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脑疾病分类的疑惑【7】一般FMRI数据都存储为什么格式?能不能给我用数据简单的描述一下FMRI是如何存储的?

2025/4/2 8:06:10 来源:https://blog.csdn.net/m0_55939576/article/details/146779177  浏览:    关键词:脑疾病分类的疑惑【7】一般FMRI数据都存储为什么格式?能不能给我用数据简单的描述一下FMRI是如何存储的?

fMRI 数据通常以 NIfTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative) 格式存储,这是一种专为神经影像设计的开放标准格式。以下是简化说明和示例:


1. 常见fMRI数据格式

格式扩展名特点
NIfTI.nii.nii.gz最常用,支持3D(单时间点)或4D(多时间点)数据,可压缩(.gz)
DICOM.dcm原始扫描仪输出格式,单文件存储单层图像,需转换为NIfTI用于分析
MINC.mnc另一种开放格式,灵活性高,但不如NIfTI普及

2. NIfTI文件示例(简化版)

假设一个fMRI扫描包含:

  • 3个脑切片(Z轴)
  • 每个切片尺寸 3×3 像素(X×Y)
  • 4个时间点(TR=2秒)
(1) 4D数据存储结构

数据实际是一个 4D数组(X×Y×Z×T),用伪代码表示:

import numpy as np
# 模拟fMRI数据:3(x) × 3(y) × 3(z) × 4(t)
fmri_data = np.array([# 时间点1 (t=0s)[[[1.2, 1.1, 0.9],  # 切片1 (z=1)[1.0, 0.8, 0.7],[0.5, 0.4, 0.3]],[[0.9, 0.8, 0.7],  # 切片2 (z=2)[0.6, 0.5, 0.4],[0.3, 0.2, 0.1]],[[0.8, 0.7, 0.6],  # 切片3 (z=3)[0.5, 0.4, 0.3],[0.2, 0.1, 0.0]]],# 时间点2 (t=2s) 数据类似,数值略有变化...# 时间点3, 4...
])
  • 数值含义:每个数字代表一个体素(voxel)的BOLD信号强度(已去噪和标准化)。
(2) 配套的头文件(.hdr)

NIfTI文件通常包含一个头文件(如fmri.nii + fmri.hdr),记录以下元数据:

dimensions:   3, 3, 3, 4   # X, Y, Z, T
voxel_size:   3.0, 3.0, 3.0  # 毫米(mm)
TR (Repetition Time): 2.0    # 秒
data_type:    float32        # 数据类型

3. 实际文件示例

  • 单文件NIfTI(.nii.gz)
    使用工具(如FSL、SPM)加载后,可看到:
    • 4D数据(64, 64, 40, 200) 表示 64×64像素×40层×200个时间点。
    • 可视化
      from nilearn import plotting
      plotting.plot_epi('fmri.nii.gz')  # 显示第一个时间点的中间切片
      

4. 从原始数据到NIfTI的流程

  1. DICOM → NIfTI
    • 扫描仪输出DICOM文件(每个切片一个.dcm文件)。
    • 使用dcm2niix工具转换:
      dcm2niix -o /output_dir /input_dicom_dir
      
  2. 预处理
    • 对NIfTI文件进行去噪、配准、标准化(如FSL的bet去颅骨)。

5. 关键特点总结

  • 4D结构:空间(X,Y,Z) + 时间(T)。
  • 体素值:BOLD信号强度,浮点数(如float32)。
  • 元数据:体素尺寸(mm)、TR、坐标系等存储在头文件中。

类比理解

将fMRI数据想象为一部3D电影

  • 每一帧(时间点)是一张3D照片(X×Y×Z)。
  • NIfTI文件就是整部电影(所有帧+导演注释)打包成一个文件。

实际数据远比示例复杂(如典型fMRI为 64×64×40×200),但基本原理相同。

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