1 简介

1、fMRI文章增长迅速。

        原因：无创性、高空间/时间分辨率、速度快。

        原理：脑内神经活动引起血氧增加，未能被神经活动全部消耗，可利用血氧水平表示神经活动。

        血液动力学响应特点：1、慢。2、线性非时变系统。

        则：神经活动的时间序列可以转化为血液动力学时间序列。

2、fMRI数据分析

        早期：任务激活图之间相减--配对t检验。 局限性：所需时间长；未考虑时间结构。

        之后：事件相关设计。局限性：耗费大量扫描时间。

        接下来：事件间隔为2s，BOLD响应为线性时不变系统。一般线性模型分析fMRI数据。

        BOLD存在漂移噪声，结合滤波或干扰性回归变量，或使用时间自相关模型对漂移进行建模。

        “固定效应”统计推断：连接所有个体的时间序列。局限性：个体影响明显。

        “混合效应”模型：整合体素的单独效应估计，被试间的效应。局限性：个体内变异的差异。

        改进：同时使用单被试效应图像和标准差图像。

        激活模式分析（多体素模式分析（MVPA）、模式信息分析或机器学习）：通过激活模式区分实验条件，模式中的信息分析。

3、分析步骤

        因素：1、伪迹。2、变异（个体/时间）。3、维度大。

        质量控制：确保数据不被伪迹破坏。

        扭曲校正：校正fMRI图像经常发生的空间扭曲失真。

        头动校正：校正头动，将扫描的时间序列图像重新对准。

        层间时间校正：校正图像不同层之间的时间差异。

        空间标准化：将不同个体的数据对准到一个通用空间结构上，使得所有数据可以合并进行组分析。

        空间平滑：有意模糊数据以降低噪声。

        时间过滤：在时间维度上过滤数据，以去除低频噪声。

        统计建模：将统计模型拟合到观测数据，以估计任务或刺激引起的响应。

        统计推断：估计结果的统计显著性，校正整个大脑中进行的大量统计检验进。

        看结果：对结果进行可视化，并估计效应量。

4、软件包

        SPM：伦敦大学学院（UCL）MATLAB开源

        FSL：牛津大学（Oxford University）UNIX开源

        AFNI：美国国立精神卫生研究所（NIMH）UNIX开源

        Brain Voyager：Brain Innovation 公司Mac OS X, Windows, Linux商业（非开源）

fMRI图像处理

5、所需知识

        概率与统计。

        计算机编程。

        线性代数。

        磁共振成像原理。

        神经生理学和生物物理学。

        信号与图像处理。