AFNI 步骤4-命令和预处理
第一部分 AFNI命令和uber_subject.py的使用
略
第二部分 时间矫正
在扫描过程中,从第一个切片到最后一个切片之间存在一定的时间差,导致采集到的数据并不是一个时间点的。
在扫描过程中,MRI有两种扫描方法, 顺序切片采集,按照顺序从上到下、从下到上进行采集 交错切片采集,每采集一张切片后隔一张再采集,然后第二遍进行间隙填充。
脚本:3dTshift
第三部分 配准和标准化
我们每个人的大脑都是相似的,但是也存在一定的差别,在进行组分析时这些差别会产生影响,所以我们要保证每个人的大脑体素都对应到相同的大脑模板上。比如让每个被试的视觉皮层与其他人是相互一致的。
这需要用到配准和标准化,大脑模板是具有标准的坐标和维度,许多研究者一致认可的数据。
仿射变换:包括缩放、裁减、平移和旋转四种线性变换。而对于非线性变换,比如一边放大,另一边缩小。
我们最终的目的是把功能像配准到标准模版,有两个途径: 直接将功能像配准到标准模版,这样效果较差 先将结构像配准到标准模版,保存配准过程中的变换参数,再将功能像配准到结构像。在实际的配准过程中,功能像因为分辨率较低,变换会引起较大的误差,我们一般倾向于将结构像进行配准。
问题:我们是将结构像配准到标准空间,再将功能像与结构像配准,那么上述说的将结构像配准到功能像就与之矛盾!!!
A:在这个过程中,我们首先将功能像配准到结构像(实际操作是结构像配准到功能像,保存变换矩阵,然后反向操作就实现了功能-结构),然后再把结构像配准到标准空间,也保存了一个变换矩阵。最后将两个变换矩阵进行合并,就实现了功能像到标准空间的配准。
使用align_epi_anat.py脚本执行。
第四部分 对准和运动矫正
在扫描过程中受试者的头部可能会有轻微的扰动,对于成像结果来说会产生影响,我们需要对头动进行矫正。
刚体变换:采用刚体变换来解决头动问题,如果我们设定一个参考点,然后检测到受试者的头部向哪个方向移动了,那么我们只需要将图像的切片向相反的方向移动同样的距离即可,当然,不只是平移,包括旋转等。
在volreg部分执行上述操作。
第五部分 平滑
平滑就是用周围体素的平均值代替当前体素,这对使得图像变得模糊,分辨率降低。但是平滑对与fMRI来说是非常有效的,因为fMRI的噪音较大,平滑后可以显著降噪,同时增强信号。平滑核函数一般包括两个:4mm和10mm,越大的核函数平滑程度更大,当然图像分辨率也越低。
脚本:blur部分
第六部分 mask和体素缩放
设置一个掩膜只把头部纳入进来,其余部分都去掉。去结构像的mask,然后应用到功能像上。
脚本:3dAutomask
不同受试者的图像之间像素强度可能存在差异,这样的分析结果不会有任何意义,所我我们将每个体素的时间序列缩放为100的平均值(范围0-200)。
第七部分 检查预处理结果
通过afni查看处理后的图像,每一步的图像都有保存。有部分sub的图像会出现缺失,这是因为结构像和功能像的图像中心差距过大。
解决办法:进入带有三个代码文件的目录,删除预处理结果文件夹。 rm -r sub01.result
手动编辑proc.sub01脚本,该脚本就是通过uber_subject.py GUI界面产生的预处理脚本。在
@auto_tlrc -base MNI_avg152T1+tlrc -input sub-08_T1w_ns+orig -no_ss 后面加上
-init_xform AUTO_CENTER,然后tcsh proc.su01重新进行预处理。
到此,预处理步骤就全部结束!
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