fMRI独立成分分析方法（ICA）工具GIFT

软件下载连接：

Software - TReNDS (trendscenter.org)https://trendscenter.org/software/下载完成后，在MATLAB中添加其路径即可。

在MATLAB命令行输入gift。打开窗口页面：

1、点击setup ICA Analysis

新建一个gica文件夹，存储ICA分析的结果，并在该窗口选择gica文件夹。点击OK

出现如下界面：

Enter Name of Output Files:是输出文件的前缀，这里填的g

第二项是选择fMRI文件，点击select

询问我们所有文件是否放在了一个文件夹下,因为三个被试的数据在三个文件夹下，所以这里选择NO，接下来让我们选择，Subject的数目，和每个subject数据中session的数目，

这里根据自己数据而定，比如我在这里选择3个subject，每个subject有1个session，点击OK

如下所示，会让我们选择三个被试的数据，点击Subject1 Session1

如下所示，进入Subject1的文件夹。会帮我们自动整理好不同文件前缀名的文件，在这里我们选择经过spm预处理，smooth过的文件，即以s开头的文件【1:240】swaf001-003-00*-01.nii,前面的[1:240]表示有240个全脑数据

点击OK，完成数据选择。同理选择其他两个被试的数据。要更改数据的话，选中Subject数据，点击change重新选择数据。

选择完成后，点击OK

之后，Have you selected the Fmri data, 会变成YES

，如下图所示：

第三项，是会帮你估计component的数目，从1到几十，很费时间。一般选择第四项，Number of IC 默认20即可。第五项为进行ICA分析的方法，可以根据读到的论文方法进行选择，一般默认即可。

参数选择完成之后，点击Done

点击OK

会在选定文件夹，生成以g开头的文件。

2.run analysis

点击Run Analysis，选择g_ica_parameter_info.mat文件

点击OK

选择Maximize Performense, 点击Done。需要稍等一会。会出现下图视窗：

Viewing set 是生成的图像文件，每个被试都会有一个图像（g_sub001_component_ica_s1），所有被试会有一个平均图像（g_mean_component_ica_s_all）,每个图像文件包含20个component的全脑图像

Component No:表示你要看哪个component

sort components:一般是task fMRI要用，根据实验设计，对network的相关性进行排序

Component：表示所有被试查看所有的component，一般选择第一个文件， g_mean_component_ica_s_all，点击display

Subject：不能选择view set，可以选择要查看的component

这里选择的是component9

为了美观，可以通过load anatomical载入结构像

这里选择ch2bet.nii图像点击OK

接下来。选择 Orthogonal ,->选择第一个被试的分析结果g_sub001_component_ica_s1

查看第9个component, 点击display

如下图所示：非常漂亮。

GIFT进行ICA分析的主要功能就是这些了。