DPABI 的DPARSFA界面参数

本文主要讲述了作者对静息态功能性磁共振成像(fMRI)处理过程中的初步理解,特别关注了dpABI界面中众多参数,并承诺后续会分享更详细的处理步骤。

整个静息态fMRI 影像处理,一个dpabi界面上参数好多呀,先初步理一遍,后面具体处理了再补充记录
在这里插入图片描述

由于提供的引用内容未涉及DPARSFA分析流程的关键参数相关信息,结合专业知识,DPARSFA(Data Processing Assistant for Resting-State fMRI)是一款用于静息态功能磁共振成像(fMRI)数据处理和分析的软件,其分析流程的关键参数如下: ### 数据预处理阶段 - **层间时间校正**:不同层的图像采集时间存在差异,需进行校正。关键参数为重复时间(TR)和每层的采集时间间隔,确保各层数据在时间上对齐。 ```python # 示例代码,示意层间时间校正参数设置 slice_timing_correction(TR=2.0, slice_time_intervals=[0.1, 0.2, ...]) ``` - **头动校正**:去除扫描过程中头部运动的影响。通常以平均图像为参考,计算每个时间点图像的平移和旋转参数,最大允许的头动范围一般设置为不超过2 - 3mm的平移和2 - 3°的旋转。 ```python # 示例代码,示意头动校正参数设置 motion_correction(max_translation=2.0, max_rotation=2.0) ``` - **空间标准化**:将个体的脑图像映射到标准脑模板空间。常用的标准模板有MNI(Montreal Neurological Institute)模板,关键参数包括标准化算法的选择(如SPM的DARTEL算法)和模板的选择。 ```python # 示例代码,示意空间标准化参数设置 spatial_normalization(algorithm='DARTEL', template='MNI') ``` - **平滑**:增加图像的信噪比。平滑核的大小是关键参数,一般设置为4 - 8mm的高斯核。 ```python # 示例代码,示意平滑参数设置 smoothing(kernel_size=6.0) ``` ### 静息态功能指标计算阶段 - **低频振幅(ALFF)和分数低频振幅(fALFF)**:计算时关键参数是低频范围的界定,通常低频范围设置为0.01 - 0.08Hz。 ```python # 示例代码,示意ALFF/fALFF计算参数设置 alff_falff_calculation(low_freq=0.01, high_freq=0.08) ``` - **局部一致性(ReHo)**:计算每个体素与其邻域体素的肯德尔和谐系数。邻域的大小是关键参数,一般设置为27个体素(3x3x3的邻域)。 ```python # 示例代码,示意ReHo计算参数设置 reho_calculation(neighborhood_size=27) ``` - **功能连接分析**:常用的方法有皮尔逊相关分析。关键参数包括感兴趣区(ROI)的定义和相关系数的阈值,一般阈值设置为0.2 - 0.5。 ```python # 示例代码,示意功能连接分析参数设置 functional_connectivity_analysis(roi_definition='AAL', correlation_threshold=0.3) ```
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