打造高效精准的脑功能影像分析利器：FMRI任务态数据SPM批处理Code详解

人工智能

2023-11-21 06:39:09

使用 SPM 批处理代码实现高效的任务态 fMRI 数据分析

在神经影像研究中，功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种不可或缺的技术，用于探索大脑活动模式。对于海量任务态数据，手动进行统计参数映射 (SPM) 分析是一项耗时的工作，而且容易出错。

什么是 SPM 批处理？

SPM 批处理是一种使用 MATLAB 代码自动执行 SPM 分析的强大工具。通过创建自定义批处理作业，研究人员可以一次性处理多个数据集。这大大提高了分析速度，减少了人为错误，并确保了分析的一致性和可重复性。

如何使用 SPM 批处理代码

使用 SPM 批处理代码涉及以下步骤：

设置分析参数： 指定数据输入、预处理选项和统计模型。
创建循环： 使用 MATLAB 循环自动处理多个数据集。
运行批处理作业： 通过运行特定代码执行分析。

示例代码

以下 MATLAB 代码示例演示了如何进行任务态数据分析：

% 创建 SPM 批处理作业
matlabbatch = [];

% 数据输入
matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {'/path/to/data'};

% 预处理选项
matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess(1).scans = {'/path/to/image1.nii', '/path/to/image2.nii', ...};
matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess(1).multi = {''};
matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess(1).reg = 'estimate';
matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess(1).multi_reg = '';
matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess(1).hpf = 128;
matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess(1).smoothing = [6 6 6];

% 设计矩阵
matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess(1).cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {});

% 对比
matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.copes = {};
matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.contrasts = {};

% 循环处理数据集
for i = 1:num_datasets
    % 更新数据输入路径
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir{i} = ['/path/to/dataset' num2str(i)];

    % 更新设计矩阵
    % ...

    % 运行批处理作业
    spm_jobman('run', matlabbatch);
end