怎样用REST进行左右大脑配准？

Submitted by wisepig119 on Mon, 12/10/2012 - 08:29

老师们好，最近我想对被试的功能像大脑数据做左右配准，之前请教臧老师和严老师后说是将一侧翻转后与另一侧求平均，但是复杂的图像处理我也不会，听老师说REST也可以处理，希望老师能再具体指点下，REST怎样做到左右大脑配准呢？

Forums:

jigongjun

Thu, 12/13/2012 - 15:22

 "功能像大脑数据做左右配准"
你这里是想说，把功能像配准到对称模版上吗？这里以VMHC分析为例说下。

在做VMHC分析之前的图像预处理中，有一步是要将被试功能像配准到一个对称的标准空间中，这里就需要一个对称的模版（template）。为此，我们可以
（1）把已经配准到MNI空间的EPI像（通常都是非对称的，因为通常都是往非对称的template上去配准的），在组上求个平均（across subjects），得到MeanEPI.nii。
（2）然后将此图左右翻转得到FilpedMeanEPI.nii。
（3）将这两幅图平均后就得到了一个对称的模版。
（4）再用SPM的normalize功能将每个个体的功能像与这个对称模版做配准。

已知MeanEPI.nii（假设它在X方向的维度是N），用它做出对称模版的程序如下：
path=‘MeanEPI.nii 所在位置的路径’  ；
[data voxel header]=rest_readfile([path,filesep,'MeanEPI.nii'])  ;
fdata(1:1:N,:,:)=data(N:-1:1,:,:)   ;    
adata=(data+fdata)/2       ;
rest_WriteNiftiImage(adata,header,[path,filesep,'symmteryEPI.nii'])    ;

PS     一组被试的平均功能像，可以通过rest-utility-image calculator来实现。


YAN Chao-Gan

Fri, 12/14/2012 - 19:32

我正在DPARSF中集成这一项操作。采用对称结构模板。尽快完成哈。

wisepig119

Sat, 12/15/2012 - 00:35

 我们都很期待严老师的新版本了：）

wisepig119

Sat, 12/15/2012 - 00:44

 谢谢，还有点问题希望指点下：
1.由于我只有功能数据，按我的理解是先用spm的EPI模板做一次normalize，再在所有被试上（病人和对照）求平均得到 MeanEPI.nii，再翻转得到 FilpedMeanEPI.nii，再两者求平均，最后重新再normalize一次，不知道对不对？
2.由于我不太了解基础知识，请教一下N的值怎么获得呢？

jigongjun

Sat, 12/15/2012 - 03:35

 "1.由于我只有功能数据，按我的理解是先用spm的EPI模板做一次normalize，再在所有被试上（病人和对照）求平均得到 MeanEPI.nii，再翻转得到FilpedMeanEPI.nii，再两者求平均，最后重新再normalize一次，不知道对不对？"

对的

“2.由于我不太了解基础知识，请教一下N的值怎么获得呢？”

用mricron把meanEPI.nii打开，其选项window---information---dimension中有

wisepig119

Tue, 12/18/2012 - 09:27

不好意思再追问一下，在用SPM的normalize功能将每个个体的功能像与这个对称模版做配准的时候（第二次使用normalise时），SPM里的Source Image怎么选择呢？还是选择头动校正那个mean开头文件吗？

jigongjun

Tue, 12/18/2012 - 14:57

 选择已经（第一次）配准到MNI空间的功能像。
比如subject01有N个时间点，可以将配准后的这些功能像求个平均，作为source，
（用spm normalize_Esti&Writ）估计从source到对称模版的变换过程，并应用到subject01的每个时间点图像上。

wisepig119

Mon, 12/17/2012 - 04:49

不好意思再请教下，我做完第一次normalize配准到MNI空间后，再求平均功能像时意识到每个被试有很多时间点的数据，是先求每个被试所有时间点的平均，再求所有被试平均吗（across subjects）？谢谢啦

jigongjun

Mon, 12/17/2012 - 05:10

 是的，可以这么做。

wisepig119

Mon, 12/17/2012 - 05:38

明白，谢谢你的指点