fMRI ER扫描 预处理是把不同的run分开很多年重新在一起分析 还是合并在一起

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fMRI数据处理
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本帖最后由 psy_糖莲子 于
09:55 编辑
想请教各位大侠: ER设计核磁扫描,一个实验有5个条件,分两个run跑,每个run均含实验的5个条件,每个run内的刺激trial不同。现在有一个不明确的地方:预处理时是应该把两个run的FunRaw分开处理,还是应该合并在一起对应一个T1像进行分析?个人感觉:分开处理的话每个条件下的trial数目就减少了,信号可能变弱;合并在一起对应一个T1进行分析可能会影响配准。求大侠指点,谢谢!
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都是分开处理的。你担心所谓trial减少,是因为你可能没有理解预处理的功能,在GLM的时候肯定一起建模
try my best
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csddzh 发表于
都是分开处理的。你担心所谓trial减少,是因为你可能没有理解预处理的功能,在GLM的时候肯定一起建模 ...
谢谢您的回复。我理解的意思是,建模的时候是两个run内同种条件下的trial放在一起,激活信号强弱和预处理分开进行是没有关联的。
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psy_糖莲子 发表于
谢谢您的回复。我理解的意思是,建模的时候是两个run内同种条件下的trial放在一起,激活信号强弱和预处理 ...
可以一起处理的,只要两个run不是由于头动而差得太离谱,是不存在你说的影响配准的。
因为首先,两个run的所有图是会头动校正到一个空间的,而且spm中有选择多个run的地方。然后,结构像才会和这个头动校正后的图配准。
空里流霜不觉飞,汀上白沙看不见。
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空里流霜 发表于
可以一起处理的,只要两个run不是由于头动而差得太离谱,是不存在你说的影响配准的。
因为首先,两个run ...
谢谢师兄回复!
我曾把两个session的功能像分开预处理,得到两个头动参数。但是在1-st level分析的时候把两批功能像放在一起跑就不清楚应该添加哪一个头动参数了。
我现在理解的是,当两个session的功能像校正到一个空间上时,得到一个头动参数用于进一步分析。
不知我的理解是否准确
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psy_糖莲子 发表于
谢谢您的回复。我理解的意思是,建模的时候是两个run内同种条件下的trial放在一起,激活信号强弱和预处理 ...
后半句是对的,统计的power和预处理分不分开处理是没有关系的。建模的描述是不对的,如一个被试做了3个session,那么一阶分析应该建立一个包含三个session的GLM模型,每个session的头动参数和conditions都应该包含在内。
try my best
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后半句是对的,统计的power和预处理分不分开处理是没有关系的。建模的描述是不对的,如一个被试做了3个se ...
谢谢您的回复。这个意思我明白了。我先实际做一下。
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psy_糖莲子 发表于
谢谢师兄回复!
我曾把两个session的功能像分开预处理,得到两个头动参数。但是在1-st level分析的时候把 ...
&当两个session的功能像校正到一个空间上时,得到一个头动参数用于进一步分析&这样说是对的。
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&当两个session的功能像校正到一个空间上时,得到一个头动参数用于进一步分析&这样说是对的。 ...
谢谢师兄指导!
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