fMRI产物抑制和睡眠得分工具箱

文摘

我们开始写“fMRI加工品排斥和睡眠得分工具箱”,或“足总T”,来处理我们的睡眠EEG-fMRI数据,也就是说,同时记录脑电图仪的功能磁共振成像数据获得主题时睡着了。足总T解决典型的这种数据的三个关键问题:(1)数据操作(查看、比较、分块等)的连续的M /脑电图记录,(2)拒绝fMRI-induced加工品的EEG信号,和(3)手册sleep-scoring M /脑电图记录。目前,通过GUI工具箱可以有效地处理这些问题,SPM8配料系统或手写的脚本。开发的工具,当然,也用于其他脑电图描记器应用程序,例如,涉及同时EEG-fMRI收购,连续脑电图导数值,和操作。尽管工具箱最初设计为脑电图数据,它也会优雅地处理梅格数据没有任何问题。“足总T”是在Matlab作为SPM8附加工具箱开发,因此,内部使用它SPM8-meeg数据格式。“足总T”是免费,在gnu gpl。

1。介绍

“足总T”代表“fMRI产物抑制和睡眠得分工具箱”。回旋加速器研究中心研究人员,比利时列日大学开始写这组工具来分析我们的睡眠EEG-fMRI数据,也就是说,两个脑电图仪的(EEG)和功能性磁共振成像(fMRI)数据获得的同时,主题是睡着了。联合收购脑电图和fMRI数据允许集成电力和血液动力学的大脑活动的信息1]。这是必需的,例如,在神经影像学睡眠研究睡眠活动只能来源于EEG信号,而功能磁共振成像允许血液动力学的信号的定位变化在脑容量(2,3]。然而,在处理这类数据时,一个典型的解决三个关键问题。

处理大型数据集
回顾长多通道连续记录的M /脑电图(磁-和/或脑电图仪的)活动很麻烦,因为它通常包括显示和操纵(探索、比较、分块、附加、等)大型数据集,到几个小时录音的字节(Gb)。

fMRI加工品拒绝
同时记录脑电图和fMRI数据时,脑电图信号污染引发的文物梯度切换和高磁共振扫描器的静态字段。这些文物的拒绝是非常具有挑战性的。如果EEG数据之后不平均,也就是说,连续或单试验分析,那么这个拒绝的任何错误都可能有一个大的和消极的影响结果。

得分数据
得分连续M /脑电图记录,如睡眠录音很常见,是一个单调乏味的任务,因为射手必须手动浏览整个数据集,并给每个时间窗口显示“分数”。

据我们所知,足总T是唯一免费软件包,可以有效地处理这三个问题。此外,所提供的工具也可以针对自己的需求,并可以很容易地添加新特性(如额外的Matlab函数),导致一个灵活的工具箱对任何处理(长)M /脑电图记录,EEG-fMRI数据和/或得分(睡眠)信号。

我们选择来实现我们的想法作为SPM8附加工具箱([4]和Litvak等人),而不是在这个问题,例如,一个插件EEGlab ([5)和Delorme Makeig这个问题),两个实际原因,源于我们最初的睡眠EEG-fMRI数据。

一个单一的处理平台
我们发现它更方便处理脑电图和fMRI数据在同一个软件套件。因为我们已经使用SPM处理我们的功能磁共振成像数据,我们决定添加脑电图工具(连续记录/可视化处理,fMRI工件排斥和睡眠得分)SPM8包。

数据格式
由于内存映射的特征SPM8 -meeg数据格式(见部分2.1),无论大小的数据集保存在计算机硬盘,实际上只有当前操作所需的比特加载在内存中。这提供了一个快速和透明的数据访问设置几个字节,即使在一个标准的计算机(32位机和小于4 Gb的RAM)。

后者的观点是绝对至关重要的对我们来说,只有SPM8提供了这个功能。足总T因此在内部使用SPM8——开放meeg数据格式。从原始数据格式转换的SPM8足总可以直接执行T或通过SPM8,看到部分2.1。请注意,没有必要掌握整个SPM8包使用t在适当的格式,M /脑电图数据可以轻松可视化和操纵;参见3所示。1。

具体来说,EEG-fMRI收购,足总T可以直接在原始数据获得“brainamp奥”系统(Gilching BrainProducts Gmbh,德国),包括著名的“平均人工制品减法”(AAS)的方法(6]“梯度人工制品”的拒绝,以及最近出版的“限制独立分量分析”或亚信论坛方法(7)的拒绝“脉冲人工制品”,看到部分3所示。2。其他经典方法“脉冲人工制品”也可以拒绝。最后,一个简单的GUI可以连续M /脑电图数据的手工评分:睡眠阶段,对睡眠录音,或任何其他“舞台”;其他类型的数据,请参阅部分3所示。3。一些统计数据和sleep-specific特性也可以自动提取。

足总T可以操作两种方式:通过用户友好的图形界面或命令行。gui让用户选择数据处理和优化各种参数和选项为每个工具。“默认”参数值也可以修改编辑一个“默认”文件,允许用户或特定站点的设置。命令行方法允许操作的脚本,例如,自动过程几个录音一个Matlab脚本的执行。

足总免费T分布,根据gnu gpl,可在以下地址下载:http://www.montefiore.ulg.ac.be/ ~菲利普斯/ FASST.html。是没有任何保证:你应该使用它在你自己的风险。手册详细说明FAT特性和可能性也可以:http://www.montefiore.ulg.ac.be/ ~菲利普斯/ FASST_manual.pdf。

2。软件特点

足总T是一个流行SPM8软件和插件是用Matlab编写的,有一些例程用C / c++编写的,但与Matlab界面上的。由于Matlab是一个高水平的多平台计算语言,只有几例程用C / c++编写的需要被编译为一个特定的操作系统。到目前为止,这些例程被编译为Windows XP,但一些操作系统(如Windows 7和Mac OS X)将直接支持分发编译后的程序。其他操作系统(比如Unix)一个简单的编译脚本将在下一个版本中可用。为了正常工作,足总T,因此,需要安装以下2软件:(我)Matlab的最新版本。我们使用7.5版本(R2007b)(任何后来的Matlab版本在理论上工作太)开发T以及Matlab信号处理工具箱”(对于一些过滤函数虽然这个要求下一个版本将被取消),(2)最新SPM8版本。足总T依赖于SPM8 -meeg数据格式(见章节2.1和2.2),也使用一些米/ EEG-specific例程。

还请注意,足总T,依赖Matlab和SPM8之上,包括几例程从以下三个其他免费的Matlab工具箱:(我)EEGLAB ([5)和Delorme Makeig这个问题),主要使用的几个函数约束ICA拒绝“脉冲人工制品”,可用http://sccn.ucsd.edu/eeglab/,(2)FMRIB插件EEGLAB [8心电图(ECG)],峰值检测和经典的“主成分分析(PCA,有时提到的“最优基础设置”(突发)方法)和“高斯的意思是“(原子吸收方法的一个变体)脉冲产物抑制方法,可用http://www.fmrib.ox.ac.uk/eeglab/fmribplugin/index.html,(3)“互信息计算”包(9),校正矩阵的选择在亚信论坛“脉冲人工制品”拒绝,可用http://penglab.janelia.org/proj/mRMR/,

这些额外的例程已经包含在足总T和不需要单独下载。因此,我们感谢他们的作者让我们使用和分配他们的工作。

2.1。数据格式

足总T内部SPM8——工作meeg数据格式的M /脑电图数据存储在两个不同的文件:a.mat头文件和.dat二进制文件。包含所有的信息数据(频道名称和类型,采样率,刺激,等等),以及二进制文件存储数据本身作为一种原始的数字列表。进行彻底的描述SPM8 -meeg数据格式,每个人都应该看一看SPM8文档,但值得一提的是这里SPM8——的关键特性meeg所使用的数据格式T:整个数据集不是加载到内存,但只有标题内容。然后只有“窗口”,随着时间的推移和/或渠道,目前操作所需的数据(例如,显示信号从10通道超过20秒)。诀窍是磁盘上的数据文件内存映射到Matlab,这样它可以透明地访问,作为常规变量,不吃所有的记忆。例如,一个EEG-fMRI睡眠4小时重约9日记录5 Gb的脑电图数据(72个频道/小时×××4小时3600秒5000 Hz采样率×2字节/样本)但可以显示和操作没有任何问题。任何新的数据文件由足总T当然是存储在相同的格式。由足总附加信息生成和使用T,如睡眠分数由一个或多个用户编码,只需增加头数据结构和不干扰SPM8机械。

数据转换或进口总是一个问题在脑电图和梅格,因为每个公司享有自己的特定的(通常是专有的)格式。与英足总T,有2种方法可以导入数据正确的格式,要么与SPM8“转换”功能或直接在足总T。

2.1.1。SPM8数据转换

SPM8依赖于“实地考察”(英尺)工具箱(10]和Oostenveld等人在这个问题上看,几乎任何现有的脑电图/梅格数据转换格式。SPM8-FT一般读取原始标题信息/文件(s)和创建.mat头文件,然后通过数据文件(s)和创建相关的二进制文件。这种方法可能非常强大,最安全的。

然而,SPM8-FT转换可能需要一段时间对于大型的数据集,数据读取,然后写在新磁盘上.dat文件。此外,根据原始的原始数据的存储方式,SPM8-FT可以增加一倍以上的大小你的原始数据在磁盘上:例如,生在INT16脑电图数据格式,也就是说,每样2字节,都写在浮动,也就是说,每样4个字节,将磁盘空间使用情况的两倍。

2.1.2。足总T数据转换

足总T可以使用它自己的特定输入例程,但是这种方法比SPM8-FT更详尽的数据格式的支持。到目前为止,只有大脑产品(大脑产品GmbH, Gilching,德国)是直接支持(Raw-EGI(电测地线Inc .,尤金,或者美国).edf数据格式导入只是在beta版本。)然而,足总具体方法有两个优点。首先,这些数据可以直接通过英足总选择T GUI,他们将转换后的“动态”,也就是说,不需要启动SPM8。第二,进口没有大脑的脑电图数据产品生成一个数据文件。实际上,.vhdr和.vmrk头文件被足总直接读入T和翻译成SPM8 -meeg.mat文件,然后直接链接到原始二进制数据文件,没有reading-converting-writing数据本身。此外,英足总T也(试图)恢复和保存的“真实世界”开始时间记录,也就是说,计算机时钟时间的记录,从原始数据。这是有用的比较时,附加和分块文件(见章节3.1。2和3.1。3)。

因此,在英足总没有“导入”按钮T和脑电图数据获取与大脑产品放大器可以直接在GUI中选择:(头)转换将自动发生。这是非常快的,因为只有“行政”的数据信息(包括触发)转换,效率和磁盘空间,因为数据二进制文件不是复制。这两个特性尤其有用,同时EEG-fMRI录音数据文件很容易达到几个Gbs的地方。其他数据格式应该首先使用SPM8-FT转换功能。

2.2。通道定义

通道定义(名称、类型和2 d-location)符合SPM8,也提供了GUI工具轻松地编辑通道和数据信息。FA的目标T“通道定义”不是导入主题特定的信息,如进口通道位置文件(这实际上可以做在SPM8),而是将一些功能添加到标准SPM8格式:这允许主要的动态显示简单的双相蒙太奇(水平或垂直小城镇的)和M /脑电图渠道和使用不同的渠道落下的石块,例如,对于M /心电图和脑电图、肌电图、小城镇频道。最常见的通道名称已经在工具箱,但任何实验室或实验可以添加特定的设置:默认电极/传感器设置定义在一个文件“电极违约”,这是一个简单的Matlab脚本容易编辑。

3所示。工具箱的主要功能

以下工具和特性在足协的当前版本是可用的师:(我)处理工具:显示一个M /脑电图数据文件,比较多个M /通道,通道脑电图数据文件,添加M /脑电图数据文件,将时间窗口从一个M / EEG数据文件,和计算和显示的声谱图米/脑电图数据文件,(2)EEG-fMRI加工品拒绝工具:梯度人工制品拒绝(AAS法)和脉冲加工品拒绝(AAS,”高斯意味着“和亚信论坛方法),(3)睡眠睡眠特定工具:手工评分、光谱功率的计算,慢波检测和传播,和睡眠的统计数据。

3.1。通用工具

如前所述,这些工具显示,评论,比较,过程,操作和处理(长)连续的数据文件,包含EEG、MEG,小城镇,心电图,肌电图,或任何其他采样信号。

3.1.1。显示一个M /脑电图数据文件

一个连续M /脑电图记录(任何长度)可以很容易地显示和快速浏览通过;参见图1。全部或任何子集的渠道可以选择,那么通道信号显示在主中央盒子。有两个滚动条:一个快速浏览整个数据随着时间的推移和另一个浏览的子集选择频道。

帮助可视化标准单极频道显示在蓝色,绿色的双通道,并自动新渠道红色所示。的频道列表会自动新和双极蒙太奇在“电极违约”文件中指定。例如,心电图(ECG)信号比EEG有更大的振幅,因此心电图渠道应该为一个方便的显示比例不同。其他几个选项可以通过GUI。(我)每个屏幕的通道数,时间窗口显示(以秒为单位),和通道(在规模μV)随时可以修改。上的数字图的主要显示(751)表明用于EEG渠道的规模μV,除了此次/肌电图/心电图通道具有一个固定的默认文件中定义。(2)可以通过一个下拉菜单修改参考。脑电图的频道,这个引用可以是任何其他频道,意味着所有的脑电图渠道或两个乳突的均值(称为M1和M2)。小城镇和肌电图的通道有一个额外的“双相”选择参考。(3)不同的带通滤波器可以应用于不同类型(EMG、小城镇或“其他”)的通道。(iv)显示信号的功率谱可以直接计算为一个通道通过“右键”下拉菜单在主显示在特定的通道。由此产生的光谱就显示在一个单独的Matlab图。

注意rereferencing和过滤只执行“陈列”和原始数据存储在磁盘上被搁浅。因此不需要执行这些预处理步骤之前可视化数据。事实上这些特性让用户探索的影响过滤或rereferencing显示数据。

3.1.2。比较多个M /脑电图数据文件

这个工具是用来显示相同的频道从多个M /脑电图文件。它显然可以用来比较不同加工品的结果校正方法应用于相同的数据集或视觉检查任何处理的效果应用到一个连续的数据集。例如,图2显示了相同的信号前(上)后(下)和脉冲加工品修正。一次只能显示一个频道和显示频道通过下拉菜单选择。

常规也检查“真实世界”的时间开始,也就是说,计算机时钟时间的记录,每个数据集,并将不同的M /脑电时间序列结果。如果一开始的时间不是从原始数据导入;所有文件都假定在同一时间开始与第一个示例。显示的信号的功率谱也可以直接估计和一个单独的窗口中显示。

3.1.3。附加和分块M /脑电图数据文件

附加工具被设计为附加两个单独的M /脑电图文件成一个服务。这是特别有用如果记录(不小心)中断,但不同的数据集应该被视为一个“录音”。如果“真实世界”记录的时间是可用的,然后自动确定文件的顺序,任何时间差距第一个文件的结束和第二个满是零的开始。否则数据后直接将只是附加一个另一个。

“组块”的对立面是“附加”,并让用户剪下一集的大M /脑电图文件来保存它作为一个单独的数据文件。这可能是有用的,如果想要研究一个特定的事件的活动,如睡眠阶段和癫痫放电。新文件的开始和结束可以定义标记(或触发器)或时间(相对于文件或在“真实世界”的开始时间)。

3.1.4。计算和显示一个M /脑电图数据文件的光谱图

使用韦尔奇周期图方法,整个数据集的光谱图可以计算。输出保存到一个时频数据文件,还在一个SPM8 -meeg兼容的格式。计算本身之前,数据带通滤波。然后,谱图计算重叠的时间窗口。

一旦计算,谱图可以显示在两个方面:“声谱图”是一个频道的时频表示,使用下拉菜单来选择通道显示(见图3(一个))。在“频段”显示模式,在指定频段的演变显示为一个或两个渠道(见图3 (b))。

3.2。EEG-fMRI加工品拒绝工具

脑电图记录在fMRI收购时,两种类型的文物是诱导的神经脑电图信号。(我)“梯度人工制品”(GA)是由于梯度切换的成像序列磁共振扫描器(6]。(2)“脉冲人工制品”(PA)是由于静态字段之间的交互的磁共振扫描器和心跳11]。这种产物出现了即使没有获得的功能磁共振成像数据。

前一个应该抑制梯度人工制品脉冲人工制品,作为前的振幅比后者大几个数量级。

3.2.1之上。梯度人工制品拒绝

GA删除使用“平均人工制品减法”(AAS)方法由艾伦et al . 20006]。AAS估计GA的形状在一个“重复时间”(TR或收购两个fMRI卷之间的时间),平均信号在多个默认(30)连续的fMRI卷收购。这种“平均人工制品”估计为每个TR和减去记录脑电图信号。原子吸收光谱法的效率方法依赖于GA选在EEG信号的平稳性。这个平稳性可以执行的同步时钟脑电图放大器(s)与磁共振扫描器。这是一个关键,任何用户应用该算法获得的数据没有时钟同步(和大多数肯定会)可能不当GA拒绝。

每个fMRI卷的开始可以通过指定触发器从扫描仪(最安全的选项),或者通过使用TR和自动检测扫描序列集(不可靠)。当触发器(每个功能磁共振成像一个体积或切片),然后修正将会完全基于这些。如果他们并不可用,用户可以手动指定开始和结束的开始(以秒为单位的脑电图文件)的脑电图集正确。这个间隔也可以使用一个简单的振幅自动检测标准:一段脑电图数据与均值(超过指定的时间窗口)绝对特定频道的信号幅度高于某个阈值(默认情况下,一个第二,第一频道和350年μV),这被认为是一个人工制品集修正。然后用于提供的TR AAS修正。最后,采样频率的原始文件(通常5 kHz)通常高于必要水平进行进一步处理,这些数据是downsampled过程中(默认500赫兹)。

3.2.2。脉冲加工品拒绝

巴勒斯坦权力机构之间的相互作用引起的心跳的话题,引起小运动,和磁共振扫描器的静态字段。巴勒斯坦权力机构比GA更难消除由于其非平稳:心跳不同的心跳!此外,它的振幅(几10年代μ在我们的3 t V扫描仪)和功率谱(主要频率约1 - 2赫兹和更高的谐波)呈现很难消除歧义,从真正的EEG信号过滤掉。

巴勒斯坦权力机构拒绝的一个关键步骤是心跳在一个心电图的检测通道。中可用的方法由Niazy和“EEGLAB FMRIB插件”(8是包含在足总t我们发现相对嘈杂的心电图频道甚至非常健壮。足总T目前提供了五个方法拒绝巴勒斯坦权力机构:“主成分分析”(从FMRIB插件),“高斯意味着“从FMRIB插件(AAS) (12,13),”约束ICA(自动)”,“限制ICA(手动)”[7)和“AAS和PCA的总和”(基于FMRIB插件)。我们建议用户30通道或更多选择“限制ICA”(亚信论坛)方法。亚信论坛被证明是更有效的比原子吸收光谱法和主成分分析在拒绝巴勒斯坦权力机构,更好地保持“真正”的EEG信号的频谱(7]。这是特别重要的在分析自发活动的时间进程(如在睡眠研究)。参见图4修正的一个例子使用原子吸收光谱法、主成分分析和亚信论坛的脑电图数据获得在一个睡觉的话题。很难选择最好的修正只通过观察修正后的信号。

渠道较少(< 30)或大量运动活动,更适合于单通道方法。“高斯意味着“和PCA方法做一份好工作。PCA通常被看作比“高斯意味着“更高效,而且勒克莱尔et al。7]表明,睡眠脑电图事实并非如此:PCA倾向于消除过多的睡眠活动,如慢波拿起最早的几个“最优基函数”,因此,删除记录。“原子吸收光谱法和主成分分析相结合”的方法没有严格的实验和测试。在准备的7),我们注意到,原子吸收光谱法是更有效率的下部数据频谱和PCA更高的一部分。“AAS和PCA的总和”因此使用原子吸收光谱法和主成分分析:原子吸收光谱法应用于低通滤波(≤4赫兹)信号和PCA高通滤波(≥4赫兹)信号,然后2纠正部分重组。

用户实际上建议测试不同校正方法来找出最适合自己的数据,根据最终应用程序和有用的验证标准:这是一个nonexhausitve提出方法的列表(11,12,14- - - - - -20.)已被验证和应用在不同类型的数据。注意,用户在足总欢迎添加其他校正方法T和希望与其他用户分享。

3.3。睡眠特定工具

专门开发的人工评分的睡眠M /脑电图,这些工具可以适应“得分”其他类型的数据。因此,其目的是提供一个用户友好的GUI进入,对于每个活动的时间窗口,通过一组预定义的按键得分。分数所提供的另一个意思是,如自动睡眠评分系统ASEEGA [21,22),可以很容易地添加到数据结构,然后在足总显示和使用t .事后汇总统计信息也可以从编码计算分数(s),在睡眠的情况下数据,可以自动检测慢波睡眠。

3.3.1。睡眠计分和统计

这个工具类似于简单的可视化工具(部分3.1。1),但让用户手动属性的“得分”(固定)时间窗口(参见图信号5)。同一个文件可以通过不同的用户和他们的得分生长残痕了。

键盘是用来将一个分数分配给当前窗口。每个数字对应于一个特定的阶段,默认:“唤醒状态”(0),“睡眠第一阶段”(1),“睡眠阶段2”(2)“睡眠第三阶段”(3)“睡眠阶段4”(4),(5)“快速眼动睡眠”,和“运动时间”(6)。每次分数分配给当前窗口,显示移动到下一个时间窗口。系统将会自动创建一个hypnogram得分。

其他类型的标记也可以添加在任何时间:“人工制品和觉醒”(这将标志着窗口作为功率谱计算的人工制品)和“事件感兴趣的”(如纺锤波,癫痫峰值,等等)。FPL“标记”,即“关闭门和灯”标记(在法国“关闭土耳其宫廷和卢米埃”),和“OPL标记”,也就是说,“打开门,光”标记(在法国“打开门和卢米埃”)指定的开始和结束“睡眠记录”和对计算睡眠很重要统计数据。

3.3.2。光谱功率计算和显示

如果文件是得分,那么光谱功率计算部分3.1。4,但部分得分随着运动时间或标记为人工制品的谱图计算(权力设置为0)。hypnogram也显示(见图3)与谱图显示。在“频段”显示模式,三个扩展类型是可用的:“绝对权力”,“相对实力”,也就是说,有多少力量消散在时间在考虑带除以整个权力和“Mongrain视图”显示,消散在时间的力量在选定频带除以平均功率夜里在深度睡眠阶段。此外,一个特定的信道的平均功率谱在一个特定的睡眠阶段也可以计算并显示(见图6)。

3.3.3。慢波检测

这个工具,还在β- version,旨在自动检测慢波(慢)的睡眠脑电图记录。收益在连续步骤:(1)提取感兴趣的事件,(2)带通滤波,(3)西南四头皮检测“地区利益”(roi),和(4)提取的SW轨迹电极。

数据集分析整个文件,例如,如果以前的数据分块,或连续的文件的一部分。这个时间窗口手动指定或依靠睡眠已经定义的分数。减少计算负荷,慢波睡眠检测是首先进行平均信号电极位于四个头皮roi,违约:额,中央,中央对壁,也就是说,Fz, C3、C4, Pz渠道扩展10 - 20系统。慢波睡眠检测本身就是时空的方式执行Massimini后的标准23),根据我们的观察在不同的数据集,见图7(一)。

SW轨迹在头皮是基于时间出现的负峰电极,SW被发现的地方。每个电极的SW“时间延迟”,检测到西南,被定义为负峰时间之间的差异在这个电极在第一电极和负峰值时间检测SW(图7 (b))。每个保存在西南的特征进一步使用的数据结构,及其出现保存为一个简单的“事件”数据的时代。

4所示。结论和观点

如前所述,我们开始写这个工具箱处理睡眠EEG-fMRI数据和解决三个关键问题的典型这种数据:数据操作,fMRI-artefact拒绝,和手动sleep-scoring。据我们所知,足总T是目前唯一免费的工具箱,可以解决这些具体问题的一个有效和灵活的方式在一个标准的计算机。不过,英足总T当然可以是一个有用的工具,其他研究者在脑电图/梅格社区、数据审核、标记和处理是很常见的任务。

因为足总T是正在进行的研究项目的结果,更多的功能和改进,预计在未来:我们正在添加更多的睡眠工具,如主轴自动检测和一个更好的与SPM8配料系统的集成。批处理,具体的参数用于一个操作在一个数据集可以被保存和重新应用,有或没有修改,其他数据集。我们也建议和个人添加的代码。足总T是可用的:http://www.montefiore.ulg.ac.be/菲利普斯/ FASST.html /。

确认

这个M /脑电图工具箱是由回旋加速器研究中心研究人员,比利时列日大学的金融支持昏聩de la矫揉造作的Scientifique-FNRS,女王伊丽莎白的资金,和列日大学的。问:Noirhomme、c·菲利普斯和p . Maquet分别博士后研究员,副研究员,研究主管FRS-FNRS。y勒克莱尔和j . Schrouff都是博士生FRIA-FNRS格兰特。作者要感谢CRC征求员工的意见和建议在足协的发展t一个特别感谢→小薇吉妮Sterpenich和克里斯蒂娜·施密特的建议是非常有用的在设计和FA的诞生T和皮埃尔Maquet想象足总T之前让它真实。他们也感谢所有用户在CRC(尤其是Luca Matarazzo)帮助他们调试的代码通过大胆使用工具箱的alpha版本。谢谢你也去“外国实验室”提供了一些数据集测试阅读功能和fMRI-artefact拒绝工具。

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