我有一些 Nifti 文件格式的预处理 fMRI 数据，我想访问与特定大脑区域相关的 BOLD 值，例如右前岛叶。我知道有很多功能可以从 nifti 文件导入数据，但我想确保 BOLD 值字面上代表感兴趣区域中的活动，因为我想基于此进行一些分类。
有没有什么好的和有效的方法可以做到这一点，最好是一些与 SPM 相关的功能？
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我不知道有一个简单的现有 Matlab 函数/工具箱可以直接执行您想要的操作，但是所有元素都在那里，您应该能够自己编写类似的程序。
图像中的哪些体素属于哪个解剖大脑区域的信息由所谓的图谱提供，基本上是查找表。一个这样的图集包含在SPM的流行AAL 扩展中（最高版本 8）。AAL 工具箱的目的是将给定的体素坐标转换为解剖标签——这不是您所需要的。
然而，这背后是一个 nifti 图像“ROI_MNI_V4.nii”，其中包含每个体素中的整数代码，以及一个在这些整数代码和解剖标签之间转换的随附文本文件“ROI_MNI_V4.txt”。例如，右脑岛的代码为 3002。因此，您在 nifti 图像中查找包含代码 3002 的所有体素，您会得到一个标记右脑岛中所有体素的掩码。
您必须注意，为了实现逐个体素匹配，您的数据文件需要具有与图集图像相同的分辨率和对齐方式。此外，地图集已校准到 MNI 标准空间，这意味着您必须将数据标准化为 MNI 模板，或者更好：将逆标准化变换应用于地图集。如果你不知道我在说什么，你应该阅读 SPM 手册中关于空间标准化的部分。另一个问题可能是 AAL 分块对您来说不够细粒度；例如，右前岛没有特殊编码。但是还有其他地图集，其中之一可能会提供您需要的内容。
如果您开始对您的问题实施这种方法并且遇到困难，请随时发布有关特定问题的另一个问题，并通过此处的评论向我指出。
于 2015-01-03T15:01:59.070 回答
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函数 spm_regions.m 将提取 ROI。它直接从预处理的图像中提取数据。但是，它会对输出进行白化和过滤，并且可以根据不感兴趣的回归量（例如重新调整参数）调整数据。我在这里讨论这个：
但是，如果您想要未经过滤的原始数据，请使用 spm_get_data.m
于 2018-01-30T16:06:40.117 回答