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基于cat12和SPM12进行VBMSBM数据分析笔记1——数据预处理

基于cat12和SPM12进行VBMSBM数据分析笔记1——数据预处理

前言

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,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。文章编写尽量保证简洁明了,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),他总是不断提醒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,因此他给我推荐了CSDN这个平台来记录笔记。而用cat12软件学习VBM数据分析是我即将面临的第一个数据分析的训练,整个笔记都是一边操作一遍记录,如有错误之处,还望各位专业人士指出改正,有任何疑问皆可留言。

一、cat12简介

Matlab的CAT12工具箱和SPM工具箱目前广泛用于各种脑部疾病的VBM分析,可以处理多种的structural MRI数据。

二、环境配置

系统:Windows 10专业版
软件运行平台:Matlab2018a
所需工具包:

  1. SPM12(下载安装教程)
  2. cat12(下载安装教程)
  3. MRIcro——用于查看xxx.nii格式文件(下载安装教程)

三、数据预处理过程

结构像数据预处理流程图如下:
在这里插入图片描述

1.数据准备

被试测试图像均为大脑结构像中的T1像,文件格式为sub-xxx.nii,其文件内容一定是可用MRIcron软件进行查看,否则将会导致程序运行错误。并将所有被试图像(sub-xxx.nii)全部放置在同一个文件夹下。
注意:一定要保证文件格式为.nii格式,否则cat12无法读取数据。文件格式的转换小编就不在此赘述了,如有需要小编会更另一篇笔记。

2.组织分割(segment)

步骤:运行Matlab2018a,在命令框中输入:spm敲回车,调用spm工具包
命令框中会出现以下内容:
回车之后命令框显示
命令执行之后会弹出以下三个窗口,主要以SPM12为主:
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在SPM for functional MRI部分找到Toolbox,下拉找到cat12,点击打开cat12工具包,之后便会出现工具包cat12的操作界面,如下图:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述点击segment,进入如下界面:在这里插入图片描述
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双击Volumes,进入如下界面,按照图中所示操作,选择测试数据的T1像,选中数据之后再点击done,回到segment界面,选择好volumes之后下面根据自己的实验需要更改下方参数或者对应功能选项,而且每个参数或者功能选项界面上都有详细介绍,此处由于小编只是为了测试训练,故全部选择默认选项。
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注意:模板(Affine Regularisation)要看数据样本来源选择对应欧洲模板(European brains)或者亚洲(East Asian brains),这是根据人种不同,大脑内部结构也会有所差异。
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选定完数据和参数功能,即可点击三角形run,紧接着Matlab命令框中会有一系列运行之后的详细过程,以及会有另外几个Command Window框(运行数据的核,进行多组数据分析时可以通过核来分组并行计算,缩短数据运行时间,至于开几个核可以在上一步选择,这里选用默认四个核,这个框不能关闭,否则可能会导致程序中断)弹出记载着运行过程和时间,不需要做任何处理,等待即可
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最后在存储原始T1数据文件夹中会出现三个文件夹——mri(分割之后的图像)report(数据分割过程及结果存)、label。此时分割并没有完成哦!!!(这是小编犯的第一个错误,所以不能着急哦)
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PS:至于小编此处问什么会多出现一个surf文件夹,是由于小编的Surface默认选项选了yes,某位小伙伴跑数据时就只有三个,是他告诉我在这里默认是yes,他的是no,多谢提醒。不过多了也不用在意,只是多分割了一种surface皮层数据,这个是当你做皮层统计分析SBM时需要提取surface皮层指标时会用到,这个在小编的后续教程SBM统计分析中会讲到哦。

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分割完成的标志是在mri文件夹中只剩下四种命名的.nii文件——mwp1xxx.nii(标准化灰质体积图像)、mwp2xxx.nii(标准化白质体积图像)、p0xxx.nii(原始图像)、wmxxx.nii(剥脑&标准化T1图),如下图所示:
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注意:由于磁共振图像数据信息量比较大,用cat12做分割处理当数据量比较大时要花费大量时间,所以不要急于去关闭所有操作界面 ,等待完成标志出现。分割完成之后就可以去查看分割图像了,可以直接用MRIcro查看。下图是同一个被试的灰质和白质分割结果:
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3.数据预处理——质量检测QC(data quality check)

分割结束之后,我们需要对数据进行质量检测,为下一步统计分析做准备。关闭分割界面,回到cat12操作界面,下拉 Data Quality,选择Slice Display
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进入界面可以选择四个测试样本的灰质mwp1-或白质mwp2-的.nii文件,点击proportional scaling选择yes在这里插入图片描述
点击运行之后就可以在Matlab自动弹出的figure窗中查看分割结果,如下图所示(灰质分割结果):
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也可以看生成的report文件夹中的pdf文件,如下图例所示:
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4.体积数据文件获取

回到cat12操作主界面,在statistical analysis部分,点击Get TIV,如图所示:
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双击XML files进入选择.xml格式的数据(数据储存在report文件夹中)
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接下来在Save values处选择你要获取的数据——仅需全脑体积或者全脑及各组织体积,Output file是体积保存的文件名称,可以通过点击Specify修改,选定之后点击run就可以了,在Matlab命令框中会显示数据结果,同时也会保存成文件。
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至此,VBM的预处理工作基本完成,最重要的步骤就是分割,分割是一定要处理好,否则接下来所有的数据处理过程都可能出现问题。计算结果如下图所示:
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最后,接下来就是做组间相关分析,请看下一篇。

参考文献

cat12-Manual(http://www.neuro.uni-jena.de/cat12/CAT12-Manual.pdf)


https://www.fengoutiyan.com/post/14564.html

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