SPM5数据处理流程详解：从导入到预处理

本文主要介绍了SPM5（Statistical Parametric Mapping）数据处理流程，针对深圳市美德医疗电子技术有限公司的个体分析案例进行详细讲解。该流程以SIEMENS 3.0T MR设备的两种图像序列——全脑解剖像t1_mpr_ns_sag_p2_iso和功能像扫描ep2d_bold_moco为例，采用经典的棋盘格视觉刺激方案。 首先，确保安装了MATLAB，因为SPM是基于MATLAB的软件平台。在使用SPM之前，需要将其放置在一个固定的路径，本文示例中放置在C盘根目录下。接下来，设置SPM路径并指定数据所在目录，需注意数据目录不要包含中文字符，以免出现乱码。 数据导入是整个流程的关键步骤，用户可以通过启动SPM并键入命令"spmfmri"来进行。对于GE和大多数SIEMENS的MRI数据，导入通常没有问题，但对于Philips的数据可能需要额外处理，建议使用mricroN工具将DICOM图像转换为.nii格式。导入时，选择要分析的扫描图像，并选择合适的文件夹保存输出文件，可以选择不同的文件格式，如支持4D数据的格式。 转换环节中，程序会根据DICOM头部信息为解剖像添加"S"前缀，功能像添加"F"前缀，生成.mat文件。此外，使用Display功能可以查看转换后的图像，并且在这个阶段定义原点（前联合和AC-PC连线），这对于后续的正常化操作至关重要。 数据预处理主要包括五个步骤： 1. **Realign头动校正**：通过校正在整个实验期间由于头部运动导致的图像偏差，减少头动影响。 2. **Slicetiming时间点校正**：确保不同层面的图像同步，消除时间差造成的误差。 3. **Coregister配准**：将功能图像与解剖图像空间对齐，以便在同一空间进行分析。 4. **Normalise标准化**：将所有图像调整到同一标准空间（如MNI空间），以便于比较。 5. **Smooth平滑数据**：降低噪声，提高统计分析的精度。 每个预处理步骤都是为了提高数据质量，确保后续分析的可靠性和准确性。在完成这些步骤后，用户就可以进行数据分析，从而获取深入的神经影像学见解。