2024年3月15日发(作者：)
静息态数据处理
Part1 数据的预处理
1、格式转换 2、去除前 n 个时间点的数据 3、时间层校正（Slice Timing） 4、头
动校正（Realign） 5、空间标准化（Normalize） 6、平滑（Smooth） 7、去线性漂移
（Detrend） 8、 滤波（Filer）
一、DICOM 格式——NIFTI 格式。若数据遗失 NIFTI 格式则不用转，直接在工作
目录下建 立一个子文件夹“FunImg” ，将数据拷入其中即可 二、一般去 10
（8——20 之间即可） ，由于机器刚启动等原因前面一些数据不稳定 三、Slice Timing
的设置：以总层数 25 层为例 SPM 中：Slice order：<—x：1:2:25；2:2:24 Reference
Slice 参考层一般取中间层，即第 25 层。因为扫描顺序为： 1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1
DPARSF 中：1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1 四、 头动校正后会在工作目录下生成 Realign
Parameter 文件夹， 其中有 spm….ps 这个文件， 用专业版的 Aoboe Reader 打开可
查看每个被试头动情况。 或在 文件 下可查看头动数据（卡不同值
时被排除被试情况） 。对于患有疾病的患者：一般卡 3mm 和 3degre；而对正常人一
般卡 1.5mm 和 1.5degere 或取 2. 五、 空间标准化即把被试的原始空间往标准空间上
估计， 以克服不同被试的脑结构之间的差 异问题。把结构像分割得到的信息来做功能像
的空间标准化，有两种方式： a、 使用 EPI 模板进行空间标准化 SPM 中：原始图像
Source Image：mean_***.img 头动校正后生成的文件，为某被试 各个时间点的平均像；
Image to write ：r*.img 所有头动校正后生成的文件；模板图 像 Template Image：
； Bounding box： -126 -72； 90 108 ； -90 90 Voxel sizes： 3 3 3。 . DPARSF
中类似可设 b、 使用一致分割的 T1 像进行空间标准化 分三部分： 1、 配准 coregister
将结构像与功能像匹配，即把被试的结构像变换到功能像空间 （被试的平均功能像） 2、
分割 转换后的结构像用一致的分割法则分割为灰质、白质、脑脊液。这样就 能把功能像
弄到标准空间去。此过程中得到一个由功能像去往标准空间的转换 矩阵。转换矩阵会写入
*_seg_ 文件中。 3、 标准化 把转换矩阵写到功能像上去。这样就可以知道怎么
从被试的原始空间到标准空间。 SPM 中： coregister—Reference Image：
mean_ —Source Image： ； Segment—data：
T1_—clean up any partitions： left clean— Affine Regularization：
推荐选欧洲脑，亚洲脑样本少。 Normalize—write—parameter file：
name_seg_—images to write： r*.img DPARSF 中简单勾选几项即可。 结果：
在工作目录下会生成 pictures for chknormalizition 文件夹，其中有被试标准化后 的图
像供检查。此外，使用 b 法时还会附带生成 VBM 文件夹，其中 T1imgsegment 下有
如 下文件：c1 开头的为灰质在原始空间的概率，c2 开头的为白质的，c3 为脑脊液的；
wc1 开 头的未标准空间灰质的概率，以此类推。 六、平滑（注意在做 Reho 局部一致
性前不能做平滑，故一般先做 Reho，后平滑；而计算 ALFF 和 FALFF 以及做功能连接
前一般要做平滑） SPM 中：image to smooth：w*.img; FWHM:[4 4 4] full width of half
maximum 半峰全宽？ DPARSF 中简单可设置 七、去线性漂移 由于机器的工作而升温
或被试适应，随着时间的积累会存在一个线性趋势 一般此处选 no mask ，可做全部体素
的去去线性漂移 Default mask： 里自带了一套 default mask 是在 spm 的先验模板中
卡了 50%的概率？ rest 八、滤波 低频滤波后的静息态 fmri 信号具有重要的生理学意
义，可能反映了自发的神经活 动。故一般去 LFFS：0.01—0.08Hz 高频滤波有意义么？
Part 2 Reho、ALFF/FALFF 的计算
一、局部一致性的计算 Reho ：Regional Homogeneity
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