fMRI数据处理软件一览

常用

SPM：官网
基于MATLAB，可用于DICOM转.nii文件，可预处理，可做单样本检验和组分析

AFNI：官网
Windows系统需要装linux虚拟机

FSL：官网
需要linux系统

FreeSurfer：官网
Skullstripping/图像配准/Subcortical Segmentation/脑皮层表面重建/皮质分割/皮质厚度估计/Longitudinal Processing/Tractography

Pipeline

Nipype：Nipype初学者指南这个文档能够告诉你Nipype是什么，怎么安装Nipype以及如何使用。
基于Python，将FSL，SPM12，AFNI，Freesurfer，ANTs，Matlab（其它更多比如：Camino，MRtrix，MNE，Slicer）串联起来，使得你可以方便地调用这几个软件，创建属于你自己的神经影像处理workflow（流程）。

fMRIPrep：官网
preprocessing pipeline 预处理管道，与Nipype类似，是比较新的一个pipeline，包含ICA-AROMA

FuNP：preprocessing pipeline
（Park, B. Y., Byeon, K., & Park, H. (2019). FuNP (fusion of neuroimaging preprocessing) pipelines: a fully automated preprocessing software for functional magnetic resonance imaging. Frontiers in neuroinformatics, 13, 5.）

其它

MATLAB工具箱：
drtoolbox降维工具箱
PRTools用于模式识别的工具箱

分析方法：
PHYCAA数据驱动除生理噪声
是一种方法，基于典型相关分析（Canonical Autocorrelation Analysis，CAA）
（Churchill, N. W., Yourganov, G., Spring, R., Rasmussen, P. M., Lee, W., Ween, J. E., & Strother, S. C. (2012). PHYCAA: data-driven measurement and removal of physiological noise in BOLD fMRI. Neuroimage, 59(2), 1299-1314.）
ICA-AROMA除fMRI中的运动伪迹
适用于静息态和任务态的fMRI数据，在fMRIPrep中可以实现，与censoring等方法不同，需要在运动校正之前做smoothing
（Pruim, R. H., Mennes, M., van Rooij, D., Llera, A., Buitelaar, J. K., & Beckmann, C. F. (2015). ICA-AROMA: A robust ICA-based strategy for removing motion artifacts from fMRI data. Neuroimage, 112, 267-277.）

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