[fMRI手册]Handbook of functional MRI Data Analysis—Chapter 5

该博客介绍了fMRI数据分析中针对单个受试者的统计建模,重点讨论了血氧水平依赖(BLOD)信号的特征,包括其与神经活动的关系、血液动力学反应函数(HRF)以及线性卷积模型在理解BLOD信号变化中的应用。此外,还提及了BLOD信号的噪声以及研究设计和建模策略。

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Handbook of functional MRI Data Analysis

fMRI数据分析手册

Statistical modeling: Single subject analysis

统计模型: 单个目标分析


fMRI数据分析的目标是分析每个体元的时间序列来看是否某些处理导致了BLOD信号的变化
BLOD信号和刺激信号
上图可以发现血氧依赖水平信号(蓝色)和刺激(红色)有着相同的变化趋势,然后我们就可以寻找体元的时间序列中与BLOD信号符合这种模式的变化。因为神经信号的滞后性我们可以发现红色线并没有和蓝色有着完全一致的变化情况。

我们需要用已知的学样水平依赖BLOD信号,建立一个尽可能精确描述BLOD的一般线性模型(GLM)。然后关注建模和BLOD噪声或者其他的影响BLOD的因素

5.1 The BLOD signal 血氧水平依赖信号

如第一章中说明的:

BLOD信号的上升是因为神经活动在血液流动,血液体积,血液含氧量变化的反应。

简单的说在一个活动状态的时候,同质的局部血红蛋白互相吸引到一起导致了T2*权重的MRI信号变化,如图中的变化,BLOD信号的变化不是即时的,BLOD是原始神经信号的粗糙的且延时的反应。

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