MRI数据预处理流程资料讲解Word文档格式.docx
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点击红色方块所指的按钮,在弹出的窗口中选择工作路径,按确定按钮即可。
设置完工作路径后,利用如下方法,将SPM2及其所有子文件夹添加到
MATLAB的搜索途径中(1.点击file按钮,在下拉菜单选择setpath2在弹出的路
径设置窗口点击"
AddFolder"
浏览并选择目标文件夹,eg:
D:
\spm2\3点击save按
钮4.点击close按钮,完成添加)
在打开SPM之前,应先确定默认变量的设置是否准确,具体做法如下:
1.
在matlab命令窗口输入“editspm_defaults‘打开spm_defaults.m文件2.查看
defaults.analyze.flip条目,确认defaults.analyze.fip值是否为1,若不是,改成1
%Fileformatspecific
defaultanalyze,multivol=0;
defaults,analyze.£
lip=1;
*、<
<
=Veryimportant.RelatestoL/R
打开SPM:
在matlab命令窗口输入“spm"
回车后出现下面窗口,按黄色长方形
覆盖的按钮,方可打开SPM软件(或者直接输入spmfmri即可打开)
左上角的窗口代表按钮窗口,
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BStinUm
用以对数据进行处理分析;
左下方的窗口为输入窗口,
右边的
Jhrirr.riwrj|r.
窗口为图形窗口,用以显示图像结果
图像格式转换:
1•点选按钮窗口中Toolboxes菜单中的Dicom选项2.在弹出对
话框中选择所有*IMA文件,点done3转换完毕,删除原文件夹下的*IMA数据4.
结果将在该文件夹下生成三个*img/hdr/mat文件5.结束
图像格式转换方法二:
用MRIcro软件进行格式转换
(1)单击convertforeignto
analyze
(2)出现第二个窗口,将左边的数据填完后,单击箭头所指“选择”
Import
HeaderViewROIOverlayEtc
Ctd+F
Qrl+D
Op&
nforeign...
Display/lhideforeignheader
ConvertforeigntoAnalyze...[DICOM/Elsrint/GE/Interfile/PickBr/SieirTiensiA/FF]
CcnveirtECATtoAnalyze.^.
CorweirtSPMivinVHDtoAralyze..u
ConvertTIRTLeiratoAnalyze.i-
CorweirtFreesurfertoAnalyze
ConvertVista/LipsiatnAnalyze..・
ConvertAnalyzetoVrsta/Upsia.u.
ConvertPhilipsPARtoAnalyze...
CorwertAFNIHEAD/BR1KtoAnalyze...
CcnveirtNlfTI-niito.hdr/Jmg
Ccnversicrwizard:
ccnvertallAle-sinafplder®
Selectrootfoldetthatcontuinwall】.・a輕2[andnoothqyfil^s]'
^udiLion3.□
CTi・《L嵐0■暑DSF冥噓mptlsbmri
■Elimt^e
MKIim«
.geO听力科硏训练
个文件"
*i.img/hdr"
(如被试者有n次试验,则需要建立n个文件夹,分别转换图像格式)
头动校正:
意义:
realignmentoffunctionaltime-series.
1点击按钮窗口中的Realign下拉菜单中的Realign按钮(将同一被试者不同采
Choc*'
Reg
」
|Render…
Jj
|FMF?
I
PPi=
1
ImC-rsfc:
Biascor
|Ulils...
Defautts
Quit1
DIspW
样时间点上的3D脑图像对齐
◎numbersubjects要处理的被试个数eg:
1]0numbersessions,subj1第一个被
试者的试验次数eg:
1](3images,subj1,sess1选择文件夹中所有i.img文件],点donet^whichoption?
[coregister&
reslice]⑥createwhat?
[*AIIimages+mean
image]
结果SPM将更新i.mat文件,并文件夹中生成一个头动参数文件(rp_i.txt),还在文件夹
中生成meani.img/hdr/mat文件跟ri.img/hdr/mat文件。
(如果第一个被试者有n次实验,则头
动校正结果为:
在每个文件夹中SPM均更新i.mat文件,并分别生成一个头动参数文件
(rp_i.txt),还在文件夹中生成meani.img/hdr/mat文件,并在图像窗口中显示n个试验的
的头动曲线图,如下)
rotation
I艸I
IUn
soiwi5c
image
注:
如试验次数只有一次,就没有上述头动曲线图
Coregiste《图像融合(配准)》[头动校正仅对同一被试的同一种成像方法
(或成像模态)有效,对于同一被试的不同成像方法所的图像,由于它们之间没
有足够的可比性,就需要用图像融合的方法来做空间校正】
基于MRI,健康人的脑组织通常可分为三中组织类型:
灰质,白质,脑脊液。
SPM软
件采用聚类算法中的HARTIGAN混合模型的最大似然方法来分隔这三部分。
(这一方法开
始只用在T加权MRI上,后来也用到PET等其他脑功能成像方法中的脑组织分割)分割完
后,同一种组织不同成像方法所得图像之间就有了足够的可比性。
关键的步骤:
点击按钮窗口中的CoregisterCD.numberofsubjects/session[1]
2whichOption[coregisteronly]
SPM2sAdmen冷tytor)Coregister
2Targetimage:
选target文件夹下的T1.mnc或者别的模板]
3Sourceimage:
选功能像目录下的meani.img]
②Otherimage:
选功能像目录下的ri..img]
结果:
产生ri.mat和一个meani.mat文件
NormalisedMutualInformationCoregistration
XI=-Q.405*X*0.251*Y-0.192*Z*60.826
Y1=D.291'
X*D.lzgnr-D.l7StZ-B.558
zi=-D>
i0jM.i01B1FinalJointHistogram
..3pm2yEmpl3te3M1.mnc..spm2M:
emplates\T1.mnc
NarmallsedMutualInformationCoregistration
.Atenipl3te$\Trgmsm.mnc
a
Y1h0.29DwX*0.37fl,,y-C.13rZ-B.3H
bE二ueajEEQAo
.vtempiatesMr^n-smmnc
FinalJointHistogram
bE-EralllUA'
c号u
=-0405*XW249*Y-0.164*ZWO597
Normalize【spatialnormalizsationofimagevolumestoatemplate空间标准化到一个模板上)】个体大脑在形状,大小等方面存在明显差异,所以我们将不同被试者脑图像标准化到同一个标准脑空间(通常是Talairach标准脑空间),使不同被试者脑图像同一像素代表相同的解剖位置)
为了确保最优的标准化,image和template(模板)应该被放在相似的开始位置,这可以通过选择CheckReg检查。
Normalize前需进行的操作⑴在SPM中选择default,然后在对话框里选择spatial
normalize.Odefaultforwritingnormalize.©
Preservedconcentration©
Boundbox中选:
[-90:
90-126:
90-72:
108(Template)]©
Voxelsize中选:
3*3*3©
Interpolationmethod中选:
Trilinearinterpolation⑦Nowarp女口下:
Normalize具体步骤:
点击按钮窗口中的Normalize按钮
然后①Whichoption?
[*DetermineParameters&
WriteNormalised(目的是把image标准化到模板上,然后把normalizeparameter标准化参数》保存在mat文件里)②Templateimage[spm2\template目录下的T1.mnc]③Sourceimage[eg功能像目录下的meani.img文件]④Imagestowrite[功能像目录下的ri.img文件]©
当
问第二个被试的Sourceimage如果没有,直接点击Done就可以。
结果产生wri开头的hdr和img文件以及spm2.ps,"
meani_sn.maf'
文件,并在图形窗口中呈现数据的配准结果。
(如图所示)
SpatialNormalisation
Image:
G:
^nrhjneainii.img
Linear(affine)component
XI=0・0.15-0J1rz-5386
Y1■0J«
31*^^0.99a*Y-0.260*2-2.097
21=0.2BD*X*D.085*¥
+1」33*Z*0.001
1Enonlinear
7x'
Ox7basteAjnctlun^
Smooth空间平滑就是将数据在空间上用一个光滑的函数<通常为高斯函数>去卷积,这个光滑的函数被称为卷积核函数】
Spatialsmoothing的作用:
1,提高信噪比,脑功能成像探测到的神经生理信号来源于数毫米尺度内脑血流等的改变,图像重建中对应着低空间频率部分,噪声对应着高频部分,空间平滑后,噪声得到很大抑制2•使残差项更符合高斯分布假设,
这对用高斯随机场理论来做统计推断很重要3•消除不同被试脑结构间的细微差
别。
在图像归一化后,不同被试之间的脑结构仍有细微差异,空间平滑后这种差
异将被模糊化
具体步骤:
1,在按钮窗口中点smooth按钮2,smooth{FWHMinmm}[8]
《FWHM全称为FullWaveatHalfMaximum,指高斯滤波的波宽,以毫米为单位。
建议取voxel大小的2~3倍,一般设为8》3.selectscans选择文件夹中所
有"
wri.img文件],done结果:
产生swri.img/hdr.mat文件,下图为平滑后的图像:
MlAdnniniKralor'
召中間血
AleEdtVkwInsswtlo^lsWindo*!
I4elpCclo-rsClewSPM-Prit
rw翳儈・1開
6pm-)0n«
rriMliaedi-
rlgMrmmlhnwdHmm|up1'
fnnllprtch|rad|>
rolgrwJ|rtw■:
rMrtsra-14
Oriam^l«
)25
cwCobi.suooo
ID1OBDDD>
aa
C.«
Q4O.CltDI.Ht
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