fMRI資料的處理步驟：需要三個工具（SPM12, DPARSF工具箱, 分析工具REST）
１）保持磁化平衡，丟棄每個物件的前１０個時間點的資料；
２）分層校正，即將所有剩余時間點的掃描層部分校正為中間層，以解決資料集程序中奇數層的交錯序列所引起的分層混亂；
３）頭部移動校正，將每個物件的所有時間點的資料與第一個時間點的資料對齊，以消除頭部移動偽影，從而減小掃描程序中搖頭所造成的影響；
４）將物件的所有資料注冊到同一空間，降采樣的體素大小統一為3x3x3立方厘米；
５）空間平滑，采用４mm全寬半最大高斯核進行平滑，消除噪聲干擾；
６）對平滑資料進行回歸協變數，即從每個體素的時間序列中洗掉干擾信號，以減少非神經元波動的影響，包括白質信號、腦脊髓液信號和頭部運動信號；
７）使用帶通濾波0.01Hz~0.08Hz過濾時間序列，以最大程度減小低頻漂移和高頻噪聲的影響；
８）基于大鼠腦模板將fMRI影像空間劃分為40多個腦區；
９）通過特定ROI中的所有體素的時間序列求均值，得到每個物件的所有腦區的時間序列，
Dparsf軟體處理示意圖
該dparsf軟體的預處理流程總結一下是：
(1)將DICOM檔案轉為 NIFTI 資料
如果獲得的資料是NIFTI就不用該步
(2)移除前n個時間點資料(remove first time points)
原因是儀器開始時有個平衡程序，開始時測得的影像不準，舍棄前幾個，
(3)時間層校正(slice timing)
每次采集一個3D腦圖資料都是逐層掃描，且花了2s左右，這樣一個3D腦圖上的資料并不所有都是資料均同時采集，而是不同層有時間偏移，而計算結點相關時的時間序列是希望兩個時間序列是相時的，因此做校正，
(4)頭動校正(realign)
被試試驗時，難免不自主頭發生輕微晃動，使得空間資料偏移，像拍照抖動一樣，因此做校正，
(5)空間標準化(normalize)
每個的腦部形狀都是略有不同的，因此我們把資料變換到標準的腦空間中，雖然測驗不同的腦，但都是放到同一標準腦中計算，
(6)平滑化(smooth)
為了降低信噪比
(7)去線性漂移(detrend)
(8)濾波(filter)
(10)協變數回歸(regression out the covariables)
為了降低腦部其它協變數的影響，
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