内容发布更新时间 : 2025/1/7 15:50:53星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
VBM8 处理流程
1. 下载和安装
? SPM8:
从SPM官方网站( http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm)下载SPM8及最新的update包。把SPM8解压到要安装的目录，同时把update包解压，并直接覆盖SPM8相关内容，完成更新。然后打开matlab,把spm8文件夹加入matlab路径目录，即完成安装。
? VBM8:
从VBM官方网站((http://dbm.neuro.uni--jena.de/vbm8/)下载压缩包，解压后放入spm8/toolbox下，即完成安装。
? 运行VBM8：
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启动matlab >>spmfmri
Spm8?toolbox?VBM8
2. VBM8分析流程简要
【字体颜色说明：红色的都是我添加的，其它颜色基本上都是本文原有的，另外我是按cat12这个工具包来补充的，所以最好结合cat12的英文使用说明一起看】
? 预处理
补充：【1、将要处理的图像通过SPM中的“Display”进行可视化后，点击显示页面左下方的“Set Origin”，然后点击这个按钮旁边的“Reorient”按钮，并保存结果（不确定这个需不需要，还是不保存了，貌似没用）；
2、我先对TIW图像在SPM软件中进行Normalise(Est&Wri),两个输入图像的地方都输入这幅待处理的图像（这步不确定）;将Bounding box设置成“-90 -126 -72;90 90 108” ,将Voxel sizes 设置成“3 3 3”。这步会生成以w开头的图像文件。】
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? 统计分析
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把T1W 标准化到MNI space(这步没做),并分割出灰质(GM),白质(WM),脑积液(CSF).相关参数可以通“Estimate and write”模块来调整。
通过“VBM8 Check data quality” 菜单中的“Display One slice for all images”和“Check sample homogeneity using covariance”（这一步没成功，成功啦，不过不知道对不对）两个选项检查分割和标准化的质量。
采用spm自带的spm?smooth选项对预处理好的组织图像进行平滑。 通过SPM? Specify 2nd Level 模块指定统计模型。 采用SPM? Estimate 模块估计模型
采用SPM? Results 模块定义contrast，观测结果。
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3. VBM 分析流程详细描述
? 组织分割与标准化
VBM8?Estimate and write
Volumes ?X :输入解剖图像，一般为T1W图像。由于在后续分割中，需要和MNI先验模板对齐，所以这里输入数据最好能和先验MNI 模板方向大致相同。若图像和模板方向差异较大，可以使用SPM的Display 和Check Reg按钮进行手动调整。
Estimation Options：使用默认参数即可。这里若不采用SPM自带的组织先验模板TPM，则可选择自己定制的模板。
Extended Options：使用默认参数即可。若要尽可能清除非大脑组织，可更换“Clean up any partitions”为 “Thorough Clean up”。也可以尝试改变两类降噪方法的权重，ORNLM的最优权重是0.7。MRF的权重不需要调整。当不使用某个降噪方法时，可直接把其权重设为0。
Writing Options：使用默认参数即可。
? 默认的“Modulated normalized-non linear only”：仅对非线性变换带来的体积改变进行调
制后的图像，voxel值是经过brain size校正后的局部组织相对体积。
? A bias corrected image volume：磁场不均匀性校正后的图像。可使用期与不校正的原始
对象进行比较，验证图像质量。
? A partial volume effect (PVE) label image volume：该volume中的值是对每个voxel局部
容积效应的估计。
? Jacobian determinant：每个voxel值表示MNI模板上该位置变换到被试空间时，体积
变化大小。
? Deformation fields：非线性变换产生的变形场。
File? Save Batch：（这种步骤都是可做可不做的好像，反正我都没有保存） 保存设置好的batch,可保存成*.m或*.mat文件。 File? Run Batch:
运行设置好的batch。输出wm*（在生成的mri文件夹里面）是指bias corrected normalized volumes，m0wrp1*（我这边生成的是mwp1*文件，也是在mri文件夹里面）是modulated normalized gray matter，m0wrp2（我这边生成的是mwp2*文件，也是在mri文件夹里面）则是 modulated normalized gray matter。若标准化使用low dimensional spatial normalization 而不是默认的DARTEL，modulated 后的灰质和白质图像名称应分别为 m0wp1*，m0wp2*。【在生成的report文件夹里面的pdf文件就是分割后的彩色效果】
? 预处理结果显示与质量控制
VBM8? Check Data quality ? Display one Slice for All images
? Volumes?X：选择磁场均匀性校正后的图像(wm*)。 ? Proportional scaling: 使用默认参数即可。 File ?Save Batch: 保存batch。 File?Run Batch：执行batch。
? 样本一致性检测
VBM8 ?Check data quality?Check sample homogeneity using covariance
? Volumes?X：选择各个被试的“m0wrp1”（我选的是mwp1*，好像cat12生成就是
mwp1*）图像。（之前不成功是因为只选了一幅图像，这边的意思是要选择全部被试者的mwp1*）
? 【Load quality measures：选择report文件夹下的XML文件，也是全部受试者的
都选】
? Proportional scaling：使用默认参数即可。 ? Show slice in mm：使用默认参数即可。
? Nuisance：如果需要控制其他混淆变量，可以在这里输入。 File ?Save Batch: 保存batch。 File? Run Batch: 运行batch
运行结果会生成一个样本相关性矩阵：Sample Correlation Matrix,如下所示：
? 图像平滑
SPM ? Smooth
? Images to Smooth ?X:选择要进行平滑的图像（我选的是mwp1*，平滑处理后，
会在mwp1*所在文件夹生成smwp1*图像文件） ? FWHM：设定高斯平滑参数，常用范围是 8-12mm. ? Data Type: 使用默认参数即可。
? Filename Prefix：使用默认参数即可。 File ?Save Batch: 保存batch。 File?Run Batch：执行batch。
4. 建立统计模型(SPM8?Specify 2nd-level)
? 双样本t检验(two sample t-test)
Directory: 指定SPM组分析的目标文件夹. Design: 选择 “two-sample t-test”
? Group 1 Scans: 选择第1组被试的预处理好的灰质数据 smwc1*.nii ? Group 2 Scans: 选择第2组被试的预处理好的灰质数据 smwc1*.nii ? Independence：Yes ? Variance：Equal
? Grand mean scaling：No ? ANCOVA: No Covariates* Masking
? Threshold Masking ?Absolute : 0.2 ? Implicit Mask: Yes ? Explicit Mask:
? Overall Grand mean scaling: No Normalization: None
File ?Save Batch：保存batch。
File?Run Batch：执行batch。SPM将显示design 矩阵，并在指定SPM组分析目录中产生SPM.mat文件保存design信息。
? 多元回归(Multiple regression (correlation))
Directory: 指定SPM组分析的目标文件夹. Design: 选择 “Multiple Regression”
Scans?[选择所有被试平滑过的灰质图像文件]?Done Covariates?”New:Covariate” Covariate
? Vector?按照输入图像文件的顺序输入参数值 ? Name?待检验变量的名字（如，“年龄”） ? Centering?No centering ? Intercept? Include Intercept
Covariates* Masking
? Threshold Masking ?Absolute : 0.2 ? Implicit Mask: Yes ? Explicit Mask:
Global Calculation:Omit