AFNI 教程 步骤5：统计和建模

第一部分　　时间序列

　　用AFNI打开fMRI数据， Graph按钮可以打开信号界面，中心的信号是该像素的信号随着时间的变化图，m 可以显示更少的体素，M可以显示更多的体素。V 可以浏览整个图像，+ 可以缩小信号强度范围，-可以放大信号强度范围。

第二部分　　血氧水平依赖

　　在被试得到刺激以后，大脑相关区域的血氧含量会增加，反映在图像上就是信号的增强。但是存在问题，检测到的信号与实际的神经放电有一定的时间差，只能展现哪个脑区被被激活，以及延迟的激活程度。

第三部分　　血流动力学响应函数  The Hemodynamic Response Function   HRF

　　受试者在接受视觉刺激时，视觉皮层反映出BOLD信号的增加，BOLD信号遵循一致的形状，6s左右到达峰值，然后接下来的几秒钟回到基线。这种形状可以作用伽玛分布的函数进行建模。使用伽玛函数建模时，我们称为HRF。

　　Impulse Stimilus: 持续时间非常短，a snap of fingers.

　　a single Boxcar Stimulus: 刺激时间很短 ，但是持续刺激。比如盯着闪烁的屏幕看10s，这样的函数波峰与刺激时间成正比，就像火车的车厢一样。

　　BOLD反应是真正的大脑内部血氧含量随着刺激的施加的变化，是真实存在的。

　　HRF是对BOLD变化的数学拟合，模拟的是施加刺激后BOLD的变化曲线，相当于对BOLD进行数学可视化，以便于后续的分析。

第四部分　　广义线性模型  The General Linear Model

　　

　　

第五部分　　创建时序文件

　　理想时间序列：在给定刺激后出现的伽玛函数

　　拟合时间序列：我们实际采集到的时间序列并不是理想的，需要将理想的时间序列拟合到实际的时间序列上。对理想时间序列的每一个时间点赋予一定的权重，从而将理想时间序列拟合到实际的数据上。

　　mass univariate analysis:大量单变量分析，对每个体素的时间序列都赋予权重。

　　1、根据event.csv文件创建理想时间序列，文件里包括：条件名称、相对扫描开始的时间、每次试验持续时间。

　　2、从event文件中提取出需要的然后创建两个txt文件，一个是发生不一致的时间，一个是发生一致的时间。

　　3、生成后的文件，包括相对扫描开始的时间、试验持续时间、参数调制（都设置成1，在接下来的步骤进行处理）

第六部分　　执行一级分析

　　首先进行预处理，与之前的不同的地方是，选择刺激时间文件，再对Symbolic GLTs进行设置，加上之前去掉的regress步骤。

　　测试输出的结果，以结构图为underlay，以stats.sub为overlay，在右侧面板中可以对阈值进行调整，sub-brik也可以进行选择，cluster程度也可以选择，聚类是将达到一定体素数量的阈上信号进行显示。