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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：

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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

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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

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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
    

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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）。

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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。

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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。