http://restfmri.net/&http://www.rfmri.org/-学习汇总
,后者是有严老师弄的，且可以访问静息态论坛的一些讨论与问题。总之，这两个论坛让我学习很多知识，我们一起来汇总学习：
相对于ALFF，fALFF用全频段的振幅做过标准化，对噪声信号敏感性也小一些(如头动，Yan et al.,
2013, Neuroimage，或者脑室信号，Zou et al., 2008 Journal of Neuroscience
M Zuo et al., 2010, Neuroimage)。
ALFF如果不做任何标准化(mALFF,
zALFF)，是很noisy的(最近一项被Neuroimage接收的工作)，因此还是需要一定形式的标准化。mALFF或zALFF，这两者得到的统计结果是非常相似的。
谢谢，再请教一下如果我想评估同一被试某一脑区前后两次ALFF值变化与其症状严重程度的关系，可不可以用前后的ALFF值直接相减的差与两次症状严重程
度评分的差做相关分析？还是用ALFF变化的比率与症状减分率做相关分析？我见到文献直接将所有患者前后的ALFF值放一起与对应的症状总评分做相关，但
是个人觉得总是不合理的，请教一下从统计上讲哪一种方法做ALFF变化与症状变化的相关性分析更合理。
减或除都有各自的道理，解释有所不同。我认为都可以接受。
除（ratio)，这有一个不错的例子。 Wang, D.Y.,
Han, X.J., Li, S.F., Liu, D.Q., Yan, C.G., Zuo, X.N., Zhu, C.Z.,
He, Y., Kiviniemi, V., Zang, Y.F., 2012. Effects of apolipoprotein
e genotype on the off-line memory consolidation. PLoS ONE 7,
年采集的，质量欠佳，结构图像与功能图像都不是很正，需要手动调原点，但是在调完T1图的原点后，与功能图进行映射，原点又不准了，所以T1分割的效果很
差，因此想了一招，就是把T1的图像重采样成功能图的分辨率（3.75*3.75*4），然后从功能图向T1图进行映射，完了之后分割还是对原始的T1图
进行分割，其他都不变……不知道这个改变是否合理？
现在问题是最后的统计分析没有结果，不知道问题是否出在了这一步映射的操作上？谢谢各位老师，非常感激~~
选上reoient Fun* 和　reorient T1*
*: interactively
即可。---------------------------
我觉得你对结构像重采样不是必需的，一般来说，我们做corregister是把头动矫正后的平均功能像做参考像，然后让结构像与之对齐，你这种情况显然
对不齐，所以比较好的方式是：你先调整好结构像的原点（零点），然后把结构像做参考像，平均的功能像作为source
image，这个被试的每个时间点的功能像作为other
images，然后做对齐，这样就能实现所有的功能像往结构像对齐了。做完这些，再对结构像分割实现功能像空间标准化（或者其他的配准方式）。
（我注：上提及的-SPM8manual的做法是：“Reference
Image” and then select the mean
functional image meansM 0006.img； “Source Image” and then select the structural image eg. sM03953
0007.img.)
====================================================================================================================================================================================================
以correlation
&analysis 为关键词，在里搜索的
3.去除负相关，只看正相关，如何处理：Positive
not negative correlation maps in REST
的 ALFF time course
之间的相关性分析&
&你需要把一组ALFF结果图整理好，放在一个文件夹下，然后用把疾病得分定义为Seed time
course的方式来做相关。这样会得到一个相关脑。新版的REST在Statistical
Analysis里面新增了Correlation
Analysis模块，更易用一些，输出带自由度的统计图。用mALFF图。
当然，你也可以把你感兴趣区ROI里面的所有ALFF值做为一个Course提取出来，用REST-&Utilities-&Extract
ROI Time Couses来提取。然后用SPSS来做更进一步的统计和图表。
5.ROI-wise
Functional Connectivity in REST
FCMap_*.txt is the Pearson's correlation between the time
course of the two selected ROIs。&
zFCMap_*.txt is a z-transformed Pearson's correlation
between the time course of the two selected ROIs
ROI_FCMap_*.txt is&&The
time course of the seed regions.
6.function
of "corr(i1,i2,'spatial')" in REST Image Calculator.
&"corr(i1,i2,'spatial')".
Image i1 has a number of voxels with different values. They could
be considered as a time cource (e.g. TC1).
Image i2 has a number of voxels with different valuse. They could
be considered as a time coures (e.g. TC2).
"corr(i1,i2,'spatial')" is the Pearson's correlation analysis
between TC1 and TC2.
There are lots of papers using ICA need such a function, although
not throgh REST:
Template matching - find a component with the highest spatial
correlation with the network template.There are
lots of papers using ICA need such a function, although not throgh
Template matching - find a component with the highest spatial
correlation with the network template.
7.两组T差异检验结果与某项行为做的相关：
第一种情况：如果你选择T检验有差异的脑区的ReHo值和临床指标做相关，得出的是有差异的脑区和临床指标的相关系数图。具体操作以病例组为例，首先用T检验的结果为Mask（rest
sliceviewer-&save clusters可以做）与病例组每个病人的ReHo的结果相乘（rest
calculator可以做），得出每个病人在T检验结果上的ReHo图；然后，将上一步的结果每个病人在T检验结果上的ReHo图和病人对应的临床指标做相关(rest
correlation
analysis)可以做。最后，得到的是病例组上的一幅相关系数图，图上每个voxel的值代表病例组的每个T检验显著的voxel的ReHo值和临床指标的相关系数。
第二种情况：计算全脑的ReHo
值和评分之间的关系，我觉得用全脑不如用T检验结果做Mask好，不过操作是一样的。具体操作以病例组为例，首先提出全脑或者是T检验结果的Mask的平均ReHo值(Extract
series可以做)，得到病例组中每个病人的对应的一个平均ReHo值；每个病人有一个平均的ReHo值，也有一个临床指标，可以用SPSS或Excel计算两列的相关系数即可。
是不是这样理解,i1是病例组我需要进行相关分析的图像，i2是Save
Clusters之后的图像（组间比较后取有统计意义的区域保存）。然后在REST Image
Calculator中这样作为MASK用：
i1.*(i2~=0)，计算好的图像就能与临床评分进行相关分析了。不知我的理解对不对
Clusters之后的图像(设为i2, i1是你要应用mask的图像)，如果不是二值化的，要在REST Image
Calculator中这样作为MASK用：
i1.*(i2~=0)
嗯，是的。
当然，你加一个group，用
g1.*(i2~=0)
可以一次性对所有图像都加载MASK。
另外，也可以在相关分析的时候，使用MASK。
voxel by voxel（两组图像数据之间）的相关分析的文章或者手册，请问通过什么软件可以做？
&严老师提供了一个小程序。 &这个是不是就是AFNI的 3d
Tcorrelate（compute the correlation coefficient between 2
datasets voxel-wise ）?答案是，与AFNI的
3d Tcorrelate相对应的是：corr(g1,g2,'temporal')
（不过如果这个是对的话，那上面的6条，有个网友关于spatial的理解有许错误了）
corr(g1,g2,''temporal'')
Calculate the temporal correlation between
two&groups, i.e. one
correlation coefficient between two ''time courses'' for
each&voxel.Calculate
the temporal correlation between 2 4D-images g1 and g2. This can
also be used to calculate the correlation between two groups of 3D
images, e.g., the correlation between ReHo and ALFF across
participants in a voxel-wise way. The output is a correlation
coefficient map.
corr(g1,g2,''spatial'')
Calculate the spatial correlation between two
groups,&i.e. one correlation
coefficient between two images for each ''time
point''.&Calculate
the spatial correlation between two corresponding 3D images in two
groups (number of images ranging from 1 to n). The output is a text
**************************************************************************************************
问：Network Modelling Methods for FMRI, Smith et
al.对功能网络的各类方法进行了评价。其中提到了Full correlation 和 &
& & Partial
correlation。REST所计算出来的应该是Full correlation吧？
答：我以前听过Smith的报告。应是如下：
如果有五个脑区，他指的Full
correlation是指两两之间的相关，不加入任何协变量。
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
correlation也是指两两之间的相关，但同时以其他三个脑区的时间序列作为协变量。
在REST里面，如果不选任何协变量，则得到的就是所谓的Full correlation。
但你是可以加入指定的协变量的，不过要得到Smith所指的Partial
correlation需要仔细设计一下协变量。
另外，如果你要自己写程序的话，MATLAB的partialcorr函数也许对你有帮助。
问：明白了。如果只是平常的去全脑均值，去白质，脑脊液信号的的影响，几个脑区两两之间的相关，其实也是fullcorrelation
答：我没有看那篇文章的full
correlation的意思。当linear correlation加协变量时，去除协变量的方法有所不同：一种是
& partial correlation，一种是semi-partial
correlation (也称为part correlation)。REST采用的是
& & & partial
correlation。
======================================================================================
这样先把结果用one-sample
t-test看一看，是非常好的习惯！尽管未必都放在文章中。另外，静息态fMRI一般不使用“激活”这个概念。这儿的one-sample
t-test，实际上检验的是哪些脑区的活动明显高于全脑均值。自：
======================================================================================
论文中cluster size/volume，它是等于voxel number*voxel size
http://restfmri.net/forum/node/1200
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