段涉及到被试信息的整理,以及原始数据(如静息态功能数据、结构数据和DTI数据)的组织和格式转换。
2. **DICOM到NIFTI转换**:由于大部分扫描设备生成的数据格式为DICOM,而科研分析软件通常需要NIFTI格式,因此需要使用如MRIcroN的sdcm2niigui或SPM5的DICOMImport工具进行转换。
3. **去除前10个时间点**:这是因为初始时间点可能受到设备稳定性和被试适应过程的影响,去除这些点可以提高数据质量。
4. **SliceTiming校正**:由于MRI扫描时各切片的获取时间不同,需要进行切片时间校正,以确保所有时间点的数据同步。
5. **Realign(重对齐)**:通过比较不同时间点的图像,校正被试头部的微小移动,以减少运动伪影。
6. **Normalize(标准化)**:将图像空间变换到标准模板(如MNI空间),以便于跨被试比较和群体分析。
7. **Smooth(平滑处理)**:通过高斯滤波来降低噪声,增强信号的空间相关性。
8. **去线性漂移**:消除长时间尺度上的系统性变化,例如呼吸和心跳的影响。
9. **Filter(滤波)**:通常使用低通滤波器,设置截止频率为0.01-0.08Hz,去除高频噪声和生理信号以外的波动。
在预处理后,会进行ALFF(振幅低频功率)、ReHo(区域一致性)和FC(功能连接)的计算,这些都是评估大脑功能活动的重要指标。接着是统计分析,用于检验假设并确定显著性差异,最后是结果的呈现和文献管理,确保研究的可重复性和透明度。
静息态fMRI数据处理是一个复杂的过程,涉及到多个步骤和技术,旨在提高数据的质量,减少噪音,提取有意义的脑功能模式,为理解和解析大脑功能提供基础。
2022-06-20 上传
2022-11-12 上传
2023-06-02 上传
2022-06-12 上传
2022-06-13 上传
2019-03-07 上传
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2022-11-23 上传
2010-04-06 上传
shijiandukou85
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