燕然无归计 2021-07-08 10:43 采纳率: 0%
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DPABI的Normalize处理后的fMRI数据出错

  1. 经DPABI的ARWS预处理后的rsfMRI数据,在做FC和“Extract ROI Time courses”时总是报错,无论怎样定义ROI,提示“contained voxel = 0”。返回看预处理的数据,发现slice timing和realign的数据都没问题。而Normalize后的数据(在整个数据处理过程中,该步骤没有报错,生成的文件大小也有100M而非没有数据),用MRICorn打开,呈现一片空白。将realign后的数据overlay上去,提示“No overlap between overlay and background - these images do not appear coregistered”。具体的预处理流程如下图1,请问如何解决?
  2. 用的是DPARSF5.2版本的“DPARSF for monkey data”。有3个可能的影响因素:a,Normalize选择的是T1 image,在数据处理过程中,曾提示没有co*T1数据,用的是T1数据代替,见下图2。 b,Normalize一行的“Voxel size”是默认的{2 2 2},而实际是{1.5 1.5 1.5},是否有影响? c,预处理没有勾选“Bet”。勾选“Bet”后运行必然会报错,见下图3。不知原因为何?由于数据是同一只动物在同一次扫描中的多个session,故没有选“Bet”。
  3. 想看一次扫描内不同时间下(不同session)ROI随时间的变化,是否是选择“Extract ROI Time courses”?没有做个这个分析,不知“Extract ROI Time courses”得到的数据是什么样子,是每个session返回一个ROI的数值吗?多谢各位!

图1:

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图2:

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图3:

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1条回答 默认 最新

  • ChatGPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ 2024-02-13 16:36
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    所有内容均由人工智能模型输出,其内容的准确性和完整性无法保证,不代表我的态度或观点。


    该回答引用文心大模型4.0,仅提供参考,不保证完全正确
    目前为文心大模型4.0专栏,网页版本:V2.5.3(2024.1.19)
    这个问题涉及到DPABI(或DPARSF)在处理fMRI数据时的一些细节和可能遇到的问题。以下是对您问题的分析和建议:

    1. Normalize后数据为空白
      • 如果Normalize步骤后,用MRIcron打开数据是空白,这通常意味着数据没有正确地对齐到标准空间。可能的原因是Normalize时选择的T1图像与功能图像不匹配,或者Normalize的参数设置不正确。
      • 您提到使用了T1数据代替coT1数据。如果T1图像与功能图像在扫描时不是完全对齐的,那么Normalize可能会出现问题。理想情况下,应该使用与功能图像对齐的解剖图像(如coT1)进行Normalize。
    2. Voxel Size的问题
      • 如果默认的Voxel Size与实际不匹配,可能会导致Normalize时插值不准确,但这通常不会导致数据完全空白。不过,为了数据的准确性,建议将Voxel Size设置为与数据实际匹配的值。
    3. 关于“Bet”
      • “Bet”是Brain Extraction Tool的缩写,用于去除头骨等非脑组织部分。如果数据中没有明显的头骨部分,或者您确定不需要去除头骨,那么可以不勾选“Bet”。但是,如果数据中存在头骨,且头骨与脑组织信号强度相近,那么不去除头骨可能会导致Normalize时出现问题。
      • 您提到勾选“Bet”后会报错。这可能是由于某些原因,“Bet”无法正确识别和处理您的数据。您可以尝试调整“Bet”的参数,或者检查数据是否存在异常。
    4. Extract ROI Time courses
      • “Extract ROI Time courses”是用于提取感兴趣区域(ROI)的时间序列数据的。对于每个ROI,它会返回一个时间序列,表示该ROI内所有体素的平均信号强度随时间的变化。
      • 如果您想看一次扫描内不同时间下(不同session)ROI随时间的变化,那么“Extract ROI Time courses”是一个合适的选择。您可以为每个session分别提取ROI的时间序列,然后比较它们之间的差异。
    5. 解决建议
      • 首先,确保Normalize时使用的T1图像与功能图像是对齐的。如果可能的话,尝试获取与功能图像对齐的co*T1图像进行Normalize。
      • 其次,检查并调整Normalize的参数,包括Voxel Size等,确保它们与数据实际匹配。
      • 如果仍然无法解决问题,您可以尝试使用其他工具或方法进行Normalize,例如使用FSL或AFNI等工具进行手动对齐和调整。
      • 对于“Bet”的问题,您可以尝试调整其参数或寻找其他方法去除头骨(如果需要的话)。
      • 最后,关于“Extract ROI Time courses”的使用和结果解释,您可以参考DPABI或相关软件的文档和教程进行学习和理解。

    图片转文字可能造成误差,不代表模型真实水平

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