fMRI dpabi处理经验（一）

dpabi用以处理fMRI、MRI数据非常好的matlab工具箱，下载地址：dpabi。下面来介绍下我在学习使用的过程中遇到的问题及操作吧。

fMRI处理常见问题

打开matlab后再命令窗口输入dpabi打开界面，fMRI使用dparsf界面：

脑区划分 ，点击Define ROI，进入后默认有9种脑区划分模板（各种自带模板介绍网址http://mrirc.psych.ac.cn/RfMRIMapsDataSharingStructure），Remove不需要的，保留需要的，也可以通过“+Mask”添加；（ps：贴一个搜集到的脑区划分模板资料网址：http://ftp.nmr.mgh.harvard.edu/pub/dist/freesurfer/tutorial_packages/centos6/fsl_507/doc/wiki/Atlases.html）
（http://neuro.debian.net/pkgs/fsl-harvard-oxford-atlases.html）我也是初学者，搜集到的资料很少，如果各位有其他的网址、资料恳请在评论区留言，感谢！
Reorient T1* 在选择这一项后，在处理过程中会跳出手动定位界面，需将定位十字点在前联合上，具体位置如下：
如果影像中头部很歪斜可以调整俯仰角等，或直接略过 ；

MRI处理常见问题

VBM 功能，可以通过VBM处理T1*数据，选择如图VBM（unified）可以先筛查一下那些图不能用，然后使用VBM（New segment），这个好像是结果与每一个影像数据有关，所以一定提前筛查好；
FWHM 一般默认为[4 4 4]但是，MRI时常用[6 6 6]，这个我也不是很懂，等我去学一学在补充上这块的知识；
MRI脑区划分后提取灰质白纸体积MRI也可以脑区划分后，计算不同脑区的灰质、白质体积（或者密度），但是不能直接在VBM界面内。如图3：

选中ROI signal extractor后，在define ROI中添加脑区模板即可。注意！！！，这里面的define ROI前需要改一下 voxe size，即重采样，看看自己的数据体素大小是否和脑区划分模板的大小相同；查看方法：spm_vol_nifti()用这个命令（例如：spm_vol_nifti(‘mwc1mprage.nii’，记得影像文件和命令在一个目录下)，可以看到你处理完的图像（上一步结果里，mwc1是灰质、mwc2是白质，都是在标准空间下的，所以做体积、密度都用这个）的dim（可以理解为分辨率），如图4；若处理得到的图像是[121 145 121]，而脑区模板,aii的是[181 217 181],181=121*1.5,所以可以将脑区模板，例如aii重采样成“voxel size：[1.5 1.5 1.5]”,方法是点击“Image reslicer”，将aii所在文件夹add进去，勾选“reference”，并参考自己所得到的影像文件；（注意：ROI signal extractor，里add direction，文件夹里至少两个文件）；

##########这是一个更新的分界线#########原谅我垃圾的排版####

解决原始nifti数据图像头是旋转90度的或者说镜像的，与dpabi给的默认主视图、俯视图、等等头部方向不一致的问题：
大神给我的解决方案：关于reorient这一步，如果原始文件的头朝向跟标准朝向（即大脑模板的朝向）不一致的话，建议一定要做，否则会导致后续在头动校正、组织分割的过程中报错或者无法配准或者分割失败的情况。具体操作的话，如果人数比较少，你可以在spm里面自己手动调整，如果多的话，我印象中spm的cat12工具包中有一个reorient的工具可以进行批量处理（dpabi中应该也有，但我不太确定是否有独立的code）。
还没动手尝试，成功了再回来更新。

楼主转行了，影像没基础太难了，不干了！！去搞脑电去了

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