SPM 用代码跑操作（上）
- 第一步生成脚本
- 第二步看一下生成的脚本结构
- - temp_smooth_job
  - temp_smooth
SPM 用代码跑操作（下）
- 下面记录怎么修改输入input和for循环
- - 1 读被试文件夹
  - 2 读取文件夹下的images
- 合并temp_smooth_job和temp_smooth
后续笔记/小tip

SPM 用代码跑操作（上）

提前说明一下，SPM中所有的操作都可以通过代码批量跑，逻辑都是一样的，下面举个最简单的例子，说一下整体的操作。
举例：假设需要做预处理中smooth的操作，共20个被试。

第一步生成脚本

我们一般操作都是通过SPM batch 窗口通过点点点进行需要的处理。
图一：X表示需要手动添加的内容，针对哪些image做后续的smooth。
图二：选择300个files。
图三：生成脚本，FIle<- save batch and script

图一

图二

图三

第二步看一下生成的脚本结构

生成脚本后会生成两个文件，temp_smooth 和 temp_smooth_job

temp_smooth_job

可以理解为temp_smooth_job文件是添加变量，比如要smooth哪些images，路径信息，平滑的一些参数，都是对变量进行赋值。
补充一下：这个赋值是将所有信息放到matlabbatch这个变量里，该变量是struct结构嵌套，如果想更好的理解，可以去学习了解一下Matlab中struct的数据类型的一些知识。
temp_smooth_job.m也可以直接跑，测试一下变量的赋值，只涉及变量赋值，不涉及SPM的操作。如下图
脚本内容 可以看到和batch窗口中信息是一一对应的

生成变量
再补充一下SPM12 manual对job的解释

temp_smooth

先按照spm manual里说的方式解释一下怎么用代码跑。
temp_smooth是调用temp_smooth_job，跑smooth操作。
脚本内容
只解释用到的
L2跑循环的次数——这里举例有20个被试，nrun = 20
L3将temp_smooth_job的路径信息赋值进jobfile变量中
L4将jobfile信息进一步放到jobs中。
L6 输入信息，这里指job文件里要跑的image files（300个），跑循环就补充L6之后的内容，将每个被试的image files作为input
for crun = 1:nrun
% Named Directory Selector: Directory - cfg_files
inputs{1, crun} = MATLAB_CODE_TO_FILL_INPUT;
% Realign: Estimate & Reslice: Session - cfg_files
inputs{2, crun} = MATLAB_CODE_TO_FILL_INPUT;
% Coreg: Estimate: Source Image - cfg_files
inputs{3, crun} = MATLAB_CODE_TO_FILL_INPUT;
…
end
L9 跑smooth的操作，前面都算是准备步骤

补充一下SPM manual里的说明
Complete and run a pre-specified job
spm_jobman(’run’, job[, input1, input2 …])
This interface takes a job and asks for the input to any open configuration items one after another. If a list of appropriate inputs is supplied, these will be filled in. After all inputs are filled, the job will be run. Note that only items without a pre-set value will be filled (marked with <-X in the GUI). To force a item to to be filled, use “Edit:Clear Value” in the GUI or set its value to ’’ in the harvested job.
The job argument is very flexible, it can e.g. be a job variable, the name of a script creating a job variable, even a cell list of any mixture of variables and scripts. All job snippets found will be concatenated into a single job, the missing inputs will be filled and the resulting job will be run.
The batch system can generate a script skeleton for any loaded job. From the batch GUI, this feature is accessible via “File:Save Batch and Script”. This skeleton consists of a commented list of necessary inputs, a for loop to enter inputs for multiple runs or subjects and the code to initialise and run the job. An example is available in face_single_subject_script.m:

% List of open inputs
% Named Directory Selector: Directory - cfg_files
% Realign: Estimate & Reslice: Session - cfg_files
% Coreg: Estimate: Source Image - cfg_files
% fMRI model specification: Multiple conditions - cfg_files
nrun = X; % enter the number of runs here
jobfile = {fullfile(spm(’dir’),’man’,’batch’,’face_single_subject_template.m’)};
jobs = repmat(jobfile, 1, nrun);
inputs = cell(4, nrun);
for crun = 1:nrun
% Named Directory Selector: Directory - cfg_files
inputs{1, crun} = MATLAB_CODE_TO_FILL_INPUT;
% Realign: Estimate & Reslice: Session - cfg_files
inputs{2, crun} = MATLAB_CODE_TO_FILL_INPUT;
% Coreg: Estimate: Source Image - cfg_files
inputs{3, crun} = MATLAB_CODE_TO_FILL_INPUT;
% fMRI model specification: Multiple conditions - cfg_files
inputs{4, crun} = MATLAB_CODE_TO_FILL_INPUT;
end
spm(’defaults’,’fmri’);
spm_jobman(’run’,jobs,inputs{:});

The skeleton needs to be adapted to the actual data layout by adding MATLAB code which specifies the number of runs and the input data in the for loop.
Another example script and batch is available for the multimodal dataset, called multimodal_fmri_script.m and multimodal_fmri_template.m.
【SPM12 manual page494】

SPM 用代码跑操作（下）

到目前为止都是在理解层面，先看懂代码大概的意思，下面开始根据我们的需求去改代码
可以看到，按照spm manual给的代码示例可以跑多个被试的循环，但是每个被试的输入需要一个个写到for循环中的input里，也就是写将20个被试的images一个个赋值到input{ }。
所以为了简化这一步，写个循环读images，循环每跑一次，读取下一个被试的数据即可，不全部在循环中列出来。

下面记录怎么修改输入input和for循环

1 读被试文件夹

文件夹格式 001，002…020。

data_path='/Volumes/TOSHIBA EXT/analysis format';
parti_list = dir(data_path);
% 被试文件夹路径
parti_name ={};
for list = 1:length(parti_list)if parti_list(list).name(1) == '0' #文件夹第一个字母为0的，因为dir会列出._之类的路径信息，我们只要被试文件夹parti_name(list,1) ={parti_list(list).name};end
end
parti_name(cellfun(@isempty,parti_name))=[]; %精炼 被试名字 20*1

2 读取文件夹下的images

每个被试有三个任务（三个run）

单次循环时，读取run1里面的images
1、定位到001被试的run1文件夹
2、读取前缀为w的images，用来做smooth平滑

for i= 1:20
parti_path = [data_path, ['/' ,parti_name{i}]]; #被试001
x = spm_select('FPList',[parti_path,['/',run_name{1}]],'^w.*');#run_name{1} 可以直接改成run的命名，但是我的run1名字太长，所以写了代码让其保存到run_name{1}的位置。
temp_x = [];
for hdr = 1:length(x)if contains(x(hdr,:),"hdr") == 0 #只读取img后缀的图像，如果包含‘hdr’，略过，如果是nii后缀，直接读取所有含nii的文件即可。
temp_x = [temp_x;[x(hdr,:),',1']];end
end
x = temp_x;
matlabbatch{1}.spm.spatial.smooth.data = cellstr(x);
.....
end

注：x1 好像直接读取nii/img后缀的图像即可，但是，spm自动生成的脚本中
scans = { ‘…001…/…task_run3…/ra_005_001.img,1’}，最后是’…img,1’，为了保持一致，所以x1 多写了个循环。
最后将x (300*1)赋值到smooth.data。

单次循环读取images后，将_job.m 里的相关参数设置放到该循环下即可。
那么下面对这个进行简化，并将_job.m 和.m 文件合并。

合并temp_smooth_job和temp_smooth

在（上）中可以看到，temp_smooth的主要作用是调用job和input进行SPM相关操作。
spm_jobman(’run’, job[, input1, input2 …])
This interface takes a job and asks for the input to any open configuration items one after another.
那么合并两个文件夹就直接将该语句添加到temp_smooth_job.m 文件最后。
需要修改原始代码，如下。这时相同的smooth操作不需要run/运行temp_smooth脚本，而直接在temp_smooth_job脚本中运行即可。合并到一起是为了方便循环修改输入。
这一步先改后改都一样

spm('defaults','FMRI');
spm_jobman('run',matlabbatch); #spm_jobman('run', jobs, inputs{:});

最后附上完整代码

%-----------------------------------------------------------------------
% Job saved on 03-Feb-2021 11:38:16 by cfg_util (rev $Rev: 7345 $)
% spm SPM - SPM12 (7771)
% cfg_basicio BasicIO - Unknown
%-----------------------------------------------------------------------
%%
clc
clear
data_path='/Volumes/TOSHIBA EXT/analysis format';
parti_list = dir(data_path);
% 被试文件夹路径
parti_name ={};
for list = 1:length(parti_list)if parti_list(list).name(1) == '0'parti_name(list,1) ={parti_list(list).name};end
end
parti_name(cellfun(@isempty,parti_name))=[]; %精炼 被试名字 20*1%%
for i = 1:20
% 每个被试的run 三个子文件夹
run_list = {};
run_name = {};
parti_path = [data_path, ['/' ,parti_name{i}]];
run_path = dir([data_path, ['/' ,parti_name{i}]]);
for r = 1:length(run_path)if run_path(r).name(1) == '5'if contains(run_path(r).name,'run')run_name(r,1) ={run_path(r).name};endend
end
run_name(cellfun(@isempty,run_name))=[];x = spm_select('FPList',[parti_path,['/',run_name{1}]],'^w.*');
temp_x = [];
for hdr = 1:length(x)if contains(x(hdr,:),"hdr") == 0 %只读取img后缀的图像，如果包含‘hdr’，略过，如果是nii后缀，直接读取所有含nii的文件即可。
temp_x = [temp_x;[x(hdr,:),',1']];end
end
x = temp_x;
matlabbatch{1}.spm.spatial.smooth.data = cellstr(x);%%
matlabbatch{1}.spm.spatial.smooth.fwhm = [8 8 8];
matlabbatch{1}.spm.spatial.smooth.dtype = 0;
matlabbatch{1}.spm.spatial.smooth.im = 0;
matlabbatch{1}.spm.spatial.smooth.prefix = 's';spm('defaults','FMRI');
spm_jobman('run',matlabbatch); %spm_jobman('run', jobs, inputs{:});
end

补充参考：数据分析总述写的挺清楚可以阅读看看
https://max.book118.com/html/2018/0714/8056006064001115.shtm

后续笔记/小tip

1、修改contrast的脚本，报错weights vector[1,Inf] – [3,36]etc，类似报错是说正确输入要求一维向量，最大的可能是Ftest 和 Ttest原因。Ttest矩阵写在同一行，但是Ftest不是，修改脚本的时候如果想直接修改contrast条件，需要注意是否在Ttest相关变量上赋值Ftest矩阵，这就会导致维度不符。
解决：替换 tcon —— fcon（其他同理）

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