fMRI model specifictaion

GLM based

包括以下步骤:①明确GLM设计矩阵;②用经典或贝叶斯方法估计GLM参数;③利用对比向量检查结果,生成统计参数图(SPMs)以及后验概率图(PPMs)。

Design matrix:每行对应一个scan,每列对应一个影响变量或解释变量(回归量或解释变量)。关于GLM(一般线性模型)网络上有大量相关文章,

对于多被试分析,SPM通常分为两个阶段(level):

① 1st-level analysis:个体分析(within-subject)。通常有多少被试就要进行多少1st-level分析。使用 Specify fi rst level 和 Estimate 选项。这些选项的结果可以被用于做 case study。

② 2nd-level analysis:RFX analysis(Random effect analysis)。从被试推断被试所属主体的情况。

1st level analysis:

①Conditions:

name(1*n cell):condition name;

onsets(1*n cell):每个cell中为一保存condition开始时间的时间向量,每列对应一个condition,每行对应其出现时间(补充,心心水滴csddzh:任务刺激启动的扫描数(如1:14:70 ,代表任务从第 1个TR 开始,每14个TR 为一个周期,共70个TR));

durations:事件时长。

一般这些信息都保存在condition.mat文件中,使用的时候直接load进来,使用Multiple Conditions.

②Regressors

设计矩阵中用来和血液动力响应做卷积的一列。之后的leave-one-out实验要用。

暂时还没搞清楚是不是要用Multiple Regressors。

③Factorial design

设定该选项则SPM 可以直接生成主要效应和交互作用之间必要的test:F-test(被试个体(1st level)与被试间(2nd level)的contrast image)和T-test。

根据蜡笔的视频:被试根据三种商品颜色选择买或者不买,那么就有两个factor:color,3;choice,2。

SPM 默认第一个因素变化最慢,第二个因素变化第二慢...以此类推。

Factorial design一般在有复杂情况的时候才用,简单的时候可以不用设置。

其他因素没怎么看,因为在蜡笔的视频里都是默认。

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fMRI model estimation

模型参数可以用经典(ReML - Restricted Maximum Likelihood)或贝叶斯算法估计。

蜡笔视频中这一步直接使用了上一步生成(?)的SPM.mat之后用默认运行。

生成一SPM.mat,包含设计和估计的模型参数。

看结果:主面板Result。

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Factorial design specification(2nd level analysis)

配置设计矩阵,描述统计分析所需要的GLM,数据及必要的参数(保存在GLM中)。用于为2nd level analysis做准备。

Specify 2nd level analysis。

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