VBM8使用手册.docx

VBM8使用手册
D
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。
Fileà 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。
Fileà 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
VBM8à Check Data quality à Display one Slice for All images
VolumesßX：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 àSave Batch: 保存batch。
FileàRun Batch： 执行batch。
样本一致性检测
VBM8 àCheck data qualityàCheck sample homogeneity using covariance
VolumesßX：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 àSave Batch: 保存batch。
Fileà 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 à Smooth
Images to Smooth ßX: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 àSave Batch: 保存batch。
FileàRun Batch：执行batch。
建立统计模型(SPM8àSpecify 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 àAbsolute :
Implicit Mask: Yes
Explicit Mask: <None>
Global Calculation: Omit
Global Normalization:
Overall Grand mean scaling: No
Normalization: None
F