AFNI（analysis of functional neuroimages）數(shù)據(jù)序號是從0開始，而SPM從1開始。fMRI獲得的其實是個五維數(shù)據(jù)：X、Y、Z、時間和voxel（體素）。“*.HEAD”是掃描參數(shù)文件，“*.BRIK”是圖像文件。

數(shù)據(jù)處理的過程分為預(yù)處理和數(shù)據(jù)分析。

預(yù)處理過程

1，生成數(shù)據(jù)集[to3d]

Image assembly into datasets：三維圖像重建，將X，Y，Z上的數(shù)據(jù)合成一個腦。

命令：

⑴SE成像（解剖成像）：to3d*

⑵EPI成像（功能像）：to3d-time:zt 層數(shù) 時間點的個數(shù) TR長度 數(shù)據(jù)掃描方式 輸入數(shù)據(jù)（如：to3d-time:zt 20 293 2s altplus *）

?

Temporal realignment（連續(xù)掃描可以不進(jìn)行這一步）[3dTshift]：時間對齊，可以理解為尋找一個參考層（中間層），一般在間隔掃描中需要這一處理，因為間隔掃描先掃單數(shù)后掃雙數(shù)，所以中間的一般是在單數(shù)最后一位或雙數(shù)第一位。

?

2，頭動矯正（2D頭動矯正→3D頭動矯正）

Image registration：進(jìn)行頭動校正（頭動中，平動三維，轉(zhuǎn)動也是三維），平動（水平運動）大于2mm或轉(zhuǎn)動大于2°數(shù)據(jù)作廢，因為超過了voxel分辨率的2/3。分析時需要將頭動參數(shù)納入?yún)f(xié)變量（控制頭動變量）。

[2dImReg]——TR內(nèi)層數(shù)間頭動校正；

[3dVolreg or plugin]——TR間頭動校正。

?

3，空間平滑

Special smoothing（高空間分辨率的研究不能進(jìn)行該步驟）：空間平滑，其實質(zhì)是voxel的某范圍內(nèi)進(jìn)行平均以消除隨機噪音，一般設(shè)在voxel的2-3倍。此處理意在提高信噪比，但同時空間分辨率會提高，因而空間分辨率需求高的研究不能做空間平滑。

[3dmerge]

?

4，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

Temporal smoothing：時間平滑，或稱為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，意在去除本體活動的大腦血氧變化率，去除個體差異。

[3dTsmooth]

?

5，編寫ID文件，設(shè)計矩陣

在Excel或emacas中將刺激出現(xiàn)的時間點（對應(yīng)RT的倍數(shù)）編為1，其余為0。

用命令打開設(shè)計矩陣：1dplot。

Spacially normalize to Talairach atlas

[AFNI]

?

數(shù)據(jù)分析

⑴個體分析：生成激活圖

①Block設(shè)計：3dfim

②Event-Related設(shè)計：3dDeconvolve（反卷積，做出不同人或不同腦區(qū)的BOLD曲線）→irf（Impulse Resonses Function）

⑵組分析

①空間標(biāo)準(zhǔn)化（把不同人拉到同一個“腦”上）

②獲得個體激活圖

③多個被試結(jié)果的組分析：

?? a逐個體素t檢驗:[3dttest]

?? b逐個體素的1-，2-，3-元方差分析，Fixed and random effect:[3dANVOA]

?? c主成分分析（space×time）:[3dpc]

⑶ROI分析（region of interest）：興趣區(qū)

兩種形態(tài)相減得出激活圖，對某個興趣區(qū)進(jìn)行分析。

筆記來源：西南大學(xué)心理學(xué)部社會認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究進(jìn)展-馮廷勇