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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？

news 来源：原创 2025/6/22 2:08:29

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` 或 `.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

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
```
预处理：
- 对NIfTI文件进行去噪、配准、标准化（如FSL的bet去颅骨）。