5、功能性磁共振成像数据的统计分析

功能性磁共振成像数据的统计分析

1. 引言

功能性磁共振成像（fMRI）技术的发展为我们提供了前所未有的机会，让我们能够在接近实时的情况下研究人类大脑的功能。fMRI通过测量血氧水平依赖（BOLD）信号来间接反映神经元活动。尽管fMRI数据为认知神经科学带来了丰富的信息，但其复杂性也为统计分析带来了巨大挑战。本文将详细介绍fMRI数据的收集和分析，探讨其统计特性，并介绍一些常用的数据分析方法。

2. 数据收集基础

2.1 磁共振成像原理

磁共振成像（MRI）利用强磁场和无线电波来生成人体内部结构的详细图像。fMRI在此基础上，专注于捕捉大脑活动的变化。fMRI的成像过程涉及以下几个关键步骤：

1. 强磁场 ：fMRI设备使用一个强大的磁铁，通常为3特斯拉（T），相比之下地球的自然磁场仅为25至65微特斯拉。
2. 梯度场 ：通过梯度线圈改变磁场，使信号能够在组织中精确定位。
3. 射频脉冲 ：发送射频脉冲以激发氢原子核，随后接收其释放的能量信号。

2.2 血氧水平依赖（BOLD）信号

fMRI测量的是BOLD信号，这是一种间接反映神经元活动的指标。当大脑某个区域活跃时，该区域的血流量增加，导致氧合血红蛋白与去氧血红蛋白的比例发生变化。由于氧合血红蛋白和去氧血红蛋白具有不同的磁性属性，fMRI可以检测到这种变化，从而推断大脑的活动模式。

血流动力学反应函数（HRF）

HRF描述了