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。

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

VBM8处理流程

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)

优化VBM算法和DARTEL算法分析阿尔茨海默病MRI

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。

VBM处理流程 可处理结构像