只是在结果输出上不同

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spm 12核磁数据处理

spm12 核磁数据处理分析进阶处理

一、基本概念

图像配准就是将两个形状不同的大脑图像变得形状相似。原理上，图像配准的过程就是保持一个图像不变（称为fixed image， target image 或reference image），对另一个图像进行变换（称为 moving image 或source image），使得变换后的 moving image 与fixed image尽可能相似。

变换分为线性和非线性两种，线性一般又分为刚体变换和仿射变换。刚体变换只有平移和转动两种方式，共 6 个自由度 ，即在 X/Y/Z 方向上的移动以及以 X/Y/Z 为轴的转动，亦即刚体变换没有改变图像的形状，只是改变了图像的位置。仿射变换在刚体变换的基础上增加了缩放（scaling）和剪切（shearing），包含 12 个自由度， 仿射变换改变了图像的整体形状。相比于线性变换，非线性变换采用更复杂的变换形式，使得图像在局部形状上相似。

在实际操作中，图像配准会涉及两个过程，一个是估计变换（estimate  transformation），即估计moving image 到fixed image 的变换关系。线性变换的结果是一个 4*4 的矩阵，而非线性变换的结果是一个变换场图像，表示每一个体素位置的变换关系；另一个是应用变换（apply transformation），即将一个图像根据估计得到的变换关系进行变换。之所以有这样的区分，是因为用于估计变换的图像不一定是应用变换的图像，将 fMRI 配准到 MNI 模板就是这样一个例子。

还有一个常用概念是乔可比矩阵的行列式（Determinant of Jacobian Matrix），它表示变换前后图像体积的 变化，可以根据变换矩阵或变换场计算得到，乔可比矩阵行列式大于 1 表示moving image变换后体积缩小。

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二、将 T1 结构像配准到 MNI 模板

1. 估计变换：选择 SPM12 的 Nomalize 模块的 Estimate 选项，在弹出的窗口中 Image toAlign 处选择 T1 图像，其他可以保持默认设置。运行结束后生成y_*.nii文件，这个文件包含了从 T1到 MNI 模板的 变换关系（变换后的坐标位置）。

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2. 应用变换：选择 Normalize 模块的 Write 选项，在弹出的窗口中 Data 选项处添加被试，在 Deformation Field 处选择上一步得到的y_*.nii文件，在 Image toWrite 处选择 T1 图像，其他可以保持不变。默认分辨率是 2*2*2， 企业-展环贝粮食有限公司如果觉得分辨率太低，哈密市嘉齐食用油有限公司也可以改成 1*1*1。运行结束后生成w*.nii文件， 于田县东北食用油有限公司 这个文件表示转换到 MNI 模板空间以后的 T1 结构像。

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3. 检查配准质量：选择 SPM12 的 Check Reg 模块，在弹出的窗口中选择变换后的T1 图像（w*.nii） 和 MNI 模板文件（SPM12安装目录下的 tpm/TMP.nii 文件），检查配准后的T1 图像是否与模板文件 在解剖位置上是否很好地对应。

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4. SPM12 的 Normalize 模块的思路是，先将 T1 图像进行组织分割，然后将分割后的不同组织分别与模 板（模板也是分为不同的组织）进行配准，这两个步骤是同时进行的，称为Unified Segmentation，和  Segment 模块是完全一样的，只是在结果输出上不同。

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5. MNI 模板很多，那么 SPM12 的 MNI 模板是什么模板呢？现在 SPM12 （版本 7219）的模板是基于  549 个被试的T2/PD 图像得到的，所以不是我们常见的 MNI 152 （也叫 ICBM152）。更详细信息参见 SPM12 目录下的spm_templates.man 文件。

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三、将 fMRI 功能像配准到 MNI 模板

1. 头动校正：由于 fMRI 图像是 4D 图像，  3D 空间加上一个时间维度。由于头动，每个 3D 图像不是完 全对齐的，人才招聘因此，需要进行头动校正。

估计变换：选择 SPM12 的 Realign 模块的 Estimate 选项，在 Data 处选择 fMRI 图像（注意要选择所有 的 3D 图像，  SPM12 默认是读取第一个图像），其他选项默认设置即可。运行结束后生成*.mat文件，表示刚体变换的矩阵，这个信息也写到了 fMRI 文件的头信息里；生成rp_*.txt表示 6 个头动参数；生 成spm_*.ps文件是 6 个头动参数的可视化。

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应用变换：选择 Realign 模块的 Reslice 模块，选择 fMRI 图像，其他参数不变。运行结束后会生成 r*.nii和mean*.nii文件，分别表示头动校正后的文件以及平均 fMRI 图像。

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2. 将 T1 和fMRI 图像对齐： 虽然是为了将 fMRI 配准到 MNI 模板， 但是由于 fMRI 图像本身分辨率太低， 直接使用非线性的方式将 fMRI 配准到 MNI 模板效果不太好，因此常用做法是先将 T1 和fMRI 图 像对齐，然后将 T1 配准到 MNI 模板， 最后将 fMRI 图像转换到 MNI 模板空间。

估计变换：选择 SPM12 的 Coregister 模块的 Estimate 选项，在 Reference 处选择上一步生成的平均   fMRI 图像，即mean*.nii文件，在 Source Image 处选择 T1 像，其他参数不变。运行结束后，变换矩 阵写入 T1 文件的头信息中；生成spm_*.ps文件用于结果的可视化。

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应用变换：选择 Coregister 模块的 Reslice 选项，在 Image Defining Space 处选择平均的 fMRI 图像，  在Images to Reslice 处选择 T1 图像，其他保持不变。运行结束后生成变换到 fMRI 图像空间的 T1 像， 即r*.nii文件。同样地，可以使用 Check Reg 模块检查 T1 和 fMRI 配准质量。实际上， 并不需要进这一步，因为现在的 T1 像的头信息里已经包含了T1 到fMRI 的转换矩阵了，可以直接用这个文件进行下一步，这里只是为了保持形式上的一致性。 当然，而已可以使用变换后的 T1 像进行下一步，不过变换 后以后 T1 像和 fMRI 图像分辨率一致，即分辨率下降了，因此可能不利于后面的分析。

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3. 将 T1 像配准到 MNI 模板：这一步和第二节的步骤是完全一样的，不同之处在于这个时候的 T1 像的头信息已经修改了（我认为这是 SPM12 容易让人困惑的一点，因为它直接修改了原始文件）。由于上一 节已经详细描述了分开进行估计变换和应用变换的过程，这里直接将两个步骤一次进行。在Normalize 模块下 Data 选项处添加被试，在 Image toAlign 处选择 T1 像，在 Images toWrite 处选择进行头动校   正后的 fMRI 文件，即r*.nii文件，其他保持不变。默认分辨率是 2mm，一般 fMRI 图像分辨率是3mm 左右，因此这里可以改为[3 3 3]。

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同样地，转换以后使用 Check Reg 模块检查配准的质量：

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