Resting-state fMRI（功能性磁共振成像）是一种非侵入性的脑成像技术，用于研究大脑在无特定任务时的自发活动模式。在数据处理方面，其流程包括多个关键步骤，这些步骤对于确保数据质量、减少噪声和提取有意义的神经信号至关重要。以下是对这些步骤的详细说明： 1. **数据整理**：原始的fMRI数据通常以DICOM格式存储，这是一种医学图像标准格式。为了进行进一步的分析，需要将这些数据转换为NIFTI（Neuroimaging Informatics Technology Initiative）格式，这是一种更便于处理和分析的格式。这个过程可以使用如MRIcroN或SPM5的工具完成。 2. **去除前10个时间点**：由于扫描开始时机器稳定性和受试者适应环境可能需要一定时间，通常会丢弃前几个时间点的数据，以减少这些因素的影响。 3. **Slice Timing**：由于fMRI数据是逐层采集的，不同层面的采集时间不同，可能导致时间对齐问题。Slice Timing校正就是用来解决这个问题，通过调整时间序列以确保所有层面的活动在同一时间点被同步。 4. **Realign**：头部运动是fMRI数据处理中的主要挑战，因为受试者的微小移动会显著影响结果。Realign步骤通过配准所有时间点的图像，以消除头动的影响。可以使用软件检查和量化头动程度，例如MATLAB代码中的`b=load('rp_name.txt'); c=max(abs(b)); c(4:6)=c(4:6)*180/pi;`来计算最大位移和旋转角度。 5. **Normalize**：这一步骤将受试者的大脑图像标准化到一个标准模板，如MNI空间，以便于跨个体比较和群体分析。 6. **Smooth**：通过使用高斯滤波器进行空间平滑，可以降低噪声并增强信号的统计功效。通常使用的滤波器半径在4-8毫米之间。 7. **去线性漂移**：去除低频波动，如呼吸和心跳等生理信号的影响，通常通过高通滤波实现，这里使用的频率范围是0.01-0.08 Hz。 8. **ALFF, ReHo, FC计算**：这些是常用的fMRI数据分析指标。ALFF（Amplitude of Low-Frequency Fluctuation）衡量局部区域的低频波动幅度，ReHo（Regional Homogeneity）评估邻近像素的相似性，FC（Functional Connectivity）分析不同脑区之间的相关性。 9. **统计**：在进行这些计算后，通常会进行统计分析，如t检验、方差分析或者基于连接性的网络分析，以确定不同组间或条件下的差异。 10. **结果呈现**：将统计结果可视化，例如生成颜色编码的脑图，以清晰地展示出显著差异的区域。 11. **文献管理**：在整个研究过程中，管理和引用相关的科学文献是非常重要的，以确保研究的准确性和可重复性。 以上所述的步骤构成了resting-state fMRI数据处理的基本流程，每个步骤都对最终结果的可靠性和解释性有着深远的影响。在实际操作中，研究人员可能还需要根据具体研究需求进行其他额外的预处理步骤或分析。

尽管静止状态功能磁共振成像越来越受到关注，但还没有用于其数据分析的软件。 基于MATLAB，我们开发了一个名为REST的软件包。 当前，REST具有三个主要功能：功能连接，ReHo和ALFF。

Denoiser：用于fMRI BOLD数据的令人讨厌的回归工具 Denoiser是一种用于从功能性MRI数据中去除噪声源并对其进行时间滤波的工具。 它还提供了有害信号内容的可视化（包括运动信息，如果提供的话），使用户可以快速了解噪声消除前后的数据质量。 去噪器作用于4D fMRI数据（采用nifti文件路径或已加载的nibabel对象作为输入）。 在体素水平上执行有害信号去除和时间滤波，并创建一个“清理过的” 4D Nifti文件（ _NR文件）/ nibabel对象作为输出。 由用户指定要消除的特定噪声信号（包含在tsv文件中）。 仅在对BOLD数据进行最少的预处理之后（例如，在使用fmriprep预处理数据fmriprep ，该工具会创建一个包含滋扰信号的.tsv文件），才应使用此工具。 有关如何运行的说明，请输入：python run_denoise.py -h 用法：ru

matlab图片叠加的代码NPBayes_fMRI 描述 这是一个用户友好的Matlab GUI，它实现了一个统一的，概率统一的非参数贝叶斯框架，用于分析来自多对象实验的与任务相关的fMRI数据。 该建模方法基于时空线性回归模型，该模型通过先于空间通知的多对象非参数变量选择来具体说明神经元活动中对象间的异质性。 该方法的一个特征是，它可以将受试者聚集到以相似的大脑React为特征的亚组中，同时生成组级和受试者级激活图。 方法和软件在以下手稿中进行了描述： Zhang，L.，Guindani，M.，Versace，F.，Engelmann，JM和Vannucci，M.（2016）。 多主题fMRI数据的时空非参数贝叶斯模型。 应用统计年鉴，10（2），638-666。 Kook，JH，Guindani，M.，Zhang，L.和Vannucci，M.（2018）。 NPBayes-fMRI：单对象和多对象fMRI数据的非参数贝叶斯通用线性模型。 生物科学统计学。 该代码已于17年10月31日向公众发布。 内容 该存储库包含以下文件夹： 示例文件夹包含Matlab数据集和自动解剖标记（AAL

功能磁共振成像 fMRIflows是完全自主的单变量和多变量fMRI处理管道的集合。 这包括解剖和功能上的预处理，信号混杂的估计以及在受试者和小组水平上的单变量和多变量分析。 显而易见， fMRIflows受到和其他开源项目的极大启发，并从它们的思想和解决方案中大力借鉴。 但是尽管可以被描述为“玻璃”盒子软件，但fMRIflows更像是鞋盒。 易于打开，易于理解，内部简单易用，可轻松更换和更改内部组件。 这完全是由于fMRIflows所有源代码都存储在笔记本中。 如果您正在出版物中使用fMRIflows ，请与作者 fMRIflows联系，以获取有关如何引用此工具箱的更多信息，因为该出版物目前正在准备提交。 安装及使用 使用容器 使用fMRIflows的最佳方法是直接在相应的容器（ 或 ）中运行它。 可以使用docker pull miykael/fmriflows命令从Docker

阿尔兹海默症和轻度认知障碍作为神经系统退行性疾病,其认知能力明显下降,大脑复杂度发生变化,排列熵是研究复杂度的新方法。将排列熵方法应用于健康对照、轻度认知障碍和阿尔兹海默症患者的功能磁共振影像图像复杂度分析,并利用支持向量机十折交叉验证估算分类准确率。结果显示,6个脑区在整个病程复杂度出现显著差异,健康对照和阿尔兹海默症的分类准确率达到95.90%.说明排列熵可以作为衡量阿尔兹海默症患者大脑复杂度变化的新指标,同时为阿尔兹海默症疾病辅助诊断提供新视角。

功能磁共振成像简称fMRI，是使用磁共振成像技术来观察活体功能代谢活动的实验技术方法。这篇文档讲述了fmri的基本原理和相关的磁共振技术。

去噪声代码matlab 功能磁共振成像降噪 Matlab函数的集合，用于对fMRI数据（例如静止或稳态数据）进行降噪。 fmri_cleaning通过单个线性回归模型执行数据降噪-包括频率滤波，去除不感兴趣的信号（例如，运动或生理估计）以及检查运动污染的体积。 这是主要功能； 其他功能允许您为此功能创建适当的输入变量。 fmri_acompcor从指定的感兴趣区域提取信号。 您可以提取平均信号，也可以提取前n个主成分（PC； aCompCor方法）。 在提取PC之前，您可以将数据与构成最终回归模型的其他变量进行正交处理，以使提取的PC具有最大的预测性。 fmri_rp_metrics计算各种逐帧位移度量。 fmri_censoring_mask创建用于体积审查的时间掩码（例如，使用逐帧位移）。 该代码是为以下出版物而开发的： 评估基于任务的功能连通性的降噪策略：均衡静止任务和具有认知要求的任务之间的残余运动伪影。 Mascali，D.，Moraschi，M.，DiNuzzo，M.，Tommasin，S.，Fratini，M.，Gili，T.，Wise，RG，Mangia，S.，Maca

基于PCA的FMRI数据处理实例，FMRI源数据来源于SPM网站

matlab代码影响最大化_相异性_功能磁共振成像 有关详细信息，请参阅我们的论文。 Kashyap等人，（2019）-最大限度地提高静息状态的差异性，可以检测健康人群中与高剂量使用相关的异质亚型以及反社会人格问题。 人脑映射 在这项工作中-我们开发了一种策略来对大量健康个体的静止状态模式最不相似的受试者进行分类。为此-我们使用了来自人类Connectome项目的788个受试者的多阶段（或多次运行）静止状态fMRI数据 算法开发策略 （1）我们使用通用和正交基础提取（COBE技术）来提取每个受试者的通用COBE成分（2）COBE是一种Tensor分解技术，可在多会话数据上运行，并提供一个由所有会话共享的输出矩阵（3）可以将对象的通用COBE组件视为个人休息状态的签名（因为它存在于所有会话中） （4）我们将所有受试者的通用COBE成分进行关联以获得COBE相关矩阵（5）然后，我们将与所有其他主题的相关性在整个组中最低的那些主题进行分类。 我们将此组命名为MCD（最大COBE差异） （6）随后剩余的主题组成COBE相似性（CS）组 结果 （1）两组在默认模式网络中，特别是在后扣带回中，其“