功能磁共振成像数据的分析因多种因素而变得复杂。首先，数据容易受到许多伪像的影响，比如头部运动造成的伪像。其次，数据中有许多可变性的来源，包括个人之间的可变性和个人内部随时间的可变性。第三，数据的维度非常大，与许多科学家习惯使用的小数据集相比，这带来了许多挑战。功能磁共振成像分析的主要组成部分旨在处理这些问题中的每一个。它们包括
质量控制：确保数据不会被工件破坏。
失真校正：对功能磁共振成像图像中经常出现的空间失真的校正。
运动校正：重新调整扫描时间，以校正头部运动。
切片时序校正：校正影像中不同切片间的时序差异。
空间标准化：将来自不同个体的数据排列到一个共同的空间框架中，以便他们的数据可以组合在一起进行群体分析。
空间平滑：为了减少噪音而有意对数据进行模糊处理。
时间滤波：对数据进行及时滤波，以去除低频噪声。
统计建模：将统计模型与数据进行拟合，以估计对任务或刺激的反应。
统计推断：对结果的统计显著性的估计，对整个大脑进行的大量统计测试进行校正。
可视化：结果的可视化和效果大小的估计。本书的目标是详细介绍这些步骤中的每一步所涉及的过程。
以上内容来自《Handbook of functional MRI Data Analysis》。
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