MATLAB fMRI数据预处理工具：扭曲矫正与质量检查

资源摘要信息:"此资源是为可可实验室收集的人类功能磁共振成像（fMRI）数据进行预处理的MATLAB代码集合。该代码基于Cocoprep v1.0版本，是针对fMRI数据预处理的管道工具。它主要包括以下功能： 1. 使用BIDS（Brain Imaging Data Structure）格式将DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式转换为NIfTI（Neuroimaging Informatics Technology Initiative）格式的工具。这些工具经过修改，确保与BIDS标准兼容。 2. 实现了使用's'进行图像失真校正的功能。这里的's'可能指的是一些特定的算法或工具，用于纠正fMRI图像中的空间扭曲。 3. 包含了离群值检测的工具，用于数据质量检查，确保数据的准确性。 4. 提供了切片定时、重新对齐功能，以及T1加权图像或EPI（Echo Planar Imaging）图像的归一化处理。 5. 使用SPM12工具进行数据的平滑处理，以优化分析。 6. 运动校正的最新工具也被包含在内，用于校正头部运动对fMRI数据的影响。 安装方法简单，可以通过git命令行工具下载GitHub上的存储库。该资源的依赖项包括Canlab核心、FSL（FMRIB Software Library）、SPM12和ICA-AROMA。代码提供入门示例，帮助用户快速上手。 需要注意的是，在使用该代码库时，应使用存储库中的dicm2nii工具箱，而不是原始版本的工具箱，以保证数据格式的兼容性。使用该代码库的用户应该对MATLAB环境和fMRI预处理流程有一定的了解，以便正确安装和使用代码库中的各项工具。" 知识点： - fMRI数据预处理：指的是在对fMRI数据进行统计分析和解释之前，对其进行清理、组织和格式化的一系列步骤。这些步骤通常包括图像校正（如失真校正和运动校正）、空间标准化、平滑处理、信号去噪和滤波等。 - BIDS格式：BIDS是神经成像数据的开源组织标准。它提供了一种简单的、易于理解的方法来组织和描述MRI、PET、M/EEG、眼动、遗传和临床数据集。 - DICOM与NIfTI格式：DICOM是医学成像领域中广泛使用的标准格式，用于存储和传输医学图像数据及其相关信息。NIfTI格式是神经影像学中常用的一种文件格式，相比于DICOM格式，在处理速度和兼容性上有所提升。 - 图像失真校正：fMRI图像校正中的一个环节，用于校正因梯度场不均匀、磁场不均匀等引起的图像失真。 - 离群值检测：一种用于识别和处理数据集中异常数据的方法，这些异常数据可能会影响后续数据分析的准确性。 - 切片定时和重新对齐：切片定时是指对fMRI扫描过程中不同时刻获取的图像切片进行时间同步。重新对齐是指在分析前校正由于受试者头部运动导致的图像错位。 - T1加权图像和EPI图像：T1加权图像反映的是组织的T1驰豫特性，常用于结构像的获得；EPI图像是一种快速成像技术，fMRI通常采用EPI技术获取功能像。 - SPM12：统计参数映射（Statistical Parametric Mapping）软件包，主要用于脑成像数据的统计分析，提供了图像预处理、统计建模和结果推断等功能。 - 运动校正：在fMRI数据预处理中，运动校正是非常关键的一步，用于校正因头部运动引起的图像位移和旋转误差。 通过以上知识点，可以了解到该资源为研究人员提供了一个完善的fMRI数据预处理流程，涵盖了从原始数据处理到最终分析准备的各个环节，并且保证了这些工具的可用性和兼容性。