fMRI数据:使用MATLAB访问与特定大脑区域相关的粗体值的最佳方法是什么？

Question

我有一些预处理的fMRI数据的Nifti文件格式，我想访问与特定的大脑区域相关的粗体值，例如右前岛岛。我知道有很多函数可以从nifti文件中导入数据，但我想确保粗体值实际上代表感兴趣区域的活动，因为我想在此基础上进行一些分类。

有什么好的和有效的方法来做，最好是一些与SPM相关的功能？

Answer 1

我不知道有一个简单的Matlab函数/工具箱直接做你想做的事情，但是所有的元素都在那里，你应该能够自己编写类似的程序。

图像中的体素信息是由所谓的地图集(基本上是查表)提供的解剖脑区所属于的信息。其中一个地图集包含在流行的AAL扩展 for SPM (多达8版)中。AAL工具箱的目的是将给定的体素坐标转换为解剖标记，这不是您所需要的。

然而，在此基础上是一个包含每个体素中的整数代码的ROI_MNI_V4.nii图像"ROI_MNI_V4.txt“，以及一个附带的文本文件”ROI_MNI_V4.txt“，它在这些整数代码和解剖标签之间进行转换。例如，右边的脑岛有代码3002。在nifti图像中查找所有包含代码3002的体素，然后得到一个掩码，标记右侧脑岛上的所有体素。

但是，您必须知道，为了进行体素逐体素匹配，您的数据文件需要具有与地图集图像相同的分辨率和对齐度。此外，地图集被校准到MNI标准空间，这意味着您必须将数据规范化为MNI模板，或者更好:将逆归一化变换应用于地图集。如果您不知道我在这里说的是什么，您应该阅读SPM手册中有关空间规范化的部分。另一个问题可能是anterior对您来说不够细粒度；例如，没有关于右岛前部的特殊代码。但是还有其他的地图集，其中一个可能提供你需要的东西。

如果你开始用这种方法来解决你的问题，然后你就被困住了，你可以在这里发布另一个问题，并通过这里的评论向我指出。

Answer 2

函数spm_regions.m将提取ROI。它直接从预处理图像中提取数据。但是，它将对输出进行白化和过滤，并可以根据不感兴趣的回归器(例如，重新对齐参数)调整数据。I 在这里讨论这个：

但是，如果要使用未经筛选的原始数据，请使用spm_get_data.m