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SPM/BIDS

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脑影像数据结构

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The 脑影像数据结构 (BIDS) 是一种简单直观的组织和描述脑影像和行为数据的方式。

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教程

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出版物

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脑影像数据结构，一种组织和描述神经影像实验输出的格式. Gorgolewski K.J., Auer T., Calhoun V.D., Craddock R.C., Das S., Duff E.P., Flandin G., Ghosh S.S., Glatard T., Halchenko Y.O., Handwerker D.A., Hanke M., Keator D., Li X., Michael Z., Maumet C., Nichols B.N., Nichols T.E., Pellman J., Poline J.-B., Rokem A., Schaefer G., Sochat V., Triplett W., Turner J.A., Varoquaux G. & Poldrack R.A. 科学数据 3, 160044 (2016).

BIDS 应用：改善神经影像数据分析方法的易用性、可访问性和可重复性. Gorgolewski K.J., Alfaro-Almagro F., Auer T., Bellec P., Capota M., Chakravarty M.M., Churchill N.W., Cohen A.L., Craddock R.C., Devenyi G.A., Eklund A., Esteban O., Flandin G., Ghosh S.S., Guntupalli J.S., Jenkinson M., Keshavan A., Kiar G., Liem F., Raamana P.R., Raffelt D., Steele C.J., Quirion P.-O., Smith R.E., Strother S.C., Varoquaux G., Wang Y., Yarkoni T. & Poldrack R.A. PLOS 计算生物学 13(3):e1005209 (2017).

MEG-BIDS，扩展到脑磁图的脑影像数据结构. Niso G., Gorgolewski K.J., Bock E., Brooks T.L., Flandin G., Gramfort A., Henson R.N., Jas M., Litvak V., Moreau J.T., Oostenveld R., Schoffelen J.-M., Tadel F., Wexler J. & Baillet S. 科学数据 5, 180110 (2018).

EEG-BIDS，脑影像数据结构扩展到脑电图. Pernet C.R., Appelhoff S., Gorgolewski K.J., Flandin G., Phillips C., Delorme A. & Oostenveld R. 科学数据 6, 103 (2019) .

SPM/MATLAB 中的 BIDS 工具

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SPM 提供了许多功能（MATLAB/Octave 函数）来帮助创建或使用根据 BIDS 格式化的数据集。

JSON 文件

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可以使用 spm_jsonread 和 spm_jsonwrite 读取/写入 JSON 文件。

>> type sub-01_task-rest_bold.json           

{
  "RepetitionTime": 3.0,
  "Instruction": "Lie still and keep your eyes open"
}
>> bold = spm_jsonread('sub-01_task-rest_bold.json')

bold = 

    RepetitionTime: 3
       Instruction: 'Lie still and keep your eyes open'

>> descr = struct('Name','My Dataset','BIDSVersion','1.0.2')              

descr = 

           Name: 'My Dataset'
    BIDSVersion: '1.0.2'

>> spm_jsonwrite('dataset_description.json',descr, struct('indent','  '));
>> type dataset_description.json                                          

{
  "Name": "My Dataset",
  "BIDSVersion": "1.0.2"
}

这些函数也可单独在 JSONio，一个针对 MATLAB 和 Octave 的 JSON 库 中使用。它们与 MATLAB 的 jsonencode 和 jsondecode 兼容。

TSV 文件

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可以使用 spm_load 和 spm_save 读取/写入 制表符分隔值 (TSV) 文件。

>> type task-Checkerboard_acq-TR645_events.tsv    

onset   duration        trial_type
0       20      Fixation
20      20      Checkerboard
40      20      Fixation
60      20      Checkerboard
80      20      Fixation
100     20      Checkerboard
>> events = spm_load('task-Checkerboard_acq-TR645_events.tsv')

events = 

         onset: [6x1 double]
      duration: [6x1 double]
    trial_type: {6x1 cell}

>> p = struct('participant_id',{{'sub-01','sub-02'}}, 'sex',{{'M','F'}}, 'age',[28 21])

p = 

    participant_id: {'sub-01'  'sub-02'}
               sex: {'M'  'F'}
               age: [28 21]

>> spm_save('participants.tsv',p)                                                      
>> type participants.tsv                                                               

participant_id  sex     age
sub-01  M       28
sub-02  F       21

这些函数与 MATLAB 表格数组 兼容，并透明地处理 gzip 压缩。

>> participant_id = {'sub-01'; 'sub-02'};
>> sex = {'M'; 'F'}; 
>> age = [28 21]';  
>> p = table(participant_id,sex,age);
>> spm_save('participants.tsv.gz',p) 
>> spm_load('participants.tsv.gz')   

ans = 

    participant_id: {2x1 cell}
               sex: {2x1 cell}
               age: [2x1 double]

NIfTI 文件

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可以使用 spm_vol 或 @nifti 读取/写入 NIfTI 文件。

>> S = nifti('sub-2475376__T1w.nii')
 
S = 
 
NIFTI object: 1-by-1
            dat: [256x256x192 file_array]
            mat: [4x4 double]
     mat_intent: 'Scanner'
           mat0: [4x4 double]
    mat0_intent: 'Scanner'
        descrip: 'MR'

>> F = nifti('sub-2475376_task-Checkerboard_bold.nii')
 
F = 
 
NIFTI object: 1-by-1
            dat: [4-D file_array]
            mat: [4x4 double]
     mat_intent: 'Scanner'
           mat0: [4x4 double]
    mat0_intent: 'Scanner'
         timing: [1x1 struct]
        descrip: '4D image'

>> F.timing.tspace

ans =

    1.4000

默认情况下，SPM 不支持压缩的 NIfTI 文件 (.nii.gz)，但 MATLAB/Octave 提供 gzip/gunzip 函数，如果需要，它们也可通过 BasicIO > 文件操作 > 解压缩文件 从批处理界面获得。

BIDS 解析器和查询

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可以使用 spm_BIDS 解析根据 BIDS 组织的数据目录。

以下是一个使用 ds007 数据集的示例

>> % Parse BIDS directory
>> BIDS = spm_BIDS('/data/BIDS-examples/ds007');

>> % Make general queries about the dataset
>> spm_BIDS(BIDS,'subjects')           
ans = 
    '01'  '02'  '03'  '04'  '05'  '06'  '07'  '08'  '09'  '10'  '11'  '12'  '13'  '14'  '15'  '16'  '17'  '18'  '19'  '20'

>> spm_BIDS(BIDS,'sessions')
ans = 
    Empty cell array: 1-by-0

>> spm_BIDS(BIDS,'runs')    
ans = 
    '01'    '02'

>> spm_BIDS(BIDS,'tasks') 
ans = 
    'stopsignalwithletternaming'    'stopsignalwithmanualresponse'    'stopsignalwithpseudowordnaming'

>> spm_BIDS(BIDS,'types')
ans = 
    'T1w'    'bold'    'events'    'inplaneT2'

>> spm_BIDS(BIDS,'modalities')
ans = 
    'anat'    'func'

>> % Make more specific queries
>> spm_BIDS(BIDS,'runs','type','T1w')     
ans = 
   Empty cell array: 1-by-0

>> spm_BIDS(BIDS,'runs','type','bold')
ans = 
    '01'    '02'

>> % Get the NIfTI file for subject '05', run '02' and task 'stopsignalwithmanualresponse':
>> spm_BIDS(BIDS,'data','sub','05','run','02','task','stopsignalwithmanualresponse','type','bold')

ans = 

    '/data/ds007/sub-05/func/sub-05_task-stopsignalwithmanualresponse_run-02_bold.nii.gz'

>> % and corresponding metadata, including TR:
>> spm_BIDS(BIDS,'metadata','sub','05','run','02','task','stopsignalwithmanualresponse','type','bold')

ans = 

    RepetitionTime: 2
          TaskName: 'stop signal with manual response'

>> % Get the T1-weighted images from all subjects:
>> spm_BIDS(BIDS,'data','type','T1w')                                                                 

ans = 

    '/data/ds007/sub-01/anat/sub-01_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-02/anat/sub-02_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-03/anat/sub-03_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-04/anat/sub-04_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-05/anat/sub-05_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-06/anat/sub-06_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-07/anat/sub-07_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-08/anat/sub-08_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-09/anat/sub-09_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-10/anat/sub-10_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-11/anat/sub-11_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-12/anat/sub-12_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-13/anat/sub-13_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-14/anat/sub-14_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-15/anat/sub-15_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-16/anat/sub-16_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-17/anat/sub-17_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-18/anat/sub-18_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-19/anat/sub-19_T1w.nii.gz'
    '/data/ds007/sub-20/anat/sub-20_T1w.nii.gz'

将数据集格式化为 BIDS

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辅助函数 spm_mkdir 和 spm_copy 可能会有用，以及前面提到的 spm_save 和 spm_jsonwrite。

例如，以下使用 spm_mkdir 的代码片段

>> spm_mkdir('/data/bids',{'sub-2475376','sub-5489652'},{'ses-1','ses-2'},'func');
>> spm_mkdir('/data/bids',{'sub-2475376','sub-5489652'},'ses-1','anat');

创建此目录层次结构

/data
└── bids
    ├── sub-2475376
    │   ├── ses-1
    │   │   ├── anat
    │   │   └── func
    │   └── ses-2
    │       └── func
    └── sub-5489652
        ├── ses-1
        │   ├── anat
        │   └── func
        └── ses-2
            └── func

而 spm_copy 使得更容易复制文件及其附加的元数据（例如 sidecar JSON 文件），并在复制过程中进行压缩。

>> ls
sub-2475376_task-rest_bold.json
sub-2475376_task-rest_bold.nii.gz
>> spm_copy('sub-2475376_task-rest_bold.nii.gz','/derivatives', 'nifti',true, 'gunzip',true)
>> ls /derivatives
sub-2475376_task-rest_bold.json
sub-2475376_task-rest_bold.nii

另请参阅批处理界面中的这些选项

  • DICOM 导入 批处理模块有一个选项可以创建元数据 sidecar JSON 文件
matlabbatch{1}.spm.util.import.dicom.convopts.meta = true;
  • 3D 到 4D 文件转换 批处理模块有一个选项可以将 TR 存储在 NIfTI 头文件中
matlabbatch{1}.spm.util.cat.RT = TR;

另请参阅

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SPM BIDS-App

检索自 "https://wikibooks.cn/w/index.php?title=SPM/BIDS&oldid=4235898"
华夏公益教科书