是你看见matlab里面的运算过程了吧？这个东西其实就是需要把fmri的数据以贴图的方式贴在一个标准的脑三维模型上，这个模型和激活区结合的过程可以用mask表示。仅此而已。
在FMRI中，MASK也是一副脑图，如果用看图软件（如MRIcron，REST Viewer等）打开一副MASK，就会发现，这幅图上面的数值，只有0或者1。MASK脑图通常的作用是去掉我们不感兴趣的区域。我分一下几个步骤介绍。
预处理后的fMRI数据被输入到Conn工具箱，其中CompCor包括6个受试者特定的运动参数，来自白质和脑脊液的fMRI信号，以及它们的一阶导数作为混杂。0.01-0.1Hz滤波。 2 移动 多步排除过度移动的被试。第一，排除FD平动超过2mm，转动超过0.5°的被试。
用masbar可以提取指定ROI内的信号。因为在VBM标准化后的大脑中，已经用信号强度来代替真正的体积了。所以用传统的处理fMRI数据的方法就可以。
mask [mɑ：sk； msk]n.面具，面罩，假面具 罩，防毒面罩（或面具）；口罩；潜水面罩[亦作 swim mask]戴假面具的人 vt.用面具遮住脸，在脸上戴面具：The bank robbers masked their faces.银行抢匪脸上戴着面具。
1、总之，fMRI是一项强大的脑成像技术，为研究人员提供了深入理解大脑功能的工具。通过精心设计的实验，fMRI能够揭示大脑在不同任务下的活动模式，为心理学、神经科学等领域提供了宝贵的数据支持。在实验过程中，安全措施的严格遵循以及数据处理的科学方法是确保实验结果准确性和可靠性的重要保障。
2、磁共振成像（MRI）磁共振成像是一种脑科学研究中常用的成像技术。该技术是利用磁场和无线电波来获得人体或动物身体内部的结构和功能信息。磁共振成像的原理基于核磁共振现象，通过对磁共振信号的分析和处理，可以获取人体或动物脑部各个区域的结构和功能信息，包括灰质、白质、血液流动等。
3、脑成像技术 通过使用功能性核磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）等技术，研究大脑活动和信息传递的方式和路径，从而揭示大脑在行之中的秘密。相比于脑科学，认知科学的研究对象则更多关注于人类如何思考、感知、学习等高级认知过程。
4、将这种技术用于人体内部结构的成像，就产生出一种革命性的医学诊断工具。快速变化的梯度磁场的应用，大大加快了核磁共振成像的速度，使该技术在临床诊断、科学研究的应用成为现实，极大地推动了医学、神经生理学和认知神经科学的迅速发展。
1、数据处理对电脑没有特定的配置要求，一般普通的电脑都可以处理的。
2、第一步：对于任务态数据的格式转换，我们首先启动dcm2niigui。接着，将task文件夹内任意一个.dcm文件拖入到界面中。软件会自动识别并转换文件夹内所有.dcm文件，最终生成一个.nii格式文件，即为转换后的数据。第二步：进行结构像数据的格式转换时，同样在dcm2niigui中操作。
3、我们使用第二组简化的先验进行验证（即与静息状态网络进行比较），并可能在更适度的配置（如笔记本电脑）中复制分析。 3 先验的验证 为了验证解剖先验的有效性，我们使用了O’Muircheartaigh和Jbabdi开发的方法。简单地说， 它比较了静息态fMRI和结构连接性的统计独立成分 。
1、第一步：对于任务态数据的格式转换，我们首先启动dcm2niigui。接着，将task文件夹内任意一个.dcm文件拖入到界面中。软件会自动识别并转换文件夹内所有.dcm文件，最终生成一个.nii格式文件，即为转换后的数据。第二步：进行结构像数据的格式转换时，同样在dcm2niigui中操作。
2、数据下载与准备首先，从网站获取sub-01的数据，包含21个被试，本文将以sub01为例进行操作。 启动Matlab与SPM启动Matlab，设置工作路径，然后输入spm命令，进入fMRI菜单处理数据。
3、SPM12应用于单个被试任务态fMRI数据预处理，此过程涉及多步骤确保数据质量。预处理的数据主要存储于Fun文件夹中，代表功能像数据，而T1文件夹存放已格式转换的结构像数据。使用SPM工具箱，首先在MATLAB中打开，建议先还原默认设置以确保无误添加SPM工具箱。工具箱位置在MATLAB安装目录下的适当位置。
4、spm12主要用于单个被试任务态的fMRI数据的预处理，其预处理流程涉及被试的功能像数据和结构像数据。功能性图像数据存储在名为Fun的文件夹中，而结构像数据则存储在已经格式转换过的T1文件夹内。为了进行预处理，首先需要在Matlab中添加SPM工具箱。
首先，Advanced Visual Systems（AVS/Express）是一款专业的图像处理软件，以其强大的功能和易用性深受研究者喜爱。其次，来自威斯康辛医学院的AFNI工具，以其细致入微的数据分析能力，为fMRI研究提供了有力支持。
目前已有很多对fMRI的图像进行处理和数据分析软件，下面列出比较常用的几种。
在使用SPM（Statistical Parametric Mapping）进行功能磁共振成像（fMRI）数据的预处理与后续分析时，数据格式需确保为.nii文件。然而，我们从原始数据采集过程获得的数据通常为.DCM文件格式。因此，格式转换成为处理数据的必要步骤。格式转换的工具是dcm2nii。此软件能够将.DCM文件转换为SPM要求的.nii格式文件。
SPM12应用于单个被试任务态fMRI数据预处理，此过程涉及多步骤确保数据质量。预处理的数据主要存储于Fun文件夹中，代表功能像数据，而T1文件夹存放已格式转换的结构像数据。使用SPM工具箱，首先在MATLAB中打开，建议先还原默认设置以确保无误添加SPM工具箱。工具箱位置在MATLAB安装目录下的适当位置。
spm12主要用于单个被试任务态的fMRI数据的预处理，其预处理流程涉及被试的功能像数据和结构像数据。功能性图像数据存储在名为Fun的文件夹中，而结构像数据则存储在已经格式转换过的T1文件夹内。为了进行预处理，首先需要在Matlab中添加SPM工具箱。
数据下载与准备首先，从网站获取sub-01的数据，包含21个被试，本文将以sub01为例进行操作。 启动Matlab与SPM启动Matlab，设置工作路径，然后输入spm命令，进入fMRI菜单处理数据。
在使用SPM（Statistical Parametric Mapping）进行功能磁共振成像（fMRI）数据的预处理与后续分析时，数据格式需确保为.nii文件。然而，我们从原始数据采集过程获得的数据通常为.DCM文件格式。因此，格式转换成为处理数据的必要步骤。格式转换的工具是dcm2nii。此软件能够将.DCM文件转换为SPM要求的.nii格式文件。
CONN，一款强大的功能磁共振成像（fcMRI）处理工具，专为Matlab用户打造，无论是静息态数据（rsfMRI）分析还是任务相关设计，它都能得心应手。让我们一起深入理解并操作这个强大的软件。运行环境和下载安装 要开始使用CONN，你需要Matlab R2008b或更高版本，以及SPM8或以上。
关于fmri数据分析的两大类，四种方法：数据驱动：tca：其实这种方法，主要是提取时间维的特征。如果用它来进行数据的分析，则必须要利用其他的数据方法，比如结合ICA。ica：作为pca的一般化实现。是一种结构化的方法，就像和小波、傅立叶类似。只不过，比他们要更一般化。
