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脑域科技以“为数据发声”为使命，致力于开发和推广数据处理分析技术和方法。特推出以下fMRI/DTI数据处理分析业务，为从事脑科学领域研究者提供专业的数据解决方案与服务。

fMRI/DTI数据处理分析业务如下：

1.

fMRI数据预处理

fMRI预处理包括多个复杂的步骤，预处理合理与否，直接决定是否能有合理的结果。脑域科技提供从DICOM格式数据到被试标准化到关键参数计算再到统计分析与校正的一站式服务，对Slice Timing，头动校正，去协变量等预处理中的每个细节进行深入考究，找到每个数据最合理的处理方式。脑域科技也可做到从中间任意步骤开始做后续处理。

2.

DTI数据处理

DTI数据是弥散张量成像数据，是分析大脑白质的一个重要数据类型。常用的分析处理软件包主要有PANDA、Freesurfer等，这一类软件包最大的特点就是，都是基于Linux操作系统环境，因此要求我们掌握一定Linux基础入门知识。其中Freesurfer软件甚至完全没有图像界面，必须使用命令行进行操作，给那些对计算机不了解的人带来巨大的困难。

同时，DTI数据的预处理也包含了多种参数，用于计算出一个精准可靠的白质神经纤维大脑结构。之后，进一步得到MD（类似ADC）、FA等等特征数据，并利用TBSS等多种方法，分析白质纤维数据结果。

3.

功能连接

大脑功能结构复杂，不同脑区之间具有功能上的相互联系。基于此，不同脑区之间的功能连接成为核磁数据分析的一大热门。如此重要的处理方法，脑域科技怎么能不掌握。脑域科技可实现从感兴趣脑区时域信号提取，相似度矩阵构建，脑网络构建以及关键节点关键连接的统计分析与校正，将功能连接结果完美呈现出来。

4.

统计分析与校正

fMRI数据受各种噪声的影响很大，噪声的幅值和真正的激活信号几乎在一个数量级上。如果统计分析方法的检测效率不太严格，那么噪声信号（也称假正值，假阳性）就会混杂在了检测到的激活信号中；反之，如果过于严格，那就会检测不到真实的激活信号。一个最理想的统计分析结果就是：最大程度的检测到激活信号，同时又能排除噪声干扰。脑域科技对当前磁共振成像数据的主流统计分析方法，如基于随机场理论的体素、团簇方法，alphasim方法，非参数检验中的置换检验等都有清晰的理解与认识，并致力于发展针对磁共振数据更有效的统计分析方法。

目前主要有两类控制假正值的多重比较校正方法：总体误差（family-wise error, FWE)校正和错误发现率（false discovery rate, FDR）校正。其中最常用来控制假正值概率，提高统计检验可靠性的方法是FWE校正方法。

5.

ICA在fMRI上的应用

独立分量分析（ICA）作为一种自适应算法，在核磁数据的分析上发挥着不可或缺的重要作用。然而该方法需要较强的数学基础，在处理过程中有很多问题是软件包所不能解决的。脑域科技博览众多文献，集多种算法之所长，提出了基于FastICA，InfomaxICA等不同ICA算法，适应于不同类型的fMRI数据提取稳定成分的理论体系。找到了合理的成分数，实现了算法的稳定分解以及成分的稳定提取。

6.

特征脑区数据提取

在做核磁实验时，由于任务需要，常常要提取特定脑区中的数据。脑域科技有经验丰富的数据处理工程师，可以将所需脑区的数据提取出来，并用合理的方式呈现出来。

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责任编辑| 胡国强

编辑校对| 徐华帅 王秀林