DPABI/DPABISurf/DPARSF

请教一下各位老师，DPABI里面提供了一个用于多中心研究的standardization的工具，我有一批分别用1.5T和3.0T MRI采集的数据用该工具处理后，可以进行比较么？

Dear DPARSFA experts

when running DPARSFA on Linux as well as Mac platform, we faced the following error that is related to the y_spm_orthviews function and it is already described in the forum:

严老师好！

我的数据用spm分析，选FWE校正后没有结果，但是用dpabi 的viwer里的GRF 有一个cluster 是显著的，不知道两种矫正有什么区别？我网上搜了一些东西，说SPM的FWE默认是用的random field theory 矫正的，但是spm只是设置voxel水平的校正后p值，不像dpabi viewer 分别设置voxel 和cluster 水平的p值，因此，不知道SPM 的FWE 是不是确实用的RFT以及他的RFT跟dpabi的GRF有什么区别和联系？

另外，在spm的result结果的右下角有FWHH，我的数据是11.0 11.0 10.5，但是同一个数据用dpabi viewer的GRF估计的平滑度是8.6 8.6 8.2，这是不是说明dpabi 和spm 用了不同的算法，有什么区别呢？

打扰了，多谢指教！

 为什么在预处理中勾选Nuisance Regression中去除脑白质、脑脊液信号，然后在cluster报告中依然会报告多少体素位于白质中，按理应该cluster都应该位于脑灰质中啊。问题是： Nuisance Regression中的回归脑白质、脑脊液信号意思是不是去除脑白质、脑脊液信号仅留下脑灰质信号？如果不是那确切的理解是什么？感谢老师答复

老师您好，想请教您几个问题。我的需求是：将BOLD数据经过dpabi预处理后，再降采样，然后计算灰质每个体素与其余灰质体素的时间序列相关性。

1. 降采样。

    在预处理中Normalize这一步的时候，是否可以在Voxel Size选项就输入最终目标的体素大小，相当于降采样操作？

    或者预处理后，utilit里“Image Reslicer”是否可以对4D BOLD图像进行降采样？

2. 关于计算灰质每一体素与其余灰质体素的时间相关性。

    如何在标准空间里找到每一个灰质的体素？

    Dpabi是否可以计算每一个灰质体素与其余灰质体素的时间相关性？

附件是我的参数设置以及预处理的图像结果，劳请老师看看我这个结果质量是否可用。

十分感谢。

各位老师好，

         最近重处理了一些数据遇到了一些问题：

        1、由于重新处理数据，在reorient步骤多少有些差异，似乎这个差异会影响最后的预处理结果？如果用afni的3dwarp，可能不需要手动调节？

       2、不知道头动校正时Dpabi时使用第一个时间点图像还是平均头像做基线检测那6个头动参数的？因为同个数据删除了最后5个时间点发现最大的平动参数比没删之前要大，会是reorient不同影响么？

谢谢老师！

Dear DPABI experts:

I am a bit confused regarding the outputs of the files in the 'Results' folder. There seem to be individual subject image files, m* files and z* files. My questions are: 

1. What do these different files represent?

2. Which files should I use for standardization and statistical analysis?

3. Would it make sense to use an ANOVA test to compare the ReHo results z* files of 3 groups (Control, Early Disease, Advanced Disease)? Will this test be able to show me significant differences in Regional Homogeneity between the 3 groups?

Hi,

when I'm trying to set the colorbar manually, I get the following error (Matlab2017b):