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实验名称静息态fMRI数据处理方法的实验研究
指导教师：李淑宇
一、实验目的
本实验的目的是通过对睁闭眼静息态fMRI数据进行处理分析，使学生掌握 静息态fMRI数据处理的一般流程，了解其中存在的一些关键问题，通过分析不 同条件下的实验结果，理解预处理中去线性漂移及分形信号表征的重要性。
二、实验要点提ZF1、文献查阅
文献查阅的主要目的是了解实验工程的科学和工程背景材料，为实验设计 提供足够的知识和技术贮备。要点提示：
1）静息态fMRI数据预处理中去线性漂移的依据，原理和具体方法2）分形信号分析方法
2、实验方案设计
实验方案设计是整个实验中最为关键的环节，学生要在文献查阅的基础上 自行设计出整个实验的技术路线及各个实验环节的具体可行性方案。要点提示：
1）去线性漂移方法的选取2）分形信号表征方法的选取
3、预实验作为正式实验前的探索性实验是整个实验中十分重要的环节。要点提示：
1）编程实现不同去线性漂移方法2）编程实现分形信号特征的计算，并对标准信号进行验证
4、正式实验
正式实验无疑是整个实验过程中的核心局部。通过不同的实验条件，分析 不同的预处理方法和分形信号表征方法的应用范围。要点提示：
1）将睁闭眼状态的数据进行分类
2）采用预实验的方法对这些数据进行分析5、数据处理
对已获得的实验数据进行处理，得到睁闭眼状态下去线性漂移与不去线性 漂移前后的低频震荡的振幅，以及fMRI的分形特征，以图表形式显示。要点提 示：
1）将这些结果以伪彩色的形式显示在一个标准脑图像上；2）将去线性漂移的斜率显示出来，比拟不同的脑区漂移是否不同；
6、结果评价与分析
在实验数据处理结果的基础上，对实验结果进行评价和分析讨论。要点提示:
1）针对睁闭眼静息态fMRI数据进行分析，比拟去线性漂移与不去线性漂 移对信号的影响
2）比拟在睁闭眼静息态fMRI数据中是否存在差异，探讨这种分形分析方 法在区分睁闭眼静息态数据中的可行性三、实验背景材料
1、科学和工程背景材料了解静息态的含义，学习静息态fMRI数据处理软件
2、实验器材背景材料了解fMRI成像原理
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、实验时间分配建议

实验总课时数：40学时（2周）。建议实验时间分配如下:
1、文献查阅6学时2、实验方案设计6学时
3、软件学习及编程实现算法10学时4、实验数据处理与分析12学时
5、结果分析与讨论6学时五、进一步的思考与探索
1、深入思考静息态fMRI数据预处理方法的依据2、深入思考静息态fMRI信号的分形特征
六、主要参考文献Smith AM, Lewis BK, Ruttimann UE, Ye FQ, Sinnwell TM, Yang YH, Duyn JH, and Frank JA (1999). Investigation of low frequency drift in fMRI signal. NeuroImage 9, 526-533.
[1] Tanabe J, Miller D, Tregellas J, Freedman R, and Meyer FG (2002). Comparison of detrending methods for optimal fMRI preprocessing. NeuroImage 15, 902-907.
[2] Maxim V, Sendur L, Fadili J, Suckling J, Gould R, Howard R, and Bullmore E (2005). Fractional Gaussian noise, functional MRI and Alzheimer's disease. NeuroImage 25, 141-158.
[3] Wink AM, Bullmore E, Barnes A, Bernard F, and Suckling J (2008). Monofractal and multifractal dynamics of low frequency endogenous brain oscillations in functional MRL Human Brain Mapping 29, 791-801.