

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
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原理與應(yīng)用詳解演示文稿目前一頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)優(yōu)選原理與應(yīng)用目前二頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)SPM版本歷史TheforthcomingversionisSPM5ThecurrentversionisSPM2PreviousversionsSPM2breleased21stNovember2002SPM99released25thJanuary2000SPM96released9thApril1997http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/目前三頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)線性代數(shù)統(tǒng)計(jì)理論GLM模型隨機(jī)場(chǎng)模型MR成像信號(hào)處理計(jì)算神經(jīng)解剖學(xué)神經(jīng)科學(xué)目前四頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)SPM數(shù)據(jù)分析基本流程目前五頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)預(yù)處理部分模型構(gòu)建與參數(shù)估計(jì)常用工具與參數(shù)設(shè)置目前六頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)講座提綱SPMI:PreprocessingSPMII:Single-subjectanalysesSPMIII:Groupanalyses目前七頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)SPMI:預(yù)處理.Slicetiming–(獲取時(shí)間校正)Realignment-(頭動(dòng)校正)Normalisation-(空間標(biāo)準(zhǔn)化)Smoothing-(空間平滑)目前八頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)MRIvs.fMRI↑neuralactivity↑bloodoxygen↑fMRIsignalMRIfMRIoneimagehighresolution
(1mm)
lowresolution(~3mmbutcanbebetter)fMRI
BloodOxygenationLevelDependent(BOLD)signal indirectmeasureofneuralactivity
…manyimages(e.g.,every2secfor5mins)目前九頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)預(yù)處理–SliceTiming-SPM選擇參考slice拉齊其它slice目前十頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)預(yù)處理–Realign(頭動(dòng)校正)?不同scan之間像素對(duì)應(yīng)關(guān)系遭到破壞。?血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)被頭動(dòng)引起的信號(hào)淹沒(méi)。目前十一頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)預(yù)處理–Realign(頭動(dòng)校正)剛體變換六個(gè)頭動(dòng)參數(shù)估計(jì):3個(gè)方向的平移(mm) 3個(gè)軸向的旋轉(zhuǎn)目前十二頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)預(yù)處理–Realign-SPM將同一被試不同采樣時(shí)間點(diǎn)上的3D腦對(duì)齊目前十三頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)空間標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題目前十四頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)空間標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題個(gè)體大腦在形狀、大小等方面存在明顯差異,我們?nèi)绾芜M(jìn)行不同人之間的比較呢?…使不同被試腦圖像中的同一像素代表相同的解剖位置一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)腦空間目前十五頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)腦空間-Talairach坐標(biāo)系Source:BrainVoyagercourseslidesTalairach&Tournoux,1988?squishorstretchbraininto“shoebox”?extract3Dcoordinate(x,y,z)foreachactivationfocus目前十六頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)使不同被試腦圖像中的同一像素代表相同的解剖位置粗配準(zhǔn)–仿射變換精配準(zhǔn)–非線性變換目前十七頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)Why使不同被試腦圖像中的同一像素代表相同的解剖位置一個(gè)公共的標(biāo)準(zhǔn)空間How先使用簡(jiǎn)單的線性變換進(jìn)行粗配準(zhǔn)再用復(fù)雜的非線性變換精配準(zhǔn)Problems計(jì)算復(fù)雜度(高精度算法配準(zhǔn)一個(gè)腦需要幾個(gè)小時(shí))個(gè)體之間的腦并非一一映射關(guān)系不可能有完全準(zhǔn)確的配準(zhǔn)Solutions對(duì)空間標(biāo)準(zhǔn)化后的腦圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)钠交褂米冃螆?chǎng)信息預(yù)處理–空間標(biāo)準(zhǔn)化–小結(jié)目前十八頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)預(yù)處理–空間標(biāo)準(zhǔn)化-SPM使不同被試腦圖像中的同一像素代表相同的解剖位置將每個(gè)個(gè)體腦放入一個(gè)公共的標(biāo)準(zhǔn)空間目前十九頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)TemplateNormalisedImage預(yù)處理–空間標(biāo)準(zhǔn)化–結(jié)果目前二十頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)
空間平滑的問(wèn)題使殘差項(xiàng)更符合高斯分布假設(shè)減少標(biāo)準(zhǔn)化后剩余的個(gè)體間差異提高信噪比5-50目前二十一頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)預(yù)處理–空間平滑-SPM目前二十二頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)SPM預(yù)處理部分小結(jié).Slicetiming–(adjusttimedifferenceamongdifferentslice)Realignment-(adjustformovementbetweenslices)Normalisation-(warpfunctionaldataintotemplatespace)Smoothing-(toincreasesignaltonoiseratio)目前二十三頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)LectureOutlineSPMI:PreprocessingSPMII:Single-subjectanalysesSPMIII:Groupanalyses目前二十四頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)Single-subjectAnalyses基本過(guò)程與原理GLMPrincipleofGLMDesignMatrixSolutiontoGLMEffectofInterestandstatistics目前二十五頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)個(gè)體水平分析的基本過(guò)程與目的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)個(gè)體掃描個(gè)體激活區(qū)檢測(cè)
SpatialMemoryCondition
500msec 200msec 3000msec Time 1500msec 500msec 3000msec 200msecSpatialControlCondition 1500msec
對(duì)這個(gè)被試,你感興趣的effect在那些腦區(qū)出現(xiàn),其強(qiáng)度如何?目前二十六頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)Single-subjectAnalyses基本過(guò)程與原理GLMPrincipleofGLMDesignMatrixSolutiontoGLMEffectofInterest&StatisticsExample目前二十七頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)Single-subjectAnalyses基本過(guò)程與原理GLMPrincipleofGLMDesignMatrixSolutiontoGLMEffectofInterest&StatisticsExample目前二十八頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)InMatrixFormGLM的數(shù)學(xué)表示………β1:βl::…:…:::YJxJ1…xJl…xJLβLεJX
Y=觀測(cè)數(shù)據(jù)
×設(shè)計(jì)矩陣
β參數(shù)+ε
殘差x1lx1L
ε1恐懼Y1
:x11:Yj=xj1×β1+...+xjl×βl+...+xjL×βL+εj
::Y1x11…x1l
:YJ:x…:Yj=xj1…xjlJ1x1L
:xJlxjL
ε1
:xJL+εjεJYY^目前二十九頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)Single-subjectAnalyses基本過(guò)程與原理GLMPrincipleofGLMDesignMatrixSolutiontoGLMEffectofInterest&StatisticsExample目前三十頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)TimeTimeGLM:設(shè)計(jì)矩陣XX2X1
Y=X?β+εSPMrepresentstimeasgoingdownSPMrepresentspredictorswithinthedesignmatrixasgrayscaleplots(whereblack=low,white=high)overtimeSPMincludesaconstanttotakecareoftheaverageactivationlevelthroughouteachrunXIntensityY目前三十一頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)G(刺激因素)DesignmatrixXG1H(干擾因素)H1Globalactivity:E.g.headmotionparametersHcLineartrendsGcstimulusGLM:設(shè)計(jì)矩陣X的結(jié)構(gòu)目前三十二頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)血氧系統(tǒng)對(duì)單次刺激的響應(yīng)目前三十三頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)刺激序列HRF設(shè)計(jì)矩陣中的刺激因素X目前三十四頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)G(stimulating)DesignmatrixXG1H(non-interesting)H1E.g.(1)headmotionparameters (2)breathing (3)heartbeatHcLineartrends
duetoMRIscannerGlobalactivity:GcstimulusGLM:設(shè)計(jì)矩陣X的結(jié)構(gòu)目前三十五頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)為什么要考慮這些干擾因素?LinearTrendProbableRespirationArtifactheadmotion parametersEffect/Error目前三十六頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)Single-subjectAnalyses基本過(guò)程與原理GLMPrincipleofGLMDesignMatrixSolutiontoGLMEffectofInterestandstatistics目前三十七頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)0100-10+10012-0.01+0.01=+*5+…+Y=X1*β1+…+Xn*μ+e*50FittingXtoYgivesyouoneβ(parameterestimate)foreachcolumnofX,aμande.BetasprovideinformationaboutfitofregressorXtodata,Y,ineachvoxel目前三十八頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)GLM求解的幾何表示:勾股定理E用X線性組合Y^近似表達(dá)Y目前三十九頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)Single-subjectAnalyses基本過(guò)程與原理GLMPrincipleofGLMDesignMatrixSolutiontoGLMEffectofInterest&statistics多重比較Example目前四十頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)
構(gòu)造Contrast對(duì)感興趣的解釋變量進(jìn)行比較X2X1Y=X?β+ε
=β1?X1+β2?X2+β3?X3+…+βN?XN+ε
[X1X2X3…XN] [β1β2β3…βN]
T檢驗(yàn):構(gòu)造Contrast向量
F檢驗(yàn):構(gòu)造Contrast矩陣實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)=〉感興趣effect=〉contrast所以contrast在數(shù)據(jù)采集之前就定下了!目前四十一頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)
本質(zhì)Effects?解釋空間Xs?contrast向量[1-1]x1–x2??
Ex1–x2
(x1–x2)目前四十二頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)Single-subjectAnalyses基本過(guò)程與原理GLMPrincipleofGLMDesignMatrixSolutiontoGLMEffectofInterest&statisticsMultipleComparisons目前四十三頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)TimeY=X?β+εIntensityYPreprocessing...TheProblemofMultipleComparisons
T>ToPo=0.01目前四十四頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)200activated噪聲腦的“激活”
P=0.0120,000voxs
噪聲腦目前四十五頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)怎么辦?200activated2activated200activated 5activated目前四十六頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)200activated200activatedUncorrectedp=0.01
我在進(jìn)行探 索性研究!探索性研究目前四十七頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)Bonferronicorrection 最嚴(yán)格的校正200activated2activatedonevoxelTypeIerrorp=?
numberofvoxels:N=50,000 overallcorrectdetection=(1-p)(1-p)…(1-p)=(1-p)N
overallTypeIerror=1-(1-p)N=~Np DesiredoverallTypeIerror:Np=.05 RequiredonevoxelTypeIerrorp=.05/50,000=.000001目前四十八頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)BonferroniCorrection的思想及其在fMRI數(shù)據(jù)分析中的問(wèn)題Bonferroni校正的假設(shè)pvoxel=poverall/NN為獨(dú)立觀測(cè)個(gè)數(shù)相鄰體元的BOLD信號(hào)會(huì)相互獨(dú)立的嗎?頭動(dòng)等噪聲對(duì)同一腦區(qū)的影響很相似BOLD信號(hào)本身就對(duì)應(yīng)著一定空間范圍預(yù)處理中的平滑目前四十九頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)SPM中的多重比較校正的原理根據(jù)數(shù)據(jù)的空間相關(guān)程度計(jì)算獨(dú)立觀測(cè)個(gè)數(shù)(獨(dú)立比較的次數(shù)Nindepentent)根據(jù)整體虛警概率poverall和Nindepentent得到單個(gè)體元的pvoxel值pvoxel=poverall/Nindepentent目前五十頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)SPM個(gè)體激活區(qū)檢測(cè)基本過(guò)程目前五十一頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)個(gè)體水平effect計(jì)算的SPM實(shí)現(xiàn) (個(gè)體激活區(qū)檢測(cè))模型定義DesignMatrixSpecification
數(shù)據(jù)定義參數(shù)估計(jì)
DataSpecificationParameterEstimation統(tǒng)計(jì)結(jié)果Result目前五十二頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)參數(shù)估計(jì)常用工具與 參數(shù)設(shè)置
預(yù)處理部分
First-level模型構(gòu)建與Second-level目前五十三頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)LectureOutlineSPMI:Intro,PreprocessingSPMII:Single-subjectanalysesSPMIII:Groupanalyses目前五十四頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)Howdowecompareacrosssubjects?建立不同人之間的可比性NormalizationROI多個(gè)被試的統(tǒng)計(jì)分析Fixed-effectsModelRandom-effectsModel目前五十五頁(yè)\總數(shù)五十七頁(yè)\編于二十三點(diǎn)F
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