癫痫灶分析 SBM

病历一

一、Matlab→→spm→cat12→segment

1. T1图像被归一化至模板空间，并分割为灰质（GM）、白质（WM）和脑脊液
2. 预处理完成后，强烈建议进行质量检查.可通过“显示切片”和“检查样本”模块实现，这两个选项均位于CAT12窗口的“检查数据质量”栏目下。
3. 在将GM图像输入统计模型前，需对图像数据进行平滑处理。需注意的是，该步骤未集成于CAT12工具箱，而是通过标准 SPM 模块“Smooth”实现。见Page12

segment→→Affine Regularisation     ICBM space template – East Asian brains

二、CAT12 → Check data quality → Display slices

三、CAT12 → Statistical Analysis → Estimate TIV

XML files <-X → Select Files → [select xml-files] → Done

—Select the xml-files in the report-folder [e.g. the “cat_*.xml”].

Save values → TIV only

四、CAT12 → 检查数据质量 → 检查样本 → VBM 数据同质性

CAT12 → Check data quality → Check sample → VBM data homogeneity

五、CAT12 → 表面工具 → 表面重采样

CAT12 → Surface Tools → Resample Surfaces

FWHM 中的平滑滤波器大小[使用默认值或修改]

– –12-15毫米的核素粒径被广泛用于SBM分析，建议厚度数据初始值采用15毫米，折叠数据（如脑回形成、复杂度）初始值采用20毫米

六、Building the Statistical Model

two-sample t-test

我们要找的是：患者组 < 对照组 的区域（灰质萎缩区）。

七、模型估计 (Model Estimation)

• 操作：CAT12 -> Estimate，选择上一步生成的 SPM.mat 文件。
• 

CAT12—View models

• 对比设置 (Contrasts)：
  • 要寻找癫痫灶（萎缩区），设置 Contrast 为 [<span style="color: rgb(224, 62, 45);">1 -1]</span> (假设 Group 1 是患者，Group 2 是对照)，即 Patient < Control。
• 阈值设定：
  • P-value：通常设为 0.001 (未校正) 或 0.05 (FWE 校正，Family Wise Error)。
  • Extent Threshold (k)：设为 50 或 100 个体素，去除噪点。

🧠 为什么要填 -1 1？

看右边的 Design Matrix（设计矩阵） 图：

• 左边灰色块：代表 Group 1 (你设置的 Patient 患者组)。
• 右边白色块：代表 Group 2 (你设置的 Control 对照组)。

你的目标是找 患者 < 对照 (即患者萎缩，体积更小) 的区域。
数学公式是：Control - Patient > 0
对应权重就是：(-1) * Patient + (1) * Control

所以权重向量是 [-1 1]。

填好并提交后，点击 OK。
SPM 会跳转到 Threshold 设置界面，那时记得按我们之前讨论的：

• P-value adjustment: none
• P-value: 0.001
• Extent threshold: 50
• 点击 Apply 看结果！