
静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)原理与数据分析学习笔记(4-5):The R-fMRI Maps Project and Animal Data
计算机与人工智能-脑科学与类脑智能-磁共振功能成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)
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pdf:The R-fMRI Course | The R-fMRI Network
目录
1.4. Standardized Preprocessing
1. The R-fMRI Maps Project
1.1. 解构,语义分析和诊断
1.2. 通过大脑对人体进行聚类(对于抑郁症)
1.3. Data Preparation
(1)dpabi→Utilities→DICOM Sorter将数据整合分类
1.4. Standardized Preprocessing
(1)见上次学习笔记:(10条消息) 静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)原理与数据分析学习笔记(3):R-fMRI Data Processing DPARSFA_夏莉莉iy的博客-CSDN博客
1.5. Quality Control
(1)Reorient时会出现图像界面,可以对图像进行质量控制
(2)常见的图像质量问题
①头动:有一圈一圈的尾迹,对于结构上的扫描非常影响
②Ghost影像
③化学位移伪影(Chemical shift artifacts):脂肪和水的共振频率不同,导致重合失调
④混叠伪影(Aliasing artifact):平衡泄露
⑤Spikes(Single peak in k-space):噪音过多
⑥Zipper:屏蔽没有做好
(3)结构上无效影像案例(下图揣测为发胶和假牙)
(4)功能上无效影像案例
1.6. Data Upload
(1)在The R-fMRI Maps Project录入数据
①底部Organize Intermediate Files可以存一些数据,这样下次在导入分析可以节省时间
②Organize Results就直接分析而不存了
(2)录入方式
①FTP
②网盘
③QQ邮箱超大附件
2. Animal Data
2.1. 数据处理
(1)在界面上可以看到DPABI for MONKEY Data
(2)人和动物大脑尺寸差异大,因此需要在Utilities→Voxel Size Augmentor里调整尺寸
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