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GLM在rs-fMRI中应用学习体会(1)

GLM在rs-fMRI中应用学习体会(1)

作者: Jack________ | 来源:发表于2020-10-30 23:13 被阅读0次
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X为设计矩阵,就是我们的实验设计,是已知的条件,比方说被试分组:病人组和控制组
X在通常的GLM又称为: image.png
β:是我们通过模型估计出的效应量,即需要估计的参数,后面的统计分析是对其的统计分析
image.png
Y是我们采集到的静息态的MR BOLD信号,为已知条件 image.png

对比矩阵(Contrast)


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SPM处理过程一点理解

第1步:建模,生产文件:spm.mat


image.png
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第2步:参数估计,在前步的基础上形成以下文件: image.png
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• Images of estimated regression coefficients beta_000k.nii where k indexes the kth regression coefficient. 
•  An image of the variance of the error ResMS.nii. 
•  An image mask.nii indicating which voxels were included in the analysis. 
•  The image RPV.nii, the estimated resels per voxel. 
•  If contrasts have been specified SPM also writes con_000i.img if the ith contrast is a t-contrast and the extra sum of squares image ess_000i.img if it is an F-contrast.

第3步:结果显示,设计对比矩阵,生产以下文件


image.png
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con_0001.nii是第1个对比,图中的001{T}:AD<MCI: [1 -1], 这个图是上面两个beta_000k.nii文件的差值。

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