核磁共振成像（MRI）是现代医学影像技术中的一项重要技术，通过非侵入性方式获取人体内部结构的详细图像。在神经影像学研究中，对于大脑结构的精确量化是研究的重要组成部分，其中灰质体积测量（Voxel-Based Morphometry, VBM）是一种常用的分析技术。VBM能够检测大脑灰质在不同人群或者不同状态之间的差异。SPM（Statistical Parametric Mapping）是一套在MATLAB环境下用于神经影像学数据分析的软件包，其中集成了VBM工具。SPM-VBM能够进行图像分割、配准、标准化以及统计分析等处理，对图像数据进行深入的统计建模和推断。
本文介绍SPM-VBM的使用手册，主要步骤包括：
1. 启动SPM软件：首先启动MATLAB软件，然后在MATLAB命令窗口中输入“editpath”，设置MATLAB能够找到SPM8软件的路径。然后输入“spm”启动SPM界面。
2. 检查图像格式：确保待分析的T1加权扫描图像格式适合进行VBM分析，检查图像是否符合“Check Reg”和“Display”按钮的功能需求。
3. 图像分割：使用“SPM→Tools→New Segment”选项对图像进行分割处理，识别出大脑灰质和白质结构。分割过程中生成的“imported”图像将用于后续步骤。
4. 估计配准变形：利用“SPM→Tools→DARTEL Tools→Run DARTEL (createTemplates)”功能，反复注册“imported”图像与它们的平均图像，估计出最佳对齐图像的变形。
5. 空间归一化和平滑：运用上一步骤中估计出的变形信息，通过“SPM→Tools→DARTEL Tools→Normalise to MNI Space”进行空间归一化处理，生成空间标准化和平滑化的灰质图像。
6. 对平滑图像进行统计分析：使用“Basic models, Estimate and Results options”选项，对平滑后的图像执行统计分析。
整个过程涉及的技术和操作主要包括图像格式检查、图像分割、变形估计、空间归一化、平滑处理和统计分析等。SPM-VBM分析流程高度自动化，但需要用户了解基础的神经影像学知识和MATLAB编程知识，以便对分析结果进行合理解释。SPM软件可以从官方网站下载，适用于各种神经影像研究，为脑结构和功能研究提供了强大的分析工具。
随着医学影像技术的持续进步和数据分析方法的不断完善，SPM-VBM等先进的神经影像学分析工具将会在疾病诊断、治疗效果评估以及神经科学的基础研究中发挥越来越重要的作用。因此，掌握SPM-VBM等分析工具的使用方法是开展影像学研究的重要环节。
2026-02-03 09:56:07
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vbm8工具箱在spm8中运行。也就是说，需要将spm8安装到您的
安装vbm8工具箱之前的matlab搜索路径(参见http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/和http://en.wikibooks.org/wiki/SPM)。
预处理步骤：
（1）T1图像归一化到模板空间，分割为灰质(GM)、白质(WM)和脑脊液(CSF)。预处理参数可以通过预估写入模块进行调整。
（2）在预处理完成后，强烈建议进行质量检查。这可以通过模块“显示所有图像的一片”和“使用协方差检查样本同质性”来实现。两个选项都位于“vbm8检查数据质量”下。
（3）在将gm图像输入统计模型之前，需要对图像数据进行平滑处理。值得注意的是，这个步骤并没有在vbm8工具箱中实现，而是通过标准spm模块“Smooth”实现的。
2022-08-04 09:02:43
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基于体素的形态学分析voxel-based morphometry (VBM)，将结构磁共振图像分割为灰质，白质，脑脊液
2022-08-04 09:02:41
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Blender自定义模型文件导入插件，只完成网面的导入，不包括纹理与材料。
支持格式：
* txt(来自《3D游戏引擎设计》官网GTE项目)
* vbm(来自OpenGL红宝书源码)
2021-11-06 18:45:33
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DARTEL是由FIL的John Ashburner最新开发的，一组用于被试间脑图像配准的算法和工具。相对于SPM原有被试间配准方法，该方法可以获得更搞精度的被试间配准。FIL内部使用经验表明，基于DARTEL进行VBM分析既可以获得更精确定位(localization)，又可以提高敏感性(sensitivity)。下边对如何使用DARTEL做VBM分析进行逐步说明。
2019-12-21 21:43:51
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