1、MRIMRI 數(shù)據(jù)處理基本流程數(shù)據(jù)處理基本流程 由于 MRI 是斷層掃描，耗費(fèi)時(shí)間較長，患者在進(jìn)行 MRI 掃描的時(shí)候不可避 免的會(huì)頭部挪動(dòng)， 導(dǎo)致照射出來的圖像不能一一映射； 不同人的頭顱， 腦部大小， 形狀都會(huì)有所差異，獲得的 MRI 圖像也千差萬別，無法對(duì)其進(jìn)行對(duì)比。所以我 們就必須用一種算法將所有的 MRI 圖像進(jìn)行空間轉(zhuǎn)換到一個(gè)比較標(biāo)準(zhǔn)的空間 （目前使用較多的是被神經(jīng)學(xué)家廣泛認(rèn)可的Talairach 坐標(biāo)系）將各個(gè)解剖結(jié) 構(gòu)一一對(duì)應(yīng)后，再與標(biāo)準(zhǔn)化圖譜或者不同個(gè)體之間相互比較（目前使用的是 Talairach-Tournoux 圖譜） 本文使用的是 SPM 軟件和 MRIcro 軟件處

2、理圖像數(shù)據(jù)，將 MRI 圖像進(jìn) 行數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)分析的基本流程： （1）數(shù)據(jù)預(yù)處理： 1圖像格式轉(zhuǎn)換 2slice timing 獲取時(shí)間校正 3realign 頭動(dòng)校 正 4Coregister 不同成像方法間的圖像融合 5nomalize 不同被試之間的圖像標(biāo) 準(zhǔn)化(歸一化） 6smooth 空間平滑2 3 4 統(tǒng)稱圖像的空間變換 （2）模型構(gòu)建與參數(shù)估計(jì)： :1建立統(tǒng)計(jì)模型 2將數(shù)據(jù)應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)模型 3進(jìn)行參 數(shù)統(tǒng)計(jì)得到單個(gè)被試的結(jié)果，多個(gè)被試的組分析 數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理 SPM 是一款以 MATLAB 為平臺(tái)的軟件， 所以使用 SPM 前一定要安裝 MATLAB。 打開 MATLAB

3、 軟件，界面如下： 1.圖像格式轉(zhuǎn)換。 在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理第一步要先將圖像格式轉(zhuǎn)換成 SPM 可以識(shí)別的 ANALYZE 格式。 轉(zhuǎn)換之前先將原始數(shù)據(jù)放在 MATLAB 下面的 mri image 文件夾 下，將路徑設(shè)置成 D：MATLABworkmri image 設(shè)置過程如下： 點(diǎn)擊紅色方塊所指的按鈕，在彈出的窗口中選擇工作路徑，按確定按鈕即可。 設(shè)置完工作路徑后，利用如下方法，將 SPM2 及其所有子文件夾添加到 MATLAB 的搜索途徑中 （1.點(diǎn)擊 file 按鈕， 在下拉菜單選擇 set path2.在彈出的路 徑設(shè)置窗口點(diǎn)擊Add Folder瀏覽并選擇目標(biāo)文件夾，eg:D:spm

4、23.點(diǎn)擊 save 按 鈕 4.點(diǎn)擊 close 按鈕,完成添加） 在打開 SPM 之前，應(yīng)先確定默認(rèn)變量的設(shè)置是否準(zhǔn)確，具體做法如下：1. 在 matlab 命令窗口輸入“edit spm_defaults打開 spm_defaults.m 文件 2.查看 defaults.analyze.flip 條目，確認(rèn) defaults.analyze.fip 值是否為 1，若不是，改成 1 打開 SPM：在 matlab 命令窗口輸入“spm回車后出現(xiàn)下面窗口，按黃色長方形 覆蓋的按鈕，方可打開 SPM 軟件（或者直接輸入 spm fmri 即可打開） 左上角的窗口代表按鈕窗口，用以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處

5、理分析；左下方的窗口為輸入窗口，右邊的 窗口為圖形窗口，用以顯示圖像結(jié)果 圖像格式轉(zhuǎn)換：圖像格式轉(zhuǎn)換：1.點(diǎn)選按鈕窗口中 Tool boxes 菜單中的 Dicom 選項(xiàng) 2.在彈出對(duì) 話框中選擇所有*IMA文件， 點(diǎn)done 3.轉(zhuǎn)換完畢， 刪除原文件夾下的*IMA數(shù)據(jù) 4. 結(jié)果將在該文件夾下生成三個(gè)*.img/hdr/mat 文件 5.結(jié)束 圖像格式轉(zhuǎn)換方法二：用 MRIcro 軟件進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換（1）單擊 convert foreign to analyze(2)出現(xiàn)第二個(gè)窗口，將左邊的數(shù)據(jù)填完后，單擊箭頭所指“選擇” 選擇所要轉(zhuǎn)換的文件夾后， 單擊確定即可生成兩 個(gè)文件*i.img/h

6、dr 。 （如被試者有 n 次試驗(yàn)，則需要建立 n 個(gè)文件夾，分別轉(zhuǎn)換圖像格式） 頭動(dòng)校正：意義：realignment of functional time-series. 1 E A 點(diǎn)擊按鈕窗口中的 Realign 下拉菜單中的 Realign 按鈕（將同一被試者不同采 樣時(shí)間點(diǎn)上的 3D 腦圖像對(duì)齊 A 2 E A number subjects要處理的被試個(gè)數(shù) eg:1 A 3 E A number sessions,subj1第一個(gè)被 試者的試驗(yàn)次數(shù) eg:1 A 4 E A images,subj1,sess 1選擇文件夾中所有 i.img 文件,點(diǎn) done A 5 E A w

7、hich option?coregister&reslice A 6 E A create what?【*All images+mean image 結(jié)果SPM 將更新 i.mat 文件，并文件夾中生成一個(gè)頭動(dòng)參數(shù)文件（rp_i.txt ） ，還在文件夾 中生成 meani.img/hdr/mat 文件跟 ri.img/hdr/mat 文件。 (如果第一個(gè)被試者有 n 次實(shí)驗(yàn)， 則頭 動(dòng)校正結(jié)果為:在每個(gè)文件夾中 SPM 均更新 i.mat 文件，并分別生成一個(gè)頭動(dòng)參數(shù)文件 （rp_i.txt ） ，還在文件夾中生成 meani.img/hdr/mat 文件，并在圖像窗口中顯示 n 個(gè)試驗(yàn)的

8、的頭動(dòng)曲線圖，如下） 注：如試驗(yàn)次數(shù)只有一次，就沒有上述頭動(dòng)曲線圖注：如試驗(yàn)次數(shù)只有一次，就沒有上述頭動(dòng)曲線圖 Coregister圖像融合（配準(zhǔn)） 圖像融合（配準(zhǔn)） 【頭動(dòng)校正僅對(duì)同一被試的同一種成像方法 (或成像模態(tài)）有效，對(duì)于同一被試的不同成像方法所的圖像，由于它們之間沒 有足夠的可比性，就需要用圖像融合的方法來做空間校正】 基于 MRI，健康人的腦組織通?？煞譃槿薪M織類型：灰質(zhì)，白質(zhì)，腦脊液。SPM 軟 件采用聚類算法中的 HARTIGAN 混合模型的最大似然方法來分隔這三部分。 （這一方法開 始只用在 T 加權(quán) MRI 上，后來也用到 PET 等其他腦功能成像方法中的腦組織分割）分

9、割完 后，同一種組織不同成像方法所得圖像之間就有了足夠的可比性。 關(guān)鍵的步驟：點(diǎn)擊按鈕窗口中的Coregister 1.number of subjects/session1 2 E A which Optioncoregister only A 3 E A Target image:選 target 文件夾下的 T1.mnc 或者別的模板 A 3 E A Source image:選功能像目錄下的 meani.img A 4 E A Other image:選功能像目錄下的 ri.img 結(jié)果：產(chǎn)生 ri.mat 和一個(gè) meani.mat 文件 Normalize 【spatial nor

10、malizsation of image volumes to a template （空間 標(biāo)準(zhǔn)化到一個(gè)模板上） 】個(gè)體大腦在形狀，大小等方面存在明顯差異， 所以我們將不同被試者腦圖像標(biāo)準(zhǔn)化到同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)腦空間(通常是 Talairach 標(biāo)準(zhǔn)腦空間） ，使不同被試者腦圖像同一像素代表相同的解 剖位置） 為了確保最優(yōu)的標(biāo)準(zhǔn)化，image 和 template（模板）應(yīng)該被放在相似的開始位置， 這可以通過選擇 Check Reg 檢查。 Normalize 前需進(jìn)行的操作(1)在 SPM 中選擇 default， 然后在對(duì)話框里選擇 spatial normalize. A 2 E A defa

11、ult for writing normalize. A 3 E A Preserved concentrations A 4 E A Bound box 中選： -90:90 -126:90 -72:108 (Template) A 5 E A Voxel size 中選： 3*3*3 A 6 E A Interpolation method 中選：Trilinear interpolation A 7 E A No warp 如下： Normalize 具體步驟：點(diǎn)擊按鈕窗口中的 Normalize 按鈕 然后 1Which option?*Determine Parameters & W

12、rite Normalised （目的是把 image 標(biāo)準(zhǔn)化到模板上，然后把 normalize parameter標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)保存在 mat 文件 里） 2Template imagespm2templates 目錄下的 T1.mnc 3Source imageeg 功能像目錄下的 meani.img 文件 4Images to write功能像目錄下的 ri.img 文 件 5當(dāng)問第二個(gè)被試的 Source image，如果沒有，直接點(diǎn)擊 Done 就可以。 結(jié)果結(jié)果產(chǎn)生 wri 開頭的 hdr 和 img 文件以及 spm2.ps, meani_sn.mat”文件，并在 圖形窗口中呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)結(jié)果。 （如圖所示） Smooth空間平滑就是將數(shù)據(jù)在空間上用一個(gè)光滑的函數(shù)去 卷積，這個(gè)光滑的函數(shù)被稱為卷積核函數(shù)】 Spatial smoothing 的作用:1,提高信噪比，腦功能成像探測到的神經(jīng)生理信號(hào)來源 于數(shù)毫米尺度內(nèi)腦血流等的改變，圖像重建中對(duì)應(yīng)著低空間頻率部分，噪聲對(duì)應(yīng) 著高頻部分，空間平滑后，噪聲得到很大抑制 2.使殘差項(xiàng)更符合高斯分布假設(shè)， 這對(duì)用高斯隨機(jī)場理論來做統(tǒng)計(jì)推斷很重要 3.消除不同被試腦結(jié)構(gòu)間的細(xì)微差 別。在圖像歸一化后，不同被試之間的腦結(jié)構(gòu)仍有細(xì)微差異，空間平滑后這種差 異將