matlab2017b使用dpabi

### 如何在 MATLAB 2017b 中使用 DPABI 进行数据分析和处理 #### 准备工作 为了能够在 MATLAB 2017b 中顺利使用 DPABI 工具箱进行数据处理，需先完成如下准备工作： - **安装 MATLAB 2017b**：按照已有的安装指南[^2]完成软件的正常安装与激活过程。 - **下载并配置 DPABI**：访问官方 GitHub 页面或其他可信资源站点获取最新版本的 DPABI 软件包。将其解压至指定位置，并确保该路径已被加入到 MATLAB 的搜索路径中。 ```matlab addpath('D:\Software\DPABI'); % 假设 DPABI 解压后的根目录位于 D:\Software 下 savepath; ``` #### 数据导入 对于脑影像学研究而言，原始数据通常是以 NIfTI (.nii 或 .nia) 文件形式存储。利用 `spm_select` 和 `spm_vol` 函数可以方便地加载这些图像文件。 ```matlab % 加载单个NIfTI文件为例展示基本操作方法 filename = spm_select('FPList', '', 'Select a file'); V = spm_vol(filename); data = spm_read_vols(V); imagesc(data(:,:,size(data,3)/2)); colorbar; title(['Slice from ', filename]); ``` #### 预处理流程概述 预处理阶段主要包括去除噪声、标准化以及平滑滤波等步骤。具体实现依赖于所选模板库及参数设定情况而定。 - **头动校正 (Realignment)**：修正扫描过程中受试者头部轻微移动带来的影响； - **共配准 (Coregistration)** ：使不同模态的数据集之间保持空间一致性； - **分割 (Segmentation)** ：区分灰质、白质和其他成分的比例分布状况； - **归一化 (Normalization)** ：转换个体大脑结构至标准坐标系内表示； - **平滑(Smoothing)** ：减少随机波动干扰信号检测准确性。 上述每一步骤均可通过调用相应模块函数来执行自动化批量化作业，在此仅列举部分核心命令作为参考实例说明。 ```matlab % 头动校正示例代码片段 dpabi_realigment({'sub-01_task-rest_bold.nii.gz'}, ... {'/output_dir/sub-01/'}, ... struct('template','EPI2mm')); % 共配准示例代码片段 dpabi_coregister({'T1w_brain.nii.gz';'rest_mc.nii.gz'},... '/output_dir/',... struct('cost_fun','mi',... 'interp','4')); % 分割示例代码片段 dpabi_segment({'anat_preproc_T1w_defaced.nii.gz'},'/output_dir/'); % 归一化示例代码片段 dpabi_normalize({'mask_prob_0.98.img';'y_anat_preproc_T1w_defaced.img'},... '/output_dir/',... struct('write_bounding_box',[min_x min_y min_z;max_x max_y max_z],... 'voxel_size',[res_x res_y res_z])); % 平滑示例代码片段 dpabi_smooth({'func_mni_rest_resample.nii.gz'},'/output_dir/',struct('fwhm',6)); ``` #### 统计分析模型构建 经过充分准备之后便进入到统计推断环节，此时可以根据实际科研需求选取合适的算法框架来进行组间差异比较或是连通性评估等工作。 例如采用基于体素水平的一般线性模型(GLM)，亦或是探索功能连接网络特性变化规律等等。 ```matlab % 构建GLM设计矩阵用于两独立样本t检验的情形 design_matrix = [ones(length(groupA),1) zeros(length(groupB),1);... zeros(length(groupA),1) ones(length(groupB),1)]; contrast_vector = [-1 1]; % 应用 SPM toolbox 实现具体的拟合计算任务 SPM = spm_spm(); SPM.xY.Y = cat(3,data_groupA(:,:,:),data_groupB(:,:,:)); SPM.VM = V; SPM.xX.X = design_matrix'; SPM.xCon.consess{1}.consess.cvec = contrast_vector'; S = spm_estim(SPM); % 可视化显示显著性结果图谱 figure(); imagesc(squeeze(max(abs(cat(3,S.SPM.T)),[],3))); colormap hot; caxis([0 inf]); axis off; title('Significant Voxels Between Two Groups'); ```