接触了一个新领域，预处理脑部核磁，记录一下从安装到入门的过程。SPM 和 CAT 都是基于 Matlab 的工具箱，若没有安装 Matlab，则需要使用 Matlab runtime 配置。
1、SPM 安装
（1）下载地址：https://github.com/spm/spm/releases/tag/26.10.01
**（2）安装部署：**将下载好的压缩包解压后，复制到 Matlab 的安装路径下： C:\Program Files\MATLAB\R2023a\toolbox
SPM 解压后文件如下：
（3）环境配置：打开 Matlab 主页，选择设置路径 ，选择添加并包含子文件夹，添加 SPM 路径：C:\Program Files\MATLAB\R2023a\toolbox\spm，并保存
**（4）成功验证：**命令行窗口内输入 "spm" 无报错，即安装成功。
2、CAT 安装
（1）下载地址：https://github.com/ChristianGaser/cat12/releases/tag/26.0
**（2）安装部署：**将下载好的压缩包解压后，复制到 SPM 的安装路径下： C:\Program Files\MATLAB\R2023a\toolbox\spm\toolbox
CAT 解压后文件如下：
**（3）成功验证：**命令行窗口中，输入 "spm fmri" ，在弹出窗口的 Toolbox 中选择 CAT，即可弹出 CAT 操作界面。
CAT 工具箱操作界面如下：
3、脑部 T1w 处理示例
点击 CAT 工具箱中的 Segment，弹出如下 Batch Editor 窗口：
双击第二行 Volumes， 选择存储路径下的 nii 文件：
选择 Done 后，点击 Batch Editor 窗口左上角的 绿色三角 ▶ 按钮开始运行。
配置预处理选项：在默认参数下，CAT 会自动执行以下预处理全部流程：
- 偏置场校正 (Bias field correction)： 自动进行，用于修正 MRI 扫描中的强度不均匀性。
- 颅骨剥离 (Skull stripping)： 自动识别并去除头皮、颅骨等非脑组织。
- 非线性空间归一化 (Normalization)： 默认使用 DARTEL 算法，将图像非线性配准到 MNI 标准空间。
- 组织分割 (Segmentation)： 将脑组织分为灰质 (GM)、白质 (WM) 和脑脊液 (CSF)。
运行结束后，mri 文件夹中 6 种文件：
- p0sub：组织分割概率图 ，这是颅骨剥离后的核心结果。它包含了灰质、白质、脑脊液等组织的概率分布。p0 意味着这是原始空间下的分割结果，是后续分析的基础。
- mwp1sub 与 mwp2sub：调制后的灰质和调制后的白质图像 ，这是做 VBM（基于体素的形态学分析） 最核心的文件。w 代表已非线性归一化到 MNI 空间；m 代表进行了"调制（Modulation）"，即把配准过程中拉伸/压缩的体积变化补偿了回来。在做 VBM 统计前，通常需要先对这两个文件进行 8mm 的高斯平滑。
- wmsub：归一化到 MNI 空间且经过偏置场校正的 T1 图像 ，它看起来就是一个标准的、摆正了的脑部 T1 图像。通常用于作为背景图，将其他分析结果（如激活图）叠加在上面进行可视化。文件较小是因为它被重采样到了 MNI 空间的低分辨率网格上。
- y_sub：形变场文件 ，记录了从受试者原始空间"扭曲"到 MNI 标准空间的数学变换矩阵/向量。如果想把其他模态的图像（比如 PET 或 fMRI）也配准到 MNI 空间，或者把 MNI 空间的图谱反推回原始空间，就需要用到这个文件。
- nsub：未调制/原始空间的组织图或高分辨率图像 ，保持原始分辨率未经重度重采样的空间归一化图像，主要用于保留最原始的高清细节。
检查以上结果文件： 切换 SPM 界面，点击 Check Reg，选择 mri 文件夹中的所有文件：
显示如下所示：
又学会了新技巧 (●'◡'●)