fMRI图像处理.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,fMRI,图像处理,ZhiweiGuo,2013-03-18,1,内容提纲：,fMRI,图像预处理；,Seed-based,（基于种子点）的功能网络分析方法；,ICA-based,（基于独立成分分析）的功能网络及网络间连接性分析方法；,2,fMRI,图像预处理,1.,数据类型转换,图,1,一个图像文件为一个采集层,图,2,一个图像文件为一个,volume,（一次全脑扫描）,（,1,）,MRI,仪器上获取的图像格式：,.dcm,，,.IMA,，,.SR,等,(DICOM),；,（,2,）,spm,软件可以处理的图像格式：,.nii,或,.img;,因此，需要对采集图像进行数据类型转换才能使用,spm,软件软件进行处理。,3,数据类型转换工具,Dcm2niigui(MRIcroN,软件提供,),2.Spm,软件,-Dicom Import,图,3.dcm2niigui,软件界面及转换结果,图,4.spm,软件界面及转换结果,4,2.fMRI,图像预处理,（,1,）,spm,软件实现预处理；,（,2,）预处理前将数据格式转换之后的前,5,个,.img,和,.hdr,（,001-005,）图像删除；,（,3,）预处理步骤：,时间校正,-Slice timing,；,头动校正,-Realignment,；,标准化,-Normalization,；,平滑滤波,-Smooth,；,5,Slice timing,目的：将一个,volume,中所有层的信号校正到同一个时间点上；,Data:,导入需要时间校正,.img,数据,Number of Slice:,一次全脑扫描的,fMRI,图像的层数,TR:,一次全脑扫描时间,TA:,一次全脑扫描第一层与最后一层时间间隔,TA=TR-TR/(Number of Slices),Reference slice:,时间校正的参考层（一般时间中点对应的层数,即,TR/2,时对应的层数）,Slice order:,扫描顺序，我们一把采用间隔扫描的方法扫描顺序为,1,3,5(SliceNumber-1),2,4,6SliceNumber,菜单栏：,Import-Display/hide foreign header,菜单栏：,Header-Information,结果：生成,a,开头的,img,，,hdr,及,mat,文件,6,Realign,目的：估计采集过程中被试头动的参数，并根据参数对所有图像进行空间调整；,Data:,导入时间校正之后的图像；其他参数,不变；,结果：产生,ra,开头的,img,，,hdr,，,mean*.img,，,mean*.hdr,，,spm*.ps,以及,rp_a*.txt,平动参数曲线,转动参数曲线,Num Passes:,参考图像,MRI,一般选,Register to first,，,PET,一般选,Register to mean,；,7,Normalization,目的：将个体脑标准化到标准脑模版空间（,MNI,空间），便于统计分析；,Source Image:,选择,mean,*,.img,用于估计标准化仿射变换参数；,Image to Write:,选择,ra*.img,图像，,mean,图像的估计参数对头动校正后的图像进行变换；,Template Image,：,标准模版图像，选择,EPI.nii;,Voxel Size:,标准化之后的图像体素大小，这里输入,3 3 3,（太小计算过程中可能会溢出）；,结果：生成,wra,开头的,img,及,hdr,文件以及,spm*.ps,文件,8,Smooth,目的：对图像进行空间平滑滤波，提高图像的信噪比；,Images to Smooth:,选择,wra*.img,图像，对标准化之后的图像进行平滑处理；,FWHM:,（,Full Wave at Half Maximum,高斯半高宽,），高斯核滤波器的半高宽，其大小影响滤波效果。一般选标准化后图像体素大小（上一步,3*3*3,）的,2-3,倍。,结果：生成,swra,开头的,img,及,hdr,文件以及,spm*.ps,文件,9,图像质量控制,1,、,查看图像，视觉判断是否有,伪迹，,伪迹包括，信号缺失，图像扭曲等,；,2,、根据预处理结果：,Realign,结果,Translation,大小不能超过体素大小（比如，采集图像体素,3.75*3.75*4,），不能超过,3.75,；,Rotation,不能超过,1,；,Normalization,结果图像基本上能与标准模版匹配，不能出现明显变形的情况；,保证同组数据预处理过程中设置的各项参数保持一致，比如，,Normalization,中的,Voxel size,大小，,Smooth,中,FWHM,大小；,组水平的统计结果与预期结果是否一致，如果不一致首先要查看组内所有被试的结果是否有个别比较异常的情况出现。,10,Seed-based,功能网络分析,EPI Data,Slice Time Correction,Motion Correction,Normalization,Spatial Smoothing,Preprocessed Data,Pearson correlation,Two Sample t-test,Nuisance Covariates,Global,White Matter,CSF,Signal Drift,Motion Components,Seeds signals,Extraction of Timeseries,Preprocessing,Individual,Group,MultiRegression&filtering,11,ROI,选择,1,、根据已有坐标（一般为文献提供），,DMN,中后扣带回,PCC,（,0,-52,30,）。然后以给定坐标为中心点取其周围（包括自身）,27,个体素作为,ROI,；,2,、根据给定大脑分区模版图像（,AAL,模版，,Brodmann,模版）,AAL,模版，不同颜色具有不同的值,根据,ROI,区域对应颜色得到模版,转换模版体素大小（与预处理之后图像体素大小相同）,将模版内,ROI,区值转换成,1,12,ROI,选择,3,、通过,MRIcro,软件手动绘制；,4,、采用,WFU,toolbox,选择,ROI,脑区；,13,干扰信号提取,1,、,Global,（全脑平均信号）；,2,、白质平均信号（,White Matter,）,;,3,、脑脊液平均信号（,CSF,）；,4,、漂移信号；,5,、头动参数（,rp,）,:,预处理过程中产生的,rp*.txt,文件中的值（,6*timecourse,）；,目的：相邻体素信号之间存在一定的干扰，所以需要将对灰质信号存在干扰的信号提取出来，并通过回归分析的方法去除这些信号的影响。,全脑区域,白质区域,脑脊液区域,漂移区域,14,多元线性回归及滤波,1,、,MultiRegression,：,regress,函数，将前面得到的干扰项信号作为回归项，进行回归分析，得到结果即为去除干扰的灰质信号。,2,、,BOLD,信号为低频信号，频率范围在,0.01-0.08,之间，所以需要对,ROI,内及所有体素信号进行一维信号滤波处理；,15,相关性分析,方法：,1,、,Pearson,相关性分析,R,P=corrcoef(x,y),；计算,x,，,y,之间的相关系数及显著性；,2,、偏相关,RHO,PVAL=partialcorr(.,param1,val1,param2,val2,.),；,一般计算相邻两个信号的相关性的时候会用到，后面的,param,等为相关项；,3,、延时相关；,函数仍为,corrcoef,，但是计算相关的信号是多个时间延时情况下的计算结果。,结果：,1,、相关性矩阵；,2,、功能连接网络；,16,组内及组间统计检验,单样本,t,检验,双样本,t,检验,注意：,Group1,和,Group2,的输入顺序；,首先需要对相关矩阵进行,Fisher Z,变换，使得相关系数值满足正态分布，之后才能够进行统计,t,检验分析；,17,ICA-based,功能网络分析,1,、软件,-Gift,；,2,、方法时空,ICA,，得到空间独立的网络成分及其对应的时间序列；,Setup ICA Analysis:,导入进行,GroupICA,分析的,fMRI,数据并进行相关参数设置；,Run Analysis:,根据设置参数进行,GroupICA,分析得到独立成分（功能网络）；,Setup ICA Analysis:,相关分析信息，比如成分个数等；,Display GUI:,显示分析结果，下面是三种显示方式；,18,Setup ICA Analysis,一般讲预处理之后的图像数据保存在单独的文件夹中，并将进行,GroupICA,分析的所以被试文件夹放在一起，便于进行,ICA,分析。,这里，导入数据并确定成分个数及,ICA,分析方法；,19,ICA Result,成分及对应的时间序列,显示界面,Orthogonal,Composite,20,成分选择,文献中给出的各类网络的空间分布情况,21,网络间相关性分析,时间序列图像,1,、延时相关（一般,-5s-5s,）；,2,、要对时间信号进行插值处理；,3,、相关性分析与,Pearson,分析方法相同，但是无需进行回归分析，因为白质等信号成分已经被分为单独成分，仍需滤波。,网络相关矩阵及连接图,22,结果查看,叠加选项,叠加结果,23,Thank you,！,24,