基于cat12的VBM分析

Cat12的VBM分析流程详解
原创 于 2025-11-20 10:07:24 发布 · 123 阅读 · 0 ·
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#医学影像 #影像处理 #医学图像处理 #医学图像

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安装:解压后复制cat文件夹到spm\toolbox下即可

打开cat12 (在tool选项中)

输入文件:选择T1像
第一步:Segment(分割灰质,白质和脑脊液)
设置 ：
Affine Regularisation–East Asia
Surface and thinkness estimation–Yes(算厚度)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
下一步:平滑(Smooth)
最后一步:TIV(Estimate TIV) 选择report文件夹里的.xml文件

结果:
在这里插入图片描述
灰质.白质在mri文件夹里,评估结果在report文件夹里

基于ROI的VBM和SBM分析|指标值的提取|CAT12工具包
zhu_ziqing的博客
11-09 2461
利用CAT12工具包进行VBM和SBM分析，基于感兴趣的ROI图谱进行指标的值的提取：主要内容：1. 原始文件的准备2. 预处理CAT12 segment：配准、分割、标准化、调制；ROI图谱的定义。3. ROI结果提取：基于VBM的灰质体积，基于SBM的皮层厚度、沟深、皮层褶皱等。使用预处理dicom转格式+reorient头动矫正后的T1像（我用的是RESTplus进行预处理，因此选择预处理后STRUCHC文件夹下，每个人的co前缀的nii文件）
基于cat12和SPM12进行大脑VBM数据分析笔记2——统计分析
Sophia2023的博客
12-04 2万+
基于cat12和SPM12进行大脑VBM数据分析笔记2——相关分析
基于cat12和SPM12进行VBM数据分析
weixin_54794458的博客
08-26 7377
VBM 能定量计算局部灰质体素的大小和信号强度，从而能够检测出局部脑区的特征和脑组织成分的差异。参考这篇文章操作：根据这篇文章操作：将原始的磁共振文件.dcm文件转换成spm以及cat能够处理的格式.nii文件。这里格式转换的方式有很多，比如使用dcm2niigui转换工具，或者直接使用dpabi软件进行转换，这里演示如何用dpabi进行图像格式的转换。（1） 将工作路径切换至图像数据存在的地方，并在该路径下按如下图格式创建文件夹，其中T1Img文件夹中存放未经过格式转换的被试.dcm文件。
基于SPM8或CAT12进行的VBM分析
mollyue的博客
02-05 4359
基于SPM8或CAT12进行的VBM分析 需要的工具：Matlab及SPM8/SPM12 一、SPM8/12的VBM分析 1）首先将DICOM格式转换为NIFTI格式； 2）用display查看图像，可以手动进行AC-PC校正（此时最好校正，后面需要用到）； 3）图像分割：运用new segment将T1结构像分割为灰质、白质、脑脊液。 4）DARTEL：具体的原理我也不是很清楚，此步比较耗时。 5）标准化：Normorlize FHWM=8 二、CAT12的VBM分析 1）首先将DICOM格式转换为NIF
基于CAT的VBM和SBM计算学习笔记（一）VBM
Rose9614的博客
07-24 3800
回顾一下，本笔记介绍了从T1原始图像到灰质体素图像的全过程。在先使用DPABI软件预处理好T1图像后，用Cat的Segment自动化功能得到分割后的灰质体素图像，再用spm进行Smooth。那么就得到了可以使用的灰质体积图像，后续再通过TIV得到全脑体积，然后进行组间比较、临床相关等统计分析即可。
基于cat12和SPM12进行VBM&SBM数据分析笔记1——数据预处理
热门推荐
Sophia2023的博客
10-14 4万+
基于cat12数据分析基础教程笔记 今年是小编步入研究生生活的第一年，研究方向待定，但主要以磁共振成像为主，以后会不断地总结这方面的知识，涉及MRI扫描，数据分析基础方法理论，软件操作教程，文献阅读笔记总结等等，用来记录我的研究生三年学习过程。编写尽量简洁明了，通俗易懂，本就是小白，也能体会小白的痛。不过这也要谢谢一个人手动@小白（网名），是他教我要把自己所学的写下来，讲出来才能真正的做到输入和输出，查漏补缺。而cat12软件操作是我面临的第一个数据分析的训练，写的可能也不会非常到位，还望各位专业人士指出改
基于cat12搞定VBM的ROI分析——vertex水平和ROI水平的双样本T检验
Sophia2023的博客
01-30 1万+
前言 一、什么是ROI分析 二、ROI的皮层指标提取 三、终极目标找差异
CAT12使用手册-VBM和SBM分析工具
gitblog_06767的博客
04-26 399
CAT12使用手册-VBM和SBM分析工具 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 欢迎使用CAT12使用手册，本手册详细介绍了VBM（基于体素形态学）和SBM（基于表面形态学）分析工具的使用方法。通过本手册的指导，您将能够更加熟练地掌握CAT12软件，进行高效、准确的脑形态学分析。 以下为本手册的主要内容： 软件安装与配置：介绍CAT12软件的安装过程及必要的配置步...
cat12工具箱。将主要关注基于体素的形态计量学(VBM)分析工具箱
08-03
猫12工具箱是VBM分析的重要工具，其强大的功能和易用性使其成为神经影像学研究者的首选。通过深入理解和应用这个工具，我们可以更深入地探索大脑的形态变化，揭示隐藏在复杂神经系统的秘密。无论是对疾病的诊断、...
本地模型部署指南[可运行源码]
11-23
本文详细介绍了如何访问和配置本地已部署的模型。首先，用户需要访问指定网址下载并安装chatbox软件。安装完成后，初次进入时需要选择使用自己的模型选项。接着，进入设置界面，选择模型提供方为ollama api，并输入相应的域名（如http://xxxxx:11434），其他设置保持默认，最后点击保存即可完成配置。配置完成后，用户可以选择并使用模型。整个过程简单明了，适合需要本地部署模型的用户参考。
基于ssm框架实现的网上商城.zip
11-23
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JDK安装与环境配置[项目代码]
最新发布
11-23
本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。
C++类和对象基础[项目代码]
11-23
本文详细介绍了C++中类和对象的基础知识，包括面向对象与面向过程的区别、类的定义与访问限定符、封装的概念、类的作用域、实例化过程以及类对象模型的计算方法。文章还深入探讨了this指针的作用和特性，通过实例代码解释了this指针在成员函数中的使用方式及其重要性。此外，文中还涉及了结构体内存对齐规则和空类大小的特殊情况，为读者提供了全面的C++类和对象入门指导。
Windows安装Scrapy指南[项目代码]
11-23
本文详细介绍了在Windows系统下使用Anaconda安装Scrapy的方法，解决了pip无法直接安装Scrapy的问题。Anaconda是一个专注于数据分析的Python发行版本，内置了conda包管理系统，能够方便地管理工具包和虚拟环境。文章解释了Anaconda和conda的概念，并列举了Anaconda的优点，如省时省心、自动处理依赖关系、支持多环境隔离等。此外，还提供了Anaconda的下载链接和安装步骤，最后指导用户通过conda命令安装Scrapy。
基于Bloch方程的磁共振成像序列模拟器Matlab实现
11-23
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014、2019a、2021a）的技术支持，配套完整案例数据集及可直接执行的程序文件。程序架构采用模块化设计理念，具备以下技术特征：通过参数配置实现核心算法调整，逻辑结构层次分明，关键代码段配有详细注释说明。 该资源适用于高等院校计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发。内容涵盖智能优化计算、神经网络预测建模、数字信号处理、元胞自动机仿真等典型实验场景，所有案例均通过标准化测试验证。 开发团队由具备十年以上工业级算法研发经验的高级工程师组成，专注于MATLAB科学计算与系统仿真领域。本资源提供经过学术机构验证的完整仿真案例库，适用于教学演示与科研实验。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【嵌入式通信】基于STM32与RS-232的自定义串口助手设计：实现上下位机可靠通信及数据监控
11-23
内容概要：本文详细介绍了一个基于STM32与PC上位机通过RS-232串口通信的完整系统设计与实现，涵盖硬件电路搭建、STM32固件开发、自定义应用层通信协议设计、PC端串口助手软件开发（C# WinForms）、协议解析、数据记录、通信测试及系统部署等内容。系统采用分层协议架构，支持命令控制、数据传输、CRC校验、状态指示和日志记录等功能，并提供了完整的故障排查与扩展开发指南。; 适合人群：具备嵌入式开发基础的电子工程师、自动化控制技术人员、计算机或电子信息类专业学生，以及对串口通信、STM32开发和上位机软件设计感兴趣的开发者；尤其适合从事工业控制、设备调试和物联网通信项目研发的技术人员。; 使用场景及目标：①实现STM32与PC之间的可靠串口通信；②开发具备协议解析能力的自定义串口助手；③应用于设备监控、数据采集、实验室仪器通信等场景；④作为教学案例帮助理解串口通信协议栈的设计与实现。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践，重点关注通信协议的设计与CRC校验一致性，注意STM32端与PC端代码的协同调试，同时可利用提供的测试模块验证系统稳定性，便于后续功能扩展与二次开发。
Vue el-tabs右侧按钮实现[代码]
11-23
本文介绍了在Vue.js的element-ui框架中，如何在el-tabs组件的最右侧添加一个按钮的实现方案。通过CSS的position属性，利用relative和absolute定位，将按钮固定在tabs页签切换栏的最右侧。具体实现步骤包括：设置父div为relative定位，el-tabs保持默认布局，按钮使用absolute定位并指定right和top值。代码示例清晰展示了如何结合Vue和CSS实现这一功能。
RK3568 UART驱动开发[项目代码]
11-23
本文详细介绍了基于OpenHarmony标准系统的RK3568 DAYU开发板UART驱动开发流程。内容涵盖UART基础知识、驱动开发接口、开发步骤、应用开发流程及实例代码解析。文章首先介绍了UART的基本概念和工作原理，包括2线和4线连接方式、通信参数设置等。然后详细讲解了UART驱动开发的核心接口UartHostMethod及其回调函数功能，包括初始化、读写数据、设置波特率等操作。接着阐述了驱动开发的四个关键步骤：实例化驱动入口、配置属性文件、实例化控制器对象和驱动调试。最后通过实际案例展示了UART应用程序的开发过程，包括设备打开、参数设置、数据读写等操作，并提供了完整的代码示例和编译运行说明。
Windows配置Anaconda环境[源码]
11-23
本文详细介绍了在Windows平台上如何配置Anaconda和VSCode以建立简易的Python编程环境。首先，从Anaconda官网下载并安装最新版本的Anaconda软件，然后下载并安装VSCode。接着，配置Anaconda在Windows下的环境变量，并通过命令提示符进行Anaconda的操作，包括创建虚拟环境和安装所需的包。此外，还介绍了如何在VSCode中进行Python编程的配置，包括安装扩展插件、设置自动保存和选择运行环境。最后，针对可能出现的PowerShell脚本执行权限问题提供了解决方案。文章内容详实，适合Python新手参考。
基于cat12和spm12进行vbm
01-04
### 使用CAT12和SPM12进行基于体素的形态学分析 #### 准备工作 为了执行基于体素的形态学分析(Voxel-Based Morphometry, VBM)，需要安装并配置好MATLAB环境以及SPM12工具箱。此外，还需要下载并安装CAT12作为SPM12的一个扩展模块来增强其功能[^1]。 #### 数据预处理 加载待分析的数据集到MATLAB环境中之后，在启动SPM之前先通过`cat12batch()`函数调用来初始化CAT12批处理界面。此过程允许用户定义一系列参数用于后续图像标准化、分割等操作： ```matlab % 初始化CAT12批处理模式 cfg = cat12batch(); ``` 接着设置具体的选项，比如选择是否要对T1加权像做偏场校正或是去除噪声等前处理步骤。这些都可以在图形化界面上完成交互式的设定，也可以编写脚本自动化这一流程。 #### 图像分割与标准化 利用CAT12强大的算法实现灰质、白质和其他组织类型的精确分离，并将其映射至标准空间内以便于群体水平上的统计比较。这一步骤可以通过如下命令行代码自动运行： ```matlab % 执行CAT12的标准VBM管道 cfg.vbm.segmentation.data = {'path_to_your_images/*.nii'}; cfg.vbm.normalization.template = 'default'; cat12batch('run', cfg); ``` 这里指定输入文件路径(`'path_to_your_images/*.nii'`)为包含所有受试者T1结构像的位置；而模板则采用默认设置即ICBM152模版来进行配准变换。 #### 统计分析 当完成了上述准备工作后，就可以进入实际的统计检验环节了。此时可以切换回传统的SPM GUI或者继续沿用Batch Designer构建模型矩阵(Model Specification)并对感兴趣区域(ROI)实施双样本t测试(Two-sample t-test)或其他适当的设计方案。 对于组间差异的研究来说，通常会建立一个协方差设计(Covariance Design)，其中至少包括两个因素——一个是分组变量(Group Factor)，另一个可能是年龄(Age)这样的混淆因子(Nuisance Variable)。 最后，经过多重比较校正后的显著性图谱能够揭示不同条件下大脑解剖结构变化的特点及其潜在意义。
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