SPM5 数据分析简明教程

编写人：张寒

Email: napoleon1982@gmail.com

导师：朱朝喆（研究员，博士生导师）

Email: czzhu@bnu.edu.cn

http://psychbrain.bnu.edu.cn/home/chaozhezhu/

北京师范大学认知神经科学与学习

国家重点实验室

Lab1 SPM5 的安装和介绍

实验内容 1. Matlab 7.1 简要介绍 2. SPM5 简要介绍

Matlab 7.1 简要介绍 1. 主界面 在所有实验中，我们都将使用 Matlab 7.1 软件包。在 Matlab 安装完毕后，双

击快捷方式图标打开 Matlab。点击 Matlab 窗口上方的 View 菜单，勾选 Command Window, Command History, Current Directory 和 Workspace。这时，Matlab 将呈现

四个子窗口（图 1）： 1) Command Window：位于右下方。即指令窗口，是键入指令的地方，也是 Matlab

显示计算结果的地方； 2) Command History：位于左下方。即历史命令窗口，存放历史输入命令； 3) Current Directory：位于左上方。即当前工作目录，显示当前目录下的文件信息； 4) Workspace：位于右上方。即工作空间，存放变量在内存中。

图 1 Matlab 7.1 的主界面

此时，Matlab 处于准备接受命令的状态，可以在命令窗口（右下方的子窗口）

中直接输入命令语句。

2. 基本命令 1. 设置当前工作路径 (current directory) 设置当前工作路径可以让 Matlab 知道你要在那个地方进行数据处理。

1) 在 Windows 下建立一个新文件夹，如：D:\work\dicom_convert\ 2) 例如把该目录设为工作路径：在 Matlab 的指令窗口中键入：

cd ‘D:\work\dicom_convert\’ （注意，单引号必不可少）。 这样，就将 Matlab 的当前工作路径设置在上述路径下了。

2. 添加搜索路径 (set path) 添加搜索路径是一些基于 matlab 的工具包常用的安装方式。

1) 点击 Matlab 最上方的“File”菜单，在下拉菜单中选择“Set Path”。 2) 在弹出的路径设置窗口中选择“Add with Subfolders”，浏览并点选目标文件夹

（如图 2 所示），然后点“确定”。 3) 点击“Save”按钮。 4) 点击“Close”按钮。

图 2 添加搜索路径

3. 其他常用命令及功能 1) load 载入数据到内存 2) clear 清除内存中的数据 3) doc 呼出 matlab 的帮助窗口 4) dir 显示当前路径下所有文件和文件夹 5) cd 进入某个文件夹 6) help 查看帮助文件 希望大家在实际使用中学习，这里不一一列举。

SPM5 介绍和安装

SPM5 是一款功能强大的 fMRI 数据激活区检测分析软件包。一般的数据处

理由预处理，个体统计，群体分析（组分析）这几大步骤组成。SPM5 这个软件

包包含一个“spm5”的文件夹，文件夹里含有若干子文件夹和许多文件。假设

这个文件夹在“D:\spm5”目录下，下面介绍如何安装及打开 SPM5： 1. 打开 Matlab7.1，将 SPM5 所在目录“D:\spm5”加入到 Matlab 的搜索路

径中（利用“添加搜索路径”所示的方法，将 spm5 及其所有子文件夹

添加到 Matlab 的搜索路径中）； 2. 在 Matlab 指令窗口中输入“spm fmri”，即出现 SPM 的三个主要窗口（图

3 为工具窗口，图 4 为交互窗口）；

图 3 工具窗口 图 4 交互窗口

3. 图 4 是交互窗口，用户可以在这个窗口中进行处理参数指定。该窗口左

侧一栏用树型结构显示参数设定，双击可以扩展和缩起分支（用+/-表示），需要用户指定参数的处理项目用 “X” 表示，整个处理流程可以用

该窗口内的 “Save”, “Load”, “Run” 按钮进行保存，调入和执行。该窗口

右上方一栏表示当前处理项目的可选子项，用户可以在这里改变处理选

项，也可以输入指定数值。该栏下方是当前项目的数值的显示栏。最下

方一栏是帮助栏，显示当前处理项目的帮助信息。 4. 当 SPM5 需要你选择输入的文件时，会弹出文件选择窗口 (图 5)。

图 5 文件选择窗口

注意！如果用 Matlab 和 SPM 处理数据，文件名和文件夹名应该设置为英文，最好中间没有空格。不推荐使用中文。

Lab2 用 SPM5 进行任务 fMRI 数据预处理

实验内容 1. 实验和数据介绍 2. 数据预处理

Slice timing（层间时间校正） Realignment（头动校正） Normalization（空间标准化） Smoothing（平滑）

实验和数据介绍 本手册采用数据为被试被动接受单侧视野视觉刺激实验中采集到的数据，视

觉刺激为以 12Hz 为闪烁频率的三角形棋盘格，基线任务为被动注视屏幕中心的

小圆点： 1) 基线（B）：注视屏幕中心的圆点（图 6 左） 2) 条件一（L）：在注视圆点的同时，屏幕左侧出现棋盘格闪烁刺激（图 6 中） 3) 条件二（R）：在注视圆点的同时，屏幕右侧出现棋盘格闪烁刺激（图 6 右）

图 6 三种实验任务（左：基线；中：左侧视觉刺激；右：右侧视觉刺激）

实验采用事件相关设计 (event-related design)，每个被试扫描一个 run，每个

run 含有 99 个 trials, 每个 trial 持续时间为 2 秒。总扫描时间为 2×99 = 198 秒。

在 99 个 trials 中，最前面和最后面的 8 个 trials 均为注视点。其余的 83 个 trials中包含大致相等数目的注视点、左边闪烁、右边闪烁三种条件的刺激，每种有

27 或 28 个 trials（注：图 7 为示意图，真实扫描顺序可能不同）。

图 7 刺激呈现示例

实验数据由本实验室 Siemens 3T Trio 磁共振机器扫描，EPI 序列扫描 BOLD功能像，具体参数：TR = 2 sec, Slices = 25, slice thickness = 3*3*4mm, in-plane resolution = 64*64, voxel size = 3.13*3.13*4.80,自下而上间隔扫描。

数据预处理 由于原始数据为 DICOM 格式，需要先进行格式转换。然后，进行时间和空

间上的校正，为后续分析做准备，因此叫做“数据预处理”。下面介绍 BOLD 信

号预处理的详细流程： 数据准备 1. 将功能像 DICOM 原始数据放入一个空文件夹内，例如：D:\data\dicom_bold 2. 新建一个文件夹，例如命名为：D:\data \preproc 3. 打开 Matlab7.1，将 SPM5 设置为搜索路径，在指令窗口中输入：

cd ‘D:\data\preproc’ （设置当前路径为数据文件夹） 4. 在指令窗口中输入：“spm fmri”，打开 SPM5 格式转换（DICOM 格式数据转换为 NIFTI 格式） 5. 在 SPM 的按钮窗口中点击 DICOM Import 按钮（如图 8）

图 8 DICOM Import 按钮

6. 在弹出的输入文件选择窗口中选择 dicom_bold文件夹内的所有DICOM原始

数据，点击 Done 进行确认（图 9）

图 9 7. 在弹出的输出路径选择窗口中选择 preproc 文件夹（图 10），点 Done

图 10 8. 在左下角的窗口中选择转换参数（图 11）

图 11

Output image format [Two file (img+hdr) NIfTI] Use ICEDims in filename [No] 等待 SPM 数据转换完毕，用 MRIcron 查看一个功能像（以 f*打头的文件），

注意观察图像分辨率，voxel size 等信息。 层间时间校正(Slice Timing) 9. 点击 SPM 按钮窗口中的 Slice timing 按钮； 10. 在 SPM 的交互窗口中进行数据和参数指定：

1) 选中 Data，点击 New Session，选中 Session，点击 Specify Files； 2) 在弹出的文件选择窗口中选择所有 f*.img，点击 Done； 3) 选中 Number of Slices，点击 Specify Text，输入 25，回车； 4) 选中 TR，点击 Specify Text，输入 2，回车（TR 是一个 volume 内第一层

到下一个 volume 内第一层的间隔时间）； 5) 选中 TA，点击 Specify Text，输入“2-2/25”，回车（TA 是一个 volume

内从第一层到最后一层的间隔时间）； 6) 选中 Slice order，点击 Specify Text，输入“1:2:25 2:2:24”，回车（指定

扫描顺序，这里为自下而上的间隔扫描，这里 1 代表解剖位置的下，即

“脖子的位置”。）特别注意：这里的正确设置非常重要！．．．．．．．．．．．．．．．．． 7) 选中 Reference Slice，点击 Specify Text，输入 25，回车（参考层推荐选

择对应时间中点的一层，即第 25 层）； 11. 点击 Save 按钮，将 slice timing 的参数设置保存到当前目录下，例如：

preproc_slice.mat （注：此步骤可做可不做，保存文件是为了日后检查方便）。 12. 点击Run按钮，等待SPM slice timing完毕，SPM生成99对以a*打头的 img/hdr

文件（slice timing 的结果）。 头动校正(Realignment) 13. 在 SPM 按钮窗口中选择 Realign（图 12）：

图 12

14. 在 SPM 的交互窗口中进行数据和参数指定： 1) 在 SPM 的交互窗口中选择 New “Realign: Estimate & Reslice”； 2) 双击 Realign: Estimate & Reslice 展开树型目录，选中 Data； 3) 点击 New “Session”，选中 Session，点击 Specify Files； 4) 在弹出的文件选择窗口中的 Filt 一栏输入 af.*，选择所有以 af*打头的文

件，点 Done，如图 13：

图 13

5) 在 Reslice Options 选择肢下选择 Resliced images，点 Specify Menu Item，

选择“Mean Image Only”； 6) 点击 Save 按钮，将 realignment 的参数设置保存到当前目录下，例如：

preproc_realign.mat （可选步骤）； 7) 点击 Run 按钮，等待 SPM realignment 完毕，SPM 会生成一对 mean*文

件（平均脑），一个 rp*.txt 文件（头动参数文件）； 8) 同时，SPM 会将头动曲线显示在交互窗口中，如图 14

图 14

注意：图 14 中上面一幅曲线图中的三条曲线表示在 X，Y，Z 方向上头的平

动（单位是 mm），下面一幅曲线图中的三条曲线表示以 X，Y，Z 为轴的转动（单

位是度）；分别对应 rp*.txt 文件中的前三列（平动，单位 mm）和后三列（转动，

单位是弧度．．）。 空间标准化(Normalization) 15. 在 SPM 的按钮窗口中点击 Normalize 按钮； 16. 在 SPM 的交互窗口中进行数据和参数指定：

1) 在 SPM 的交互窗口中选择 New Normalise: Estimate & Write； 2) 双击 Normalise: Estimate & Write，展开树型目录，选中 Data； 3) 点击 New “Subject”，双击 Subject 展开树型目录； 4) 选中 Source Image，点击 Specify Files； 5) 在弹出的文件选择窗口中选择 realignment 生成的 mean*.img 文件，点击

Done； 6) 选中 Images to Write，点击 Specify Files； 7) 在弹出的文件选择窗口中选择所有的 af*.img 文件，点击 Done； 8) 双击 Estimation Options 展开树型目录； 9) 选中 Template Image，点击 Specify Files； 10) 在弹出的文件选择窗口中选择 SPM5 目录中，templates 文件夹下的

EPI.nii 模板文件，点 Done； 11) 双击 Writing Options 展开树型目录； 12) 选中 Bounding box，点击 Specify Text，将原有的参数改为“-90 -126 -72;

90 90 108”，回车（推荐不使用 SPM 默认的 Bounding box）； 13) 选中 Voxel sizes，点击 Specify Text，将原有的参数改为“3 3 3”，回车； 14) 点击 Save 按钮，将 normalize 的参数设置保存到当前目录下，例如：

preproc_normalize.mat（可选步骤）。 17. 点击 Run 按钮，等待 SPM normalize 完毕，SPM 生成 99 对以 waf*打头的

img/hdr 文件（空间标准化的结果），同时，还会生成一个 mean*_sn.mat 文件

（存放变换参数），SPM 会在交互窗口将 EPI 模板和配准好的 mean 图像一

起显示（用于判断配准好坏），如图 15：

图 15 Normalize 的结果

空间平滑(Smooth) 18. 在 SPM 的按钮窗口中点击 Smooth 按钮； 19. 在 SPM 的交互窗口中选中 Images to Smooth，点击 Specify Files； 20. 在弹出的文件选择窗口中选择 Normalize 生成的所有 waf*.img 文件，点击

Done； 21. 点击 Save 按钮，将 smooth 的参数设置保存到当前目录下，例如：

preproc_smooth.mat（可选步骤）； 22. 点击Run按钮，等待SPM smooth完毕，SPM生成 99对以 swaf*打头的 img/hdr

文件（空间平滑的结果）。注意：空间平滑的平滑参数默认为[8 8 8]。

至此，对 EPI 功能像的预处理完成，在确认处理步骤正确以后，可以删除不

必要的中间结果数据，只留下 99 对 swaf*.img/hdr（预处理后的数据）和 rp*.txt文件（头动参数文件），这些数据将进入后续的个体统计分析（Lab3）。

预处理分析练习： 1. 用 MRIcron 打开原始数据（经过转换后的数据）、经过空间标准化的数据、

和经过平滑的数据，比较一下它们有什么不同？ 2. 在空间标准化时，为什么 Source Image 要选择 mean.*图像？ 3. SPM 会在空间标准化之后在交互窗口将 EPI 模板和配准好的 mean 图像一起

显示。看看这两幅图像，它们之间配准（对齐）了吗？ 4. 重新做一遍空间标准化，采用 SPM 默认的 Bounding box 设置，看看结果发

生了什么变化？为什么？ 5. 重新做一遍空间平滑，采用[3 3 3]的平滑参数，看看结果发生了什么变化？

为什么？

注意！最容易出问题的地方在于：1）没有在每一步之后检查生成的图像是否有问题；2）没有按照自己数据适合的方式进行预处理。对于图像检查，可以参考http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/imaging/DataDiagnostics；对于预处理方式选择： a. 如果是 Block 设计，不需要做 slice timing。如果是事件相关设计，则需要做； b. 在事件相关设计中，如果 BOLD 功能图像的扫描方式是间隔采样，先做 slice

timing，后做 realignment；如是顺序采样，则先做 realignment 后做 slice timing； c. 当扫描参数为长 TR (TR > 3sec) 时，不推荐做 slice timing； d. 头动过大的剔除原则：按照在一个 run 内不超过一个 voxel size 的标准。这是

一个普遍承认的标准。当然具体研究有具体的标准，需要具体对待； e. 平滑参数一般选择为 2－3 倍的 voxel size。

Lab3 任务 fMRI 数据的个体统计

实验内容 数据准备 用 SPM5 进行个体统计 用 MRIcron 进行结果呈现

数据介绍 被试被动接受单侧视野视觉刺激，视觉刺激为 12Hz 为闪烁频率的三角形棋

盘格，基线为被动注视屏幕中心的小圆点： 1) 基线（B）：注视屏幕中心的圆点 2) 条件一（R）：在注视圆点的同时，屏幕右侧出现棋盘格闪烁刺激 3) 条件二（L）：在注视圆点的同时，屏幕左侧出现棋盘格闪烁刺激

数据准备 实验为事件相关设计，实验数据为一个 run 的 EPI 功能像，已经经过 SPM5

的预处理。进入个体统计的数据为 99 对 swaf*.img/hdr 数据，将所有文件，包括

一个 rp*.txt 文件放在一个空文件夹中，例如：D:\data\preproc。 新建一个空文件夹，例如，命名为：D:\data\stats_analysis，这个文件夹将来

存放个体统计的处理结果。

个体统计 1. 打开 Matlab，将当前路径设为：D:\data\stats_analysis； 2. 打开 SPM5，点击 Specify 1st-level； 3. 在 SPM 的交互窗口中进行参数设置：

1) 选中 Directory，点击 Specify Files，在弹出的选择窗口中选择当前路径为

输出路径，即选择 D:\data\stats_analysis，点击 Done； 2) 双击 Timing parameters 打开树型目录，选中 Units for design，点击 Specify

Menu Item，选择 Scans； 3) 选中 Interscan interval，点击 Specify Text，输入 2，回车； 4) 选中 Microtime resolution，点击 Specify Text，将原先数值改为 25，回车

（设置成扫描层数）； 5) 选中 Microtime onset，点击 Specify Text，将原先数值改为 13，回车；

（因为在 slice timing 时，reference slice 为第 25 层，是第 13 个扫描的，

这里的设置非常重要．．．．．．．．．！）； 6) 选中 Data & Design，点击 New “Subject/Session”，双击 Subject/Session

展开树型目录； 7) 选中 Scans ，点击 Specify Files ，在弹出的选择窗口中选择在

D:\data\preproc 路径下的所有的 swaf*.img 文件，点击 Done（数据指定）；

8) 选中 Conditions，点击 New “Condition”，双击 Condition 展开树型目录； 9) 设置第一个 condition 为条件一：右侧视野刺激，具体设置方法如下：

a) Name [right]； b) Onset [13 14 21 22 23 26 32 33 34 37 41 45 50 54 56 58 60 68 69 70 74

78 80 81 83 84 86]（右侧视野刺激的 onset time）；注：．．onset time．．．．．．．．．的．确定非常重要，需要熟知刺激开始的时刻，这里一旦设错，结果可．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．能变化非常大！．．．．．．．Onset time．．．．．．．．．从．0．开始计数！．．．．．

c) Durations [0]（ER 设计填 0，Block 设计填 block 的持续时间）。 10) 重新选中 Condition，点击 New “Condition”，双击新生成的 Condition 展

开树型目录，设置第二个 condition 为条件二：左侧视野刺激，设置方法： a) Name [left]； b) Onset [9 11 16 18 19 20 24 25 27 36 38 44 47 48 49 51 53 57 63 64 65

71 72 75 76 79 82 90]（左侧视野刺激的 onset time）； c) Durations [0]；（注：如果有多个 condition，可以接着新建 condition）

11) 选中 Multiple regressors，点击 Specify Files，选择： D:\data\preproc 文件夹下的 rp*.txt 文件（包括了头动的六个参数）； 注：这里选择头动参数作为 Multiple regressors 是为了去除头动的影响，但是这不是必然要做的，当头动很小时或者头动和任务设计高度相关时，Multiple regressors 也可以不定义。这里的基函数默认为 canonical hrf 函数，也可以选择其他基函数，如 canonical hrf+时间/空间导数。具体选什么要根据具体情况来定。

4. 点击 Save，保存设置为 model_specify.mat（可选），点击 Run，运行； 5. SPM 生成 SPM.mat 文件（存放模型参数和数据信息），同时生成设计矩阵图

（每列表示一个解释变量），如图 16：

图 16 设计矩阵

6. 如果需要查看刚指定好的模型，可以点击 SPM 的按钮窗口中的 Review 按钮，

在 SPM 左下角的窗口中选择 Design 菜单，依次选择 Explore Session 1 right 或者 left，来查看设置好的模型。SPM 会在右边的窗口中显示出一些曲

线图，如图 17，图中左上角的曲线图为 onset 序列卷积 hrf 函数（血液动力

学函数）后的参考序列，右上角为该参考序列的频率特性和高通滤波示意图，

左下角的曲线为模型指定时所应用的 hrf 函数（即 canonical hrf）：

图 17 查看刚设计好的模型

7. 点击 SPM 按钮窗口中的 Estimate 按钮，进行参数估计； 8. 选中 Select SPM.mat，点击 Specify Files，选择模型指定时生成的 SPM.mat

文件，点击 Run，等待 SPM 参数估计完毕； 9. 下面进行个体水平统计推断：

a) 点击 SPM 按钮窗口中的 Results 按钮，选择 SPM.mat 矩阵，点击 Done； b) 弹出 contrast 设置窗口，点击 Define new contrast，进行 contrast 设置：

i. name [right] ii. type [t-contrast]

iii. contrast [1] iv. 点击 submit，点击 OK

c) 点击 Done； d) Mask with other contrast(s) [no]； e) Title for conparison [right]； f) p value adjustment to control [FDR]（多重比较校正）； g) p value (false discovery rate) [0.05]（校正后 p 值）； h) & extent threshold {voxels} [10]（只显示大于 10 个 voxel 的激活团块）；

10. 这时，SPM 在右侧窗口中呈现激活区检测的结果（在玻璃脑上用不同灰度的

色块表示激活的程度），同时，在其右侧显示设计矩阵和 contrast 信息（图

18）。可以观察到：对于右侧视野刺激，激活区大部分在左侧初级视皮层：

图 18 激活区检测结果（右侧视野刺激）

11. 点击 SPM 左下角窗口中的 whole brain 按钮（如图 19），查看激活区检测的

报表（如图 20）

图 19

图 20

12. 点击 SPM 左下角窗口的 overlays 菜单，选择 render（图 21）：

图 21

13. 在弹出窗口中选择 SPM5 安装路径下，rend 文件夹中的 render_spm96.mat 文件，点 Done；

14. 在左下角的窗口中选择 Style [new], Brighten blobs [slightly]，SPM 的右边窗

口将呈现 render 到三维脑表面的激活图（图 22）：

图 22 render 到三维脑表面的激活图

注意：这里的步骤 10-14 仅仅为了联系结果检查，呈现和报告，一般实验中，研究者对群体水平的结果（组分析结果）感兴趣，而不是个体水平的结果。对于群体水平的结果，同样可以采用步骤 10-14 所示的方法对结果进行检查，呈现和报告。 注意！最容易出问题的地方在于：第 7 步生成的 SPM.mat 文件包含了所有数据的信息（包括其所在的文件目录）。因此，最好不要在个体统计完之后，将数据的位置改变（如复制到新的文件夹中或者改文件夹名等），否则容易出错。

个体统计练习： 1. 进行左侧视野呈现视觉刺激条件下的激活区检测（提示：采用类似右侧视野

刺激的方法） 2. 看看 SPM 还提供了哪些结果呈现的方法？ 3. 在 SPM 的 render 结果图中（图 22），哪边是实际的左边，哪边是实际的右边？ 4. 如图 16，设计矩阵的每一列都表示什么？每一行呢？ 5. 使用 MRIcron 显示 SPM 生成的个体统计结果（SPM_T0001.img），如何显示

比较好呢？ 6. 如果是 block 设计，那么上面的设置哪里应该改变呢？ 7. 假如阈值 A 设为 FDR 校正，p = 0.05，extent threshold = 10；和阈值 B 设为

FDR 校正，p = 0.01，extent threshold = 10。问：阈值 A 和阈值 B 哪个更严

格？ 8. 重新设置阈值，将阈值放松或者变严格，看看玻璃脑的结果有什么变化？

Lab4 任务 fMRI 数据的群体统计

实验内容 数据准备 用 SPM5 进行群体统计（单样本 t 检验、双样本 t 检验） 用 aal 插件查看激活脑区解剖位置

数据准备 在上一个 lab 中（个体统计），我们对一个被试进行了单侧视野视觉刺激（右

侧和左侧刺激）的激活区检测，分别得到了右侧刺激的 contrast 图和左侧刺激的

contrast 图（分别对应 con_0001.img/hdr 和 con_0002.img/hdr）。假设我们一共分

析了 7 个被试，那么将得到 7 组同样的 con_0001.img 和 con_0002.img 文件。进

入组分析的数据是每个被试的 con_0001.img 和 con_0002.img 文件（注意：不是spmT_0001.img/hdr 和 spmT_0002.img/hdr 文件）。

新建文件夹，如 D:\data\data_group，将每个被试经过个体统计得到的

con_0001.img/hdr 和 con_0002.img/hdr 数据拷贝到该文件夹之下。注意：因为文

件名均相同，需要更改文件名为（也可以按照自己的规则进行重命名）： subject_01 右侧刺激 con_0001.img/hdr subject_02 右侧刺激 con_0002.img/hdr … … … subject_07 右侧刺激 con_0007.img/hdr subject_01 左侧刺激 con_0008.img/hdr subject_02 左侧刺激 con_0009.img/hdr … … … subject_07 左侧刺激 con_0014.img/hdr

新建一个空文件夹，例如 D:\data\group_analysis，用来存放组分析的结果（重．要．！．要新建文件夹，而不是直接在数据所在文件夹中计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．）。

单样本 t 检验 单样本 t 检验主要应用在对同质的一组被试进行统计推断上。为了检测在群

组 水 平 上 （ 样 本 为 一 组 被 试 ） 右 侧 视 野 视 觉 刺 激 的 激 活 ， 要 对

con_0001~con_0007.img 这些数据进行单样本 t 检验。下面介绍其分析流程： 1. 打开 Matlab，将当前路径设为：D:\data\group_analysis，打开 SPM5，点击

Specify 2nd-level 按钮； 2. 选 Factorial design specification 下的 Design，选择 Choose “One-sample t-test”； 3. 双击 One-sample t-test，选中 Scans，点击 Specify Files； 4. 在弹出窗口中选择 D:\data\data_group 中的：con_0001~con_0007.img 文件，

点击 Done； 5. 选中 Directory，点击 Specify Files，选择输出路径为：D:\data\group_analysis\

点击 Done；

6. 点击 Save，保存设置为 group_analysis.mat（可选操作），点击 Run，运行； SPM 会生成一个 SPM.mat 文件，同时生成设计矩阵图。 7. 点击 Estimate，选中 Select SPM.mat，点击 Specify Files，选择新生成的

SPM.mat，点击 Done； 8. 点击 Run，等待 SPM 进行参数估计完毕； 9. 点击 Results，选择 SPM.mat 文件，点击 Done； 10. 在弹出的 contrast 设置窗口中点击 Define new contrast，在 name 一栏填入：

right-baseline，选择 t-contrast，在 contrast 一栏中填入：1（注意：这是在检

测右侧视野刺激大于基线的效应）； 11. 点击 Submit，点击 OK，点击 Done； 12. mask with other contrast(s) [no]； 13. Title for conparison [right-baseline]； 14. p value adjustment to control [FDR]（多重比较校正方法选择。FDR 的全称是

“False Discovery Rate”，一般来说相对 FEW 宽松；FWE 的意义是

“Family-wise error”，是一种比较严格的校正方法；还有一个选项“none”，即不做多重比较校正）

15. p value (false discovery rate) [0.05]（校正后 p 值）； 16. & extent threshold {voxels} [10]（只显示大于 10 个 voxel 的激活团块）。

这时，SPM 会在右侧窗口中呈现激活区检测的结果（玻璃脑），同时，在其

右侧显示设计矩阵和 contrast 信息。可以观察到：对于右侧视野刺激，在群组水

平上，高于 baseline 的激活区大部分在左侧初级视皮层。同样，也可以检测低于

baseline 的“负激活区”，只需要在 Define new contrast 窗口中将第 10 步的“1”改为“-1”即可。如果采用严格的阈值和校正方法无激活，可以适当放宽条件。 这时，可以用 SPM5 生成结果报表，用它的 render 功能将群组统计的结果

render 到三维脑表面。

用 aal 插件查看激活脑区解剖位置 1. 安装：将 aal 插件解压缩后，将整个 aal 文件夹添加到 SPM 的 spm5\toolbox

文件夹下，即安装完成。 2. 查看激活脑区解剖位置：

a) 在 SPM 的 Toolbox 下拉菜单中点 aal（图 23），即弹出 aal 主菜单（图 24）

图 23 图 24

b) 如果想查看激活峰值点的解剖位置，点 Local Maxima Labeling； c) 在弹出窗口中选择 SPM.mat; d) 在弹出的 select contrat 窗口中选择感兴趣的 contrast（如选 right-baseline） e) mask with other contrast(s) [no]； f) title for conparison [right-baseline]；

g) p value adjustment to control [FDR]； h) p value (false discovery rate) [0.05]； i) & extent threshold {voxels} [10]； j) 在弹出的 Select an labelised atlas 窗口中选择 spm5\toolbox\aal\文件夹下

的 ROI_MNI_V4.img 文件，点 Done。 aal 即输出结果报表（图 25），其中 x,y,z mm 表示峰值点坐标，label 表示峰

值点坐标最接近的脑区，dist mm 表示峰值点和此脑区的距离，后面的四列

分别表示峰值点坐标第二接近的脑区和距离，第三接近的脑区和距离：

图 25

双样本 t 检验 在有些研究中，需要比较两组（如病人组和对照组）在某些任务条件下的激

活差异，这时，需要用到双样本 t 检验，这也是群体统计的一种常用类型。 假设有 7 个病人和 7 个正常对照被试，7 个病人在某个任务条件下经过个体

统计得到 con_0001 ~ con_0007.img/hdr 文件；7 个正常对照在同样任务条件下得

到 con_0008 ~ con_0014.img/hdr 文件，假设这些 con*.img/hdr 文件存放在

D:\data\data_group 下。新建文件夹：D:\data\group_comp。下面介绍双样本 t 检验

的流程： 1. 打开 Matlab，将当前路径设为：D:\data\group_comp，打开 SPM5，点击 Specify

2nd-level 按钮； 2. 选 Factorial design specification 下的 Design，选 Choose “Two-sample t-test”； 3. 双击 Two-sample t-test，选中 Group 1 scans，点击 Specify Files； 4. 在弹出窗口中选择 D:\data\data_group 中的：con_0001~con_0007.img 文件，

点击 Done； 5. 选中 Group 2 scans，点击 Specify Files； 6. 在弹出窗口中选择 D:\data\data_group 中的：con_0008~con_0014.img 文件，

点击 Done； 7. 选中 Directory，点击 Specify Files，选择输出路径为：D:\data\group_comp\，

点击 Done； 8. 点击 Save，保存设置为 group_comparison.mat（可选步骤），点击 Run，运行； SPM 会生成一个 SPM.mat 文件，存放上述步骤中的模型设置参数，同时生

成设计矩阵图。 9. 点击 Estimate，选 Select SPM.mat，点击 Specify Files，选择新生成的 SPM.mat，

点击 Done； 10. 点击 Run，等待 SPM 进行参数估计完毕； 11. 点击 Results，选择 SPM.mat 文件，点击 Done； 12. 在弹出的 contrast 设置窗口中点击 Define new contrast，在 name 一栏填入：

patient>control，选择 t-contrast，在 contrast 一栏中填入：1 -1 （注意：这是

在检测病人组激活强于正常对照组的脑区）； 13. 点击 Submit，点击 OK，点击 Done； 14. mask with other contrast(s) [no] （不用其他 contrast 做掩模）； 15. Title for conparison [patient>control]； 16. p value adjustment to control [FDR]； 17. p value (false discovery rate) [0.05]（校正后 p 值）； 18. & extent threshold {voxels} [10]（只显示大于 10 个 voxel 的激活团块）。

群体统计练习： 1. 对左侧视野刺激在群组水平上进行单样本 t 检验（数据为 con_0008 ~

con_0014.img/hdr 文件）。 2. 利用双样本 t 检验检测病人组激活弱于正常对照组的脑区。 3. 在双样本 t 检验分析中，SPM 也会生成一个设计矩阵，这个设计矩阵和个体

统计时生成的设计矩阵有什么不同？这个设计矩阵的行和列各表示什么？ 4. 试试 aal 插件的其他几个功能分别是什么？

附录 一些有用的信息 1. SPM 软件的官方网站：http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/ 2. SPM5 详细的功能介绍，使用方法：http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/ 3. SPM 使用的各种插件：http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/ext/ 使用这些插件可以方便数据的处理（如批处理插件，激活结果的脑区定位插件），其中一些非常有用！

4. MRIcron：http://www.sph.sc.edu/comd/rorden/mricron/ 有 MRI 图像显示，结果呈现，叠加，ROI 绘制等功能。非常有用！

5. xjView 插件：http://www.alivelearn.net/xjview/ xjView 是一个基于 Matlab 和 SPM2/5 的激活区结果呈现插件，作者为崔旭。利用 xjView 可以方便地将

激活区叠加到各种标准脑模板上，例如：single T1 模板，avg152T1 模板等。利用 xjView 还可以方便

地调整 p 值和 extend threshold (cluster size)，并且可以直观地呈现激活区的坐标，统计值大小，以及对

应的解剖位置；可以像 SPM 一样呈现结果报表，统计各种范围的脑结构中激活的 voxel 个数。

6. aal 插件：http://www.cyceron.fr/web/aal__anatomical_automatic_labeling.html 用于确定激活区解剖位置和生成结果报表。非常有用！

7. MarsBaR 工具包：http://marsbar.sourceforge.net/doc-devel/latest/ ROI 分析工具。

8. WFU_PickAtlas：http://www.fmri.wfubmc.edu/cms/software 用于定义感兴趣区，生成感兴趣区 mask。

9. MRIConvert：http://lcni.uoregon.edu/~jolinda/MRIConvert/ 用于转换 dicom 格式数据至 nifti 格式，较为方便。

10. COGICAT：http://www.nitrc.org/projects/cogicat/ 本研究组编写的组水平 ICA 分析工具（Zhang et al., Submitted to NeuroImage）。利用该工具可以方便地，

较快地得到较传统组 ICA 分析结果更加稳定的，准确的 ICA 结果（包括个体水平和组水平的结果）。

而且，可以根据稳定性对 ICA 得到的所有成分进行排序。一般来说，具有生理意义的成分的稳定性相

对高，而噪声成分的稳定性相对低。利用稳定性排序可以对 ICA 结果的理解起到辅助作用。关于

COGICAT 的软件下载，详细说明和使用手册见软件网站，问题反馈和其他交流可以直接询问我们。