是fMRI数据处理和分析的主要任务。可分为数据的处理、分析和结果的呈示（见图2）。 二、功能图像数据的处理 校正(Re-alignment)。...三、功能数据的分析 在数据预处理之后，采用适当的算法把真正的代表激活的象素提取出来，即功能数据的分析。在最先的fMRI研究中 ，仅采用图像相减的简单方法来演示任务依赖的脑区域。...Friston和其同事用作PET数据处理时开发的一个标准的统计工具，可以将所有感兴趣和非感兴趣的因素都包含于设计矩阵，如果能够充分考虑时间序列间的时间空间自相关，可以用于fMRI数据的分析。...PCA和ICA的缺点是对于大部分的不同成分的数据相关性难以给出一个生理解释。 四、功能磁共振数据可视化方法 fMRI数据经过处理和分析，以直观的形式表现出来，以方便结果观察和引用。...以上简单介绍了fMRI数据处理与分析的原理及方法。这些步骤的实现均靠软件根据不同算法完成。专业软件多种多样，但方法和步骤都基本相同。
这些小块是fmri分析的基石，他们被称为体素(voxel)或者(volume elements)。 ? 每个体素都有一个数字（在这里代表强度）和空间位置与之对应。...这个图片的意思是如果在0时刻发生了某些活动，BOLD信号就会发生这样的变化：首先上升，接着达到峰值，然后衰退并进入一段时间低谷，低于baseline十几秒 实际上，fmri数据分析是一个大数据的问题 ⁃...每一个大脑体积包括100，000个体素测量值 ⁃ 每一个实验会有上百次大脑扫描 ⁃ 每个实验都会重复很多被试（10-40），为了做群体性推论，因而我们需要分析的数据非常巨量 数据分析的挑战性 ⁃大数据问题...⁃信号相关性弱 ⁃数据有复杂的时序和空间噪音 fmri数据数据处理过程： ⁃ 数据获重建过程 ⁃ 预处理过程：时间校准，头动校准，配准与标准化，空间平滑处理 ⁃ 数据分析过程：定位大脑活动、连接强度分析...、预测 fmri数据分析的三个目标 大脑活动的mapping，我们要决定在进行特定任务时大脑什么部位会被激活，同时我们也要处理好噪音的问题，比如这样，噪音就会到来这样“费解”的影响，所以我们需要经过一个假设检验的比较过程来得到我们的结论
fMRI数据集，测试相同的9个预先假设，来评估功能磁共振成像(fMRI)结果的这种灵活性的效果。...该数据集包括来自108个被试的fMRI数据，每个被试执行一个任务两个版本中的一个，该任务之前被用于研究风险决策。...在向70个团队(其中69个团队以前发表过fMRI)提供了原始数据和可选的数据集预处理版本(使用fMRIPrep)后，他们被要求对数据进行分析，以测试9个事先假设(表1)，每个假设都包含了与任务特定特征相关的特定脑区活动的描述...四、讨论 70个独立的分析团队分析了一个fMRI数据集，他们都使用了不同的pipeline，结果显示报告的二元结果有很大的差异，团队之间对大多数测试假设的分歧很大。...此外，虽然目前的研究仅限于分析单一的fMRI数据集，但似乎很有可能在其他研究领域也存在类似的变异性。在这些领域中，数据是高维的，分析工作流程是复杂和多变的。
在磁场等条件一样时，fMRI扫描出的图像的时间分辨率越高/低，对应的空间分辨率就越低/高，很多时候我们需要根据不同的情况在两者之间找到一个平衡点。...这样我们就可以分析两种状态相比之下大脑的信号有什么区别。但其空间分辨率较低，相对结构图像来说很模糊。 ? 二， 扫描过程 大脑是一个三维的立体结构。我们都是一层一层的扫描它。...每一次扫描都会得到很多数据。每一次有很多体素，每个体素都有一个自己的强度值。这也是最基础的测量值。所以整个实验的数据就是这样一层层下来的，一个实验有很多被试，每个被试会参加很多轮扫描。...我们就是通过这些原始数据来对实验进行分析并得到一些规律的。 转载声明： 摘自知乎专栏“原来大脑是这么工作的”专栏！https://zhuanlan.zhihu.com/p/22002650。
将不同个体的数据的脑区位置标准化（Standardize the location of brain region）以便于进行组间分析（Group analysis）。...图 1 fMRI数据预处理流程 在这个模块中我们会讨论将图像与脑图谱模板（atlas template）配准及平滑（smoothing）的过程。...标准化之后我们要做的就是空间滤波，在统计分析前对采集到的数据进行空间平滑是很普遍的，这可以提高信噪比（signal to noise ratio），消除伪影（artifacts），使数据更符合分布假设（...图 4 平滑核尺寸对激活检测造成影响的例子 最后，再来回顾一下fMRI数据预处理的流程（如下图 5所示），扫描得到的结构像和功能像都需要进行预处理。...最后，功能像进行平滑，就可以开始数据分析了。 转载申明： 作者：窦权 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22385985 来源：知乎 著作权归作者所有。
Introduction： fMRI数据的空间归一化已广泛应用于各种软件包，包括AFNI（http://afni.nimh.nih.gov/afni），SPM[Friston，2005]和FSL（www.fmrib.ox.ac.uk...但缺点是没有考虑到几何失真对EPI数据的影响，因为这种方法假设仿射变换可以校正同一被试EPI和T1数据之间的任何差异（图1）。 ?...Methods： 本文通过在四个数据集的组分析中分别应用EPInorm或T1norm两种方法进行EPI空间归一化（图2），然后根据多种指标对比两种方法： 第一个指标（数据集Ex1,2和4）基于被试配准图像的体素差异性进行评估...第二个指标（数据集Ex3），使用SPM图像对齐算法计算每个被试相对于数据集中某个随机被试的平均位移。...Calhoun V D, Wager T D, Krishnan A, et al.The impact of T1 versus EPI spatial normalization templates for fMRI
在这里，我们的目标是量化数据的性质和模型参数的选择如何影响模型检测FC时间变化的能力，使用模拟fMRI时间过程和静息状态fMRI数据。...数据按照HCP预处理管道进行预处理，用于静息态fMRI。...简单地说，在经过最小空间预处理和表面投影将数据转换到灰度空间后，利用单会话独立分量分析(ICA，使用FSL的MELODIC)，以及使用FSL的FIX对噪声成分进行分类和去除。...作为减少模型中每个状态自由参数数量的替代策略，我们还测试了使用主成分分析(PCA)或将每个hmm -状态建模为概率PCA模型(HMM-PCA)降低原始数据维数的效果。...讨论时变FC模型识别fMRI数据上的时间变化状态的能力取决于许多因素，可以归因于数据方面和模型方面。
Functionnectome自带一个开源的配套软件，并通过将该方法应用于现有的数据集和任务fMRI之外，开辟了研究功能网络的新途径。 1....因此，整合功能和结构数据来探索白质通路的功能仍然是一个罕见的努力。只有少数研究开始研究这一研究路线，并获得初步证据表明，可以将fMRI信号投射到白质。...简单地说，它比较了静息态fMRI和结构连接性的统计独立成分。在我们的分析中，应用于HCP测试重测数据集的静息态fMRI数据的独立分量分析产生了17个静息态网络(从20个分量中)。...相比之下，应用于相同数据的经典fMRI分析显示了左运动手区、SMA、纹状体以及小脑右前叶的涉及(图3b)。 这些结果被左手手指敲击任务的功能连接体和激活分析优雅地反映出来(图3c d)。...这个工具箱允许将Functionnectome应用于任何先前获得的fMRI数据集。工具箱非常灵活，用户可以整合自己的经验，当前的版本为白质整合功能的研究开辟了新的途径。
随着技术的进步，功能磁共振成像（fMRI）已成为脑疾病、认知神经科学等领域的重要研究手段。思影科技紧随潮流，推出了一系列fMRI数据处理培训课程，广受相关领域研究者们的好评。...为此，思影科技推出fMRI数据处理服务，以更好地协助解决大家面临的科研问题，如感兴趣请联系杨晓飞siyingyxf或19962074063（微信号）进行咨询，电话：18580429226 ?...四、Task-fMRI数据处理： 如果您更关注给定任务的情况下，受试者的大脑会如何反应，脑区间的联系会产生何种变化，那么，思影提供的任务态数据分析，是您的不二之选。 （1）激活分析。...图示：RSA可视化例子 五、独立成分分析（ICA） 默认模式网络（DMN）的发现，推动了fMRI领域的研究。独立成分分析这种数据驱动的方法，为大家打开了一个看待脑功能活动的新视角。...基于多模态CCA框架（mCCA），融合功能磁共振（fMRI）、结构磁共振（sMRI）、脑电（EEG）等模态数据，估计出一系列融合成分，并对成分做统计分析。 ?
然而，我们必须考虑多种技术因素，从实验设计到数据采集、数据处理以及方法的内在限制，以优化fMRI分析并对数据作出最准确和最有根据的解释。...关键词：fMRI，数据收集、预处理、分析 应用领域 fMRI技术被广泛应用于认知神经科学领域（比如感知运动功能、语言、视觉空间、注意、记忆、人格、决策、执行功能）以及成瘾、神经营销等等。...（O）基于任务态的分析方法（P）基于静息态的分析方法（Q）统计界面（R）可视化。 Power分析 fMRI研究因为样本量少、比较次数多导致统计效应低而一直为人诟病。...表2 fMRI刺激呈现工具 ? 质控和预处理 质控和数据格式转换 第一次质控是在数据采集时，一边扫描一边浏览数据非常重要。...结论和未来展望 fMRI目前在脑功能研究中很受欢迎，并有望在未来变得更加突出。本文旨在为新手提供fMRI研究的一套指南，从实验设计、数据采集到数据分析和结果汇报，希望能对大家有所帮助。
数据预处理 功能磁共振数据预处理流程包括数据格式转换、去除不稳定时间点、时间层校正、头动校正、空间标准化、空间平滑、去线形漂移、滤波、回归协变量、去除头动过大的时间点等。...静息态数据处理 1）频域信号分析（ALFF、fALFF、slow3、slow4、slow5等） 通过傅立叶变换，计算血液动力学相关的特定频率段（如0.01～0.08Hz）的振幅信息，可以反应大脑局部活动强度...6）MVPA:基于体素的机器学习分析 将标签化的功能磁共振数据划分为训练集和测试集来训练SVM/SVR等分类器，并通过交叉验证（cross validation）的方法，计算分类精度。 ? 3....任务态数据处理 1）实验程序的E-prime/psychtoolbox实现 2）一阶分析（构建基于被试的设计矩阵以及广义线性模型） ?...3）PPI（生理心理交互分析） 4）组水平统计分析与数据可视化 上述功能磁共振指标均可进行统计比较，包括t检验、方差分析、回归分析以及置换检验等；本公司提供多样化的多重比较校正方案如
通过前面的学习了解，我们知道最原始的Fmri数据是4维的，包含三围的空间信息和一维的时间。在实际应用中，我们更多的是利用大脑图像时间序列做研究分析，因为无法直接使用fmri数据做相关研究。...在我们使用数据之前，我们需要对原始数据做一些数据预处理和变换。 1. mask 在所有的分析之中，我们第一步所做的事儿都是把四维fmri数据转换为二维矩阵，这个过程称为MASK。...通过mask得到的二维矩阵包含一维的时间和一维的特征，也就是将fmri数据中每一个时间片上的特征提取出来，再组在一起就是一个二维矩阵。如图所示： ? ?...Timeseries Mask之后的数据我们也可以做研究分析了，但是我们也发现特征实在是太多了，根本就无法下手，或者是计算两太大。...最简单的一个例子我们想研究北京的雾霾与堵车之间是否有关，那么我们就要得到相应的数据后分析数据，可事实是北京每天都堵车，程度也还一样，没有什么变化，也就无法分析了（这个例子有点儿扯）。
fMRI专题班（重庆4.8-13） 思影数据处理业务一：功能磁共振（fMRI） 目镜式功能磁共振刺激系统介绍 实时分析 在正常的工作流程中，fMRI数据收集之后，将从扫描仪传输到服务器上，然后在数周...由于数据的复杂性，如果每位被试的观察次数较少，可能会妨碍fMRI分析。如果每个体素都被视为变化的维度，则可以将体素上的活动模式描述为这个高维空间中的点。...这种关系可以通过图论和拓扑数据分析来表征和量化。 知道从哪里开始：用于指导和约束分析的模型。 迄今为止，所描述的新方法通过利用统计和计算方法的进步来进一步识别和放大fMRI数据中的信号。...这种结构可能是由刺激引起的：例如，来自大型在线数据库的单词共现模式的计算分析已被用于约束对那些被感知到的fMRI数据的分析。结构也可能来自有关潜在认知机制的假设，特别是当这些机制可以定量地体现时。...Box 3 实时云软件服务（SaaS） 随着神经影像数据集越来越大和分析算法变得越来越复杂，fMRI分析的计算需求也在不断增长。传统上，这些计算需求需要本地高性能计算集群的支持。
（F和G）使用时间泛化方法和fMRI分析的M / EEG数据融合显示，持久性神经反应的不同方面分别与EVC和IT皮质有关。...数据的融合并不是一个单一的算法公式，而一种汇聚多变量的分析框架思路，用这种思路可以更好地与其它多变量数据分析方法结合起来以更好地描述大脑加工过程，作者也在接下来的篇幅里讨论了运算这一思路的两个重要示例。...时间泛化分析通常产生2个维度的矩阵，指示M/EEG中的多变量表示空间何时相似。对脑磁数据进行时间泛化分析发现，其表现出瞬时性和持久性共存的复杂模式。...然后将这三种类型的RDMs结合起来，用共性分析来揭示与每个模型唯一相关的数据方面。...首先，作者融合了EEG和FMRI数据，揭示了一个从感觉到顶叶区域再到额叶区域的加工级联（图5A）。第二步，作者将M/EEG-fMRI分析更上一层楼，将其结果作为进一步分析的起点。
为了更快的应用，电极被安装在与浴帽类似的弹性帽中，确保所有受访者的数据可以从相同的头皮位置收集。 ?...EEG设备的电极不能单独的测量某个神经元放电的，而是同时测量数千个神经元簇放电的结果，然后通过EEG设备的放大器将信号放大，进行数字化描述记录到软件中，进行数据采集。...想要获得大脑活动的图像，这就需要使用fMRI的技术了。 什么是fMRI(功能磁共振成像呢)呢？...这是我们在fMRI看到的数据，通常可以在MRI图像上看到。 ? fMRI的一个缺点是时间分辨率。由于血流变化需要几秒钟的时间，并且实际记录受到计算因素的限制，因此数据收集速度变慢。...用MRI / fMRI进行现场工作也不会发生，因为它们不够便携。 用脑电图进行实验也不需要太多麻烦——有时只需戴上耳机，检查数据质量。自动计算的指标还可以通过脑电图快速了解人类行为。
BOLD fMRI包含多种来源的噪音，与设备本身和被试本身相关 噪音的来源 －系统内自由电子的热运动 －磁场和其梯度的不稳定性 －头动及其对磁场的交互影响 －生理影响：心跳、呼吸，co2浓度 这些噪声如何在数据内出现...所有fmri的数据都有一些伪影，在做数据分析的时候如果遇到严重的伪影问题是很难处理的，所以我们需要在数据获取的时候就尽量避免。...漂移： 在fmri中的单个体素强度信号随时间的缓慢变化(低频噪音)，扫描器的不稳定是漂移的主要成因，因为即使是对尸体的扫描中也可以看到漂移，不过生理噪音也是很重要的 我们需要在预处理与进行数据分析时都考虑到漂移的问题...在数据分析中我们会处理这些问题，但是这个处理并不是完美的。 生理噪音 呼吸与心跳也会在特定的频率上产生噪音，它可以在数据分析中被建模出来，但是如果TR(扫描的重复时间)太低了，就会存在一些混淆的问题。...建模fmri噪音 许多噪音部分可以在分析之前被去除，包括低频漂移与图片的异常值鉴别，不过是无法去除所有噪音的，有一些显著的自相关还是经常会留在信号内的。
图1 一个典型的fMRI研究通过平均时间(通常是5 - 10分钟的数据)来测量激活或功能连接 2. fMRI个体差异研究简史 1992年3月，Kwong等人和Ogawa等人先后报道了第一批利用...例如，多重激活估计可以通过将回归量分别拟合到fMRI扫描的前半部分和后半部分来产生(即，分割分析)，或者，在更细粒度的水平上，通过将独立回归量拟合到扫描中的每个试验中来产生。...类似地，多个功能连接性估计可以通过将单个扫描分割成两半，从而产生两个功能连接性估计，或者，在极端情况下，通过对每个fMRI体积或数据点产生协方差估计。...此外，主流的数据处理技术往往不能完全去除这些生理伪影。ME-fMRI是一种新兴的、基于生物物理学原理的方法，可以从fMRI数据中分离和去除噪声和非bold源的方差。...然而，ME-fMRI仍然需要谨慎的数据清理实践，因为在非神经BOLD效应(例如，整个扫描过程中的呼吸模式)中稳定的个体差异仍然会干扰个体差异研究。
特别是，Logothetis及其同事率先在灵长类动物中对LFP和fMRI数据进行了同时研究，结果表明LFP与BOLD反应相关。...同样，在对松鼠猴进行的不同剂量麻醉药物的研究中，fMRI数据显示，麻醉水平的增加导致信号波动的幅度减小，并降低低频带波动的功率。...ReHo的一些更复杂的应用包括:2dReHo，这是一种二维变体，将预处理的fMRI数据投影到皮质表面的顶点上，然后在顶点和最近邻之间计算KCC;Cohe-ReHo，一种测量频域同步的技术，不依赖于KCC...由于Jiang等、Cui等、Li等和Fang等的文章报告了来自两个或多个队列的数据，因此在荟萃分析中，它们被视为独立的研究。...然后，我们对所有rs-fMRI研究进行了一项全球性的荟萃分析。
在这项研究里，研究人员描述了在运动想象NF任务期间同时获取的EEG和fMRI的多模态数据集，并补充了MRI结构数据。同时研究人员说明可以从该数据集中提取的信息类型，并说明其潜在用途。...这是第一个脑电图和fMRI同步记录的NF，展示了第一个开放存取双模态NF数据集脑电图和fMRI。...对不同成像方式的联合分析可以揭示大脑解剖、功能和电生理特性之间的复杂联系。EEG和fMRI的集成允许对神经动力学进行“增强”分析，因为单一模式可提供潜在神经活动的部分估计。...EEG-fMRI联合分析分为两类:非对称和对称。在第一种方法中，从一种方法中提取的信息被集成或驱动第二种方法的分析，而在对称方法(数据融合)中，使用联合生成模型。...NF分数的分析和大胆的激活是执行和结果表明,一维反馈更容易控制,而fMRI激活时更具体使用2 d表示。
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