Discuss

拟合度分析方法来识别默认网络的成分

Submitted by fish on
Forums
尊敬的老师:
      有文献使用用拟合度分析方法来研究某种疾病的默认网络与正常人的默认网络的差异。基本思路是:首先使用ROI-based方法得到默认模式网络模板;然后对预处理后的数据进行ICA 分析,使用拟合度分析方法挑选出与之前得到的默认模式网络模板最匹配的成分。拟合度分析主要通过模板匹配程序来完成,即计算每个成分中落在模板内体素的z 值的平均值与模板外体素的z 值的均值之差,选择差值最大的成分作为最匹配的成分。为了便于进行组分析,将每个被试的最适成分的时间序列作为回归量输入到SPM 的设计矩阵中,回归分析得到与最适成分相似的脑区激活图,  即默认模式网络。

用DPARSF_V2.2_121225的一个报错

Submitted by wleewell on
Forums

严老师,一个报错想请您分析一下:
用DPARSF_V2.2_121225,做到nuisance covariate regression时,出现以下错误,以前的版本却没有这个问题。

Extracting ROI signals...
  Read 3D EPI functional images: "G:\analysis\FunImgAR\sub_021a".........................................
??? Error using ==> y_ExtractROISignal at 188
Wrong ROI definition, please check:

VBM

Submitted by moon on
Forums

老师:
      您好,请问用SPM8做VBM时,参数设置均为默认值,得到的结果里以m0wrp1开头的图像是不是经过标准化、调整后的灰质体积,这个图像有没有经过平滑呢?是不是需要再平滑一下才能做统计分析呢?谢谢!