Matlab教程:如何在fMRI时间序列中应用HRF进行卷积预测信号

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0 下载量 9 浏览量 更新于2024-10-04 收藏 6KB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源主要介绍如何在Matlab中使用血氧水平依赖反应函数(HRF)与刺激时间序列进行卷积以预测功能性磁共振成像(fMRI)信号,并展示了如何绘制结果。此外,程序还演示了当刺激紧密排布导致HRF时间上的重叠以及线性相加的情况。" 在详细阐述这一资源时,我们首先要了解几个关键概念:血氧水平依赖反应函数(HRF)、功能性磁共振成像(fMRI)、卷积操作以及Matlab编程环境。 HRF是指大脑在受到刺激时,血氧水平变化的反应。它是fMRI实验中的基础概念,因为fMRI信号依赖于血氧水平的变化来反映大脑活动。HRF通常表现为一个典型的波形,具有上升沿和下降沿,这代表了大脑对刺激的反应过程。 fMRI是一种无创的脑成像技术,能够检测大脑活动所引起的大脑血氧水平变化。fMRI常用于研究大脑如何处理信息,特别是在认知神经科学和临床心理学的研究中。fMRI测量的是大脑血流变化,这些变化反映了神经活动。 卷积是一种数学运算,广泛用于信号处理中。在HRF与fMRI信号预测的上下文中,卷积操作能够模拟大脑对一系列刺激的反应。当一个HRF与一个刺激序列进行卷积时,可以预测出在该刺激模式下大脑会产生什么样的fMRI信号。 Matlab是一个高性能的数学计算和可视化软件,广泛应用于工程、科学研究和教育领域。Matlab提供了强大的矩阵计算能力和便捷的编程环境,非常适合进行复杂的数学运算,包括图像处理和信号处理。在本资源中,Matlab被用来实现卷积操作,并绘制相应的结果图。 资源中的程序“hrf.m”很可能是用来执行上述操作的Matlab脚本。这个脚本展示了如何实现HRF与刺激序列的卷积,并且如何处理和展示重叠的HRF。当刺激时间间隔很短时,相应的HRF会相互重叠,这会导致预测的fMRI信号不再是单个刺激反应的简单相加,而是形成一个复杂的波形。这种现象称为线性叠加原理。 在处理这类信号时,需要考虑时间分辨率,即fMRI扫描能够检测到的时间间隔。此外,实际应用中可能还会涉及到噪声滤除、基线校正和统计分析等步骤。 总结以上信息,本资源通过Matlab演示了以下知识点: 1. HRF的基础概念以及其在fMRI信号中的作用。 2. 如何将HRF与刺激序列进行卷积,以模拟大脑对刺激的反应。 3. 如何处理和可视化卷积结果,特别是当刺激时间间隔很短时重叠的HRF。 4. Matlab在处理此类信号和数据可视化中的应用。 5. 线性叠加原理在预测fMRI信号中的重要性。 通过这个Matlab脚本,研究人员和学生可以更好地理解fMRI信号的生成机制,以及如何使用Matlab这一强大的工具来模拟和分析fMRI数据。这对于神经科学和认知科学的研究具有重要的价值。

clear;clc parentdir = 'F:\data process\fMRI\fmrioutput'; % 定义储存各被试源文件的上级文件夹 cd(parentdir); % 进入这个上级文件夹 allsubjects = dir('sub*');%查找该文件夹下的所有被试 subinfos = numel(allsubjects); for i=1:numel(allsubjects) % 对每个被试进行循环 cursubject = allsubjects(i).name; % 找到当前被试的名字 matlabbatch=cell(1); curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT'); curfucout=fullfile('F:\data process\fMRI\fmrioutput',cursubject,'WPAT') matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {curfucout}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.scans = cellstr(spm_select('ExtFPList', curWPAT, '^sw*.nii', Inf)) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.units = 'scans'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.RT = 2; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t = 16; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t0 = 8; %% matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {}, 'orth', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi = {'D:\data process\fMRI\onsets\subject(i)_run1.mat'}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.regress = struct('name', {}, 'val', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx=dir(fullfile(curfucout,'rp*.txt')) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.hpf = 128; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.fact = struct('name', {}, 'levels', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.bases.hrf.derivs = [0 0]; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.volt = 1; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.global = 'None'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mthresh = 0.8; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mask = {''}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.cvi = 'AR(1)'; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.spmmat(1) = cfg_dep('fMRI model specification: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.write_residuals = 0; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.method.Classical = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.spmmat(1) = cfg_dep('Model estimation: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{2}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.name = 'Old'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.weights = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.sessrep = 'none'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.delete = 0; end;怎么改

2023-05-24 上传