fMRI是功能磁共振图像，是MRI图像的一种，通常也叫做T2像，一般是由很多个时间点组成的一系列3D图像；
任务态fMRI就是指先设计种任务模式，比如在一段时间内动舌头，动手指，然后在这段时间内连续采集一个人的脑功能系共振图像，这就是任务态fMRI；与之相对的，静息态fMRI就是指被扫描的人躺在机器上啥都不做，采集某一段时间内你的脑功能磁共振图像。最后可以对两种状态下的图像做组间分析，看你在做某个任务时相对应的哪个脑区激活了。
关于fmri数据分析的两大类，四种方法：
数据驱动：
tca：其实这种方法，主要是提取时间维的特征。如果用它来进行数据的分析，则必须要利用其他的数据方法，比如结合ICA。
ica：作为pca的一般化实现。是一种结构化的方法，就像和小波、傅立叶类似。只不过，比他们要更一般化。小波和傅立叶主要是在频率域做分析，而ica提取出的成分是统计独立的。这些成分，可以理解为本质上有是独立的成分。这就已经超越了频域相同的范畴，更加一般化了。
聚类：什么意思呢。先找指标，特征。然后，剩余的方法，就完全和老冯的属性论，定性映射是相仿的。就是根据欧氏距离来判断，二者是否属于一类。
模型驱动：基于spm的glm模型，这种方法，采用了hrf对block数据进行了卷积，然后将得到的waveform与大脑的生理测量数据进行拟合。最后，利用t-test
or f-test进行拟合的判别。
以脑成像为例,fMRI与MRI的区别主要是,传统的MRI为结构性成像(structural),扫描脑灰质,白质,脑脊液的形态结构等以判断是否有病变或损伤.fMRI(functional)功能成像,是基于大脑进行某项活动时局部脑区血氧水平的变化,来观察进行某项任务时所谓"脑激活"情况.是BOLD信号成像.前者可认为时间分辨率为无穷大(不发生损伤或病理性改变及老化因素等影响,脑结构基本保持稳定),后者的时间分辨率为秒级
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