SPM5数据预处理：从导入到平滑

"数据预处理在神经影像学领域至关重要，特别是在使用统计参数映射(SPM)软件进行分析时。SPM是一种基于MATLAB的工具，用于处理和分析功能性磁共振成像(fMRI)、结构成像等数据。数据预处理的主要目的是减少噪声，提高信号质量，使后续的统计分析更为准确。 1. **Realign - 头动校正**：在fMRI扫描过程中，由于被试者轻微的头部移动，不同时间点的图像可能会出现位置偏移。头动校正通过比较相邻时间点的图像，计算并校正这些偏移，确保所有时间点的数据对齐，从而降低头动对结果的影响。 2. **Slice timing** - 时间点校正：由于MRI扫描通常逐层采集，不同层的采集时间不同，可能导致时间点的同步问题。时间点校正旨在调整这些差异，确保所有层在同一时间点对齐，提高时间分辨率。 3. **Coregister - 配准**：将功能图像与被试者的结构图像（如T1加权图像）配准，确保两者在空间上一致。这有助于将功能数据映射到标准的空间坐标系，以便进行群体分析。 4. **Normalise - 标准化**：标准化过程将配准后的图像进一步转换到一个标准模板（如MNI模板），使得不同被试者的数据可以相互比较。这通常包括线性（如旋转和平移）和非线性变换，以最小化结构图像与模板之间的差异。 5. **Smooth - 平滑**：平滑操作通过应用高斯滤波器减少噪声，同时增加邻近体素间的相关性，使得信号更易于检测。这个步骤通常在统计分析前进行，有助于提高信噪比，但也可能掩盖局部细微的变化。 在使用SPM进行数据处理时，首先需要设置好MATLAB环境，安装SPM软件，并确保数据存储路径不含中文以避免编码问题。数据导入阶段涉及将原始的DICOM格式数据转换为SPM可识别的格式，生成.mat文件。转换完成后，可以使用Display工具检查图像，并定义原点，这对于后续的Normalise步骤中的空间标准化极其关键。 完成上述预处理步骤后，数据已经准备就绪，可以进入数据分析阶段，包括模型建立、第一级分析和第二级分析等，以揭示不同条件下的大脑活动模式。通过SPM，研究人员能够深入理解大脑功能和结构之间的关系，以及在特定任务或疾病状态下的神经活动变化。"