SPM处理fMRI数据的基本步骤

fMRI数据预处理基本流程：

预处理一般包含：时间配准，头动校正，空间配准（功能像与T1结构像配准，再将结构像配准到标准空间），平滑。

信号收集（slice order）有两种方式：顺序（sequential）或间隔（interleaved）。顺序就是指从颅底到颅顶（或反过来）（1,2,3，...）收集信号， 间隔就是像先收集（1， 3， 5， 7.。。。）切片，再收集（2,4,6,8...）切片。

比如西门子，偶数（40）张切片，slice order 就是（2,4,6,8,10...40）,(1,3,5,7,9...39)

而奇数张切片就是从（1,3,5,7...）开始。注：切片数是指z轴的维度，比如数据维度为（64,64,50）切片数就是50。

使用sequential方式收集的信号，建议先做realignmeant,再做slice timing.

在MATLAB命令行输入 spm fmri

打开spm操作界面，如下图所示：

 

如果你手上的是DICOM数据，spm提供了转换工具，点击DICOM import，如图所示：

将包含DICOM文件的路径 填入DICOM files, 在output directory可以选择输出文件夹的路径。然后点击运行就可以了。

1.slice timing

在menu窗口点击slice timing

 点击Data， 创建一个new session，双击Session，添加需要slice timing的数据，可以使用通配符选择想要的文件，然后右键选择select all 最后点击Done，完成文件选择。如果是4D数据，需要在Frames窗口输入时间维的数目，不知道的可以输入一个比较大的数，spm可以自动切片。

 number slice 就是前面提到的切片数目，TR是扫描一次全脑的时间，一般为2s。TA一般是计算：TR-（TR/num_slice）,slice order要根据自己的数据，使用仪器确定。reference slice最好选择中间的切片。下面以我的数据举例：

使用menu窗口中的Display按钮，选择你想要查看的nii数据，就会得到如下信息：

 在图像下面的信息中包含有数据维度（64,64,40），TR（2s），体素大小（volex size ）

 所以我的数据中，Number of slices = 40，TR=2，TA=1.95，slice order=2:2:40 1:2:40，

reference slice填1或40都行。完成之后选择运行即可。

spm每执行一次处理步骤都会生成其文件，并且会以不同的文件前缀表示。

这里运行结束后，spm会自动生成以a为开头的文件名，这就是经过slice timing校正得到的图像了。

2.Realignment 

点击Realign有四个选项，Estimate，是只计算头动校正参数，并不改写图像，Reslice是改写图像，Est&Res是前两个的组合，最后Unwarp是对前额叶进行拉伸。这是因为EPI图像对有空气的地方会产生伪影，大脑图像的前额叶会凹进去一块，当需要分析前额叶时需要这一步。

这里，我们在menu窗口选择realign（Est & Res）

 点击Data， 创建一个new session，双击Session，添加经过slice timing处理后的数据，也就是以a开头的nii或者img文件 

提示：选择以a开头的文件时可以使用通配符，即： ^a.* 

然后右键，选择select all

其他参数保持默认，如下图所示，选择完数据，就可以运行了。

3.Coregister

Coregister和Normalise一般一起做。在这里进行的是：先把功能像配准到结构像，再把结构像配准到标准空间，最后通过转换矩阵把功能像配准到标准空间。

当然也可以将结构像配准到功能像，再将结构像配准到标准空间，最后将功能像配准到标准空间。两个方法都可以。注：第二种方法的功能像，是选择经过Slice timing和realign处理的平均图像。

Coregister有三个选项，意思和前面介绍的一样。因为在执行Normolise时会改写一次图像，所以在进行功能像和结构像配准时不执行Reslice操作，在这里选择，Estimate。如下图所示：

Reference image: 向其配准的图像

Source Image： 进行改写的图像，向Reference Image配准的图像

other Image: 需要向Source Image 配准的图像

 在这，我们选择Reference Image为T1结构像， Source Image为经过realign 和 slice timing生成的平均图像，即以ramean开头的文件， other data为所有功能像。

如图所示：

 点击运行即可。注：这一步不生成图像，只是改写了图像的转换矩阵。

4.Normalise

Normalise选择Est&Wri，将T1结构像配准到标准空间，并改写图像。

点击data， 新建一个Subject，有几个被试就建几个。

Image to Align:向标准空间对齐的image， 只能选一个，这里选择T1结构像

Image to Write:需要进行改写的所有图像，这里选择所有的功能像。

点击运行，会生成以w开头的图像。

5、smooth

smooth，对图像进行平滑操作，以此来增加信噪比。操作比较简单。如下所示，在image to smooth中选择所有的功能像。以wra开头的文件。FWHM为高斯平滑核的大小(mm)，[8, 8, 8]相对来说比较大了。在这里选择[6, 6, 6]。

然后点击运行即可。运行结束后会生成以s开头的文件。

基本处理完成之后就是统计分析了，spm提供了一阶水平分析，和二阶水平分析（组分析）。后面会陆续更新下面内容。 

本文中介绍的是简单的menu操作，spm中的batch editer提供多个Module连续处理。还可以保存为脚本文件，方便处理多个被试。