静息态功能磁共振数据分析工具包使用手册

静息态功能数据分析使用方法

静息态功能磁共振数据分析工具包

使用手册

宋晓伟（Dawnwei.song@）

文档版本: 1.3

文档修订日期: 2008-2-25

北京师范大学

认知神经科学与学习国家重点实验室

静息态功能数据分析使用方法

目录

一、 二、 三、 四、 五、 六、

开发背景介绍.................................................................................................... 1 软件用途和技术特点......................................................................................... 4 设计与实现 ....................................................................................................... 4 测试 .................................................................................................................. 5 使用要求 ........................................................................................................... 5 使用方法演示.................................................................................................... 6

计算功能连接...................................................................................... 7 计算局部一致性 .................................................................................. 9 计算低频振幅.................................................................................... 11

(一) (二) (三) 七、

详细使用说明.................................................................................................. 13

安装REST .......................................................................................... 13 卸载REST........................................................................................ 13 启动REST .......................................................................................... 13 在REST中设置待处理的数据目录..................................................... 16 Mask 的设定 ..................................................................................... 16 在REST中设定输出参数 ................................................................... 17 可选项：去线性漂移......................................................................... 18

(一) (二) (三) (四) (五) (六) (七)

静息态功能数据分析使用方法

(八) (九) (十) (十一) (十二) (十三) (十四) 八、 九、

可选项：滤波.................................................................................... 19 局部一致性计算参数的设定.............................................................. 20 低频振幅计算参数的设定 ................................................................. 21 功能连接参数的设定......................................................................... 21 点击“Do all”开始计算 ....................................................................... 23 耗时估计 ........................................................................................... 24 其它工具 ........................................................................................... 24

附注说明 ......................................................................................................... 26 参考文献 ......................................................................................................... 28

静息态功能数据分析使用方法

一、 开发背景介绍

大脑是人体中最迷人也是人们了解最少的部分，科学家哲学家们一直在寻找大脑与行为、情感、记忆、思想、意识等的关系，却缺少一个非侵入性的高分辨率的技术方法来直接观察并确立这种联系，直到上世纪末功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）的出现（Ogawa et al., 1990），既能让人们观察到大脑结构又能让人们观察大脑结构的某一部分所具有的特定功能（Clare, 1997）。fMRI机制是血氧水平依赖性（Blood oxygen level dependent, BOLD）信号的变化。

目前认识到的大多数的脑功能都是通过对任务或刺激的控制，并同时记录与任务或刺激相应的行为学上的变化和神经活动的变化来得到的。从Hubel和Wiesel电生理学上的实验，到现在神经影像学上的认知激活实验范式，都说明这种方法是很成功的。如图 1被试睁眼或闭眼交替进行，这种简单的任务刺激范式所带来的BOLD信号的变化可以清楚地在大脑的特定区域看到（图 1是在视觉区），从而把大脑的功能和解剖结构联系了起来（Fox et al., 2007）。这种基于任务刺激的实验范式一般都使用广义线性模型（General linear model, GLM）计算刺激或控制变量的效应，检测相应于刺激的大脑激活区，从而认识大脑的功能。

图 1、传统fMRI任务激活范式的分析：睁眼闭眼任务范式和初级视觉皮层的某个体素的BOLD信号。

（引自Fox et al., 2007）

对任务状态fMRI数据的分析和处理，研究者现在一般都使用软件SPM（Friston, 1995）或AFNI（Cox, 1996），这两个软件都可以使研究者很方便地基于GLM模型来分析和处理任务状态的fMRI数据。如图 2是包括2个控制变量的GLM模型，研究者需要提供给软件的是设计矩阵，即研究者的控制变量，然后使用软件SPM（Friston, 1995）或AFNI（Cox, 1996）就可以很方便地估计出控制变量的效应大小，进而找到受控制变量影响的脑区，即和任务刺激相对应而激活的脑区。

静息态功能数据分析使用方法

图 2 、包括2个控制变量的GLM模型

（引自

http://www.ssc.uwo.ca/psychology/culhamlab/jody_web/fMRI4Dummies/pdfs_and_ppt/GLM_EXPRESS_fMRIJCM_ay2004_bw6.pdf）

但是GLM模型局限于对控制变量效应的估计，对已知刺激之外的自发BOLD信号的波动无法解释，按噪声来处理。而Fox et al. (2006)发现自发的BOLD信号可以显著地解释一部分在任务之上的BOLD信号的波动，并认为任务引起的和自发的BOLD信号的波动在人脑上是线性叠加的。

Biswal et al.（1995）发现在没有明显的运动任务状态下，大脑左侧的感觉运动区和右侧感觉运动区、运动区内侧的BOLD信号波动却非常相关，说明静息状态下这种持续的、自发的BOLD信号波动并不是随机噪声，而是具有一定的模式。使用fMRI任务激活范式在很多任务条件下都发现，后扣带回、楔前叶、下顶叶、前额叶内侧等脑区总是表现出任务非特异性的活动减低（Raichle et al., 2001）。相比于任务状态下，在被动注视或静息状态下这些脑区都表现得更加活跃。Greicius et al.（2003）研究发现静息态下后扣带回、前扣带回腹侧、下顶叶、前额叶内侧等脑区的BOLD信号高度相关，说明这些脑区在静息状态下的自发活动有很强的一致性，有很强的功能连接，构成一个功能网络。这些静息态 …… 此处隐藏：4222字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……