功能MRI (fMRI，Functional MRI)能夠間接的無創測量神經元的活動，並對激活的大腦皮層區成像。fMRI是基於大腦受到的刺激與局部腦組織的代謝相關這樣一個事實。這種代謝活性導致血液的磁化性質發生改變，由於血流動力學的變化（血流和血流容積）能夠利用fMRI 進行成像。
對視皮層激活區的可視化技術最早出現在1991年，即在視覺刺激時，通過注射靜脈對比劑，觀察其首過效應，了解血液灌注的變化。自從那時起，在 fMRI的應用中，血液作為內源對比劑引起了廣大研究者的興趣。在1990年早期的動物實驗研究中發現血氧變化與圖像的對比度改變相關，這些變化與血液的磁化特性有關，局部的血氧含量是影響信號強度最重要的因素。基於該方法的首次在體實驗是在裝備有 EPI成像技術的掃描儀（高場）上進行的。在早期實驗中證實了該對比度也能在傳統的梯度回波（GRE）序列上進行，自此之後，fMRI的方法得到了廣泛而深入的發展，已經能夠在標準的 1.5T掃描儀上很好的完成。大腦活動模式的差異能夠通過不同皮層區 fMRI表現反映出來。現在 fMRI正在廣泛用於基礎研究，但是已經逐步走進臨床，並在不同領域內有越來越廣泛的應用。較為有前景的應用之一是關鍵皮層區的治療前的定位和腦梗塞，顱腦外傷，藥物治療等療效監控。然而，在 fMRI開始之初，主要是針對視聽覺中樞，並發展了複雜的成功實驗範例，檢測了大腦活動的初級和次級區域，也包括皮層下區域和小腦。本章將介紹 fMRI成像的生理學和物理學基礎，並通過臨床實際應用進一步深入講解。
對大腦皮層區域的刺激，如運動皮層，可以通過敲手指或其他刺激，使腦皮層相應區域局部代謝活動增強，神經元能量的消耗可以通過 ATP轉換為 ADP來提供新的能量，ADP在消耗氧之後又可以轉換為 ATP，而 ADP本身是神經元周圍毛細血管的舒張劑，最終結果是相對腦血流容積（rCBV）和相對腦血流（rCBF）增加，並能夠被MRI探測到。在 PET研究的幫助下，證明該變化能夠使局部的 rCBV和 rCBF增加 30% 以上，而抗磁性的氧合血紅蛋白轉換為順磁性的脫氧血紅蛋白的同時釋放出氧氣，神經元消耗氧氣來補充 ATP。該過程增加的局部脫氧血紅蛋白在腦內大約變化範圍約為 5%，例如，活動區皮層的神經元是受到血流量的增加影響的其rCBV 和 rCBF 典型的變化的時間尺度是在秒級。
1.2.1 BOLD 對比 fMRI利用了血流動力學效應中 rCBF和 rCBV的增加，減低了脫氧血紅蛋白的濃度，而對活化的皮層區進行成像。目前主要的 fMRI技術是基於脫氧血紅蛋白的濃度變化，即血氧水平依賴，也就是所謂的 BOLD對比。BOLD 對比也體現了局部的自旋-自旋弛豫時間T2*的改變，因為在氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白之間磁化特性不同，而在皮層活化過程中兩個可逆的過程共同決定著脫氧血紅蛋白的濃度：一方面在毛細血管內脫氧血紅蛋白的絕對量是增加的；另一方面，由於 rCBF和 rCBV的增加過度的彌補了氧氣的消耗，導致血液中有效脫氧血紅蛋白的濃度降低。因為脫氧血紅蛋白是順磁性物質，形成局部磁場梯度，最終導致在較大區域內出現磁場的差異，這是 fMRI最主要的成像因素，表現為血管內、外和腦實質磁場的改變。通過這些存在梯度磁場的水分子(血液中)將會出現共振頻率的變化，引起相位位移，最終的結果導致了附加的自旋散相和自旋-自旋弛豫時間T2*的縮短。因此，T2*的降低依賴於局部梯度場強和時間間隔，水分子能夠「看到」這些附加磁場。這意味著，在腦受刺激區，脫氧血紅蛋白濃度的減低導致局部更均勻的磁場，能夠通過延長的T2*觀測到。因此，所用序列必須對磁敏感變化十分敏感，如，梯度回波技術 FLASH或 EPI是對激活皮層成像的理想序列，因為其對T2*的變化十分敏感。使用這些技術，能夠檢測到受刺激區，即對激活的腦皮層區進行磁敏感加權成像。由於腦靜脈血管內也包含濃度降低的脫氧血紅蛋白，受刺激時，在磁敏感加權像上表現為亮信號。包括 rCBV，rCBF，紅細胞比容，動脈和靜脈血管內的氧分壓等在內眾多參數，使得 fMRI非常複雜，但是目前只有簡單的理論模型存在，形成不同假說來解釋 BOLD對比。在最簡單的模型中假設血管為圓柱體，無限長，該圓柱體的磁化率與周圍組織不同，對進出圓柱體的質子的頻率計算方法如下圖：
圖 1
圓柱內：
圓柱外：
該式中(1-Y)Δχ描述氧飽和度Y與血液磁化率之間的關係，而Y又依賴於氧分壓Po2，兩者之間的聯繫為：
P50為血紅蛋白分子與被氧佔據50%時的氧分壓。 ωB 共振頻率改變； ω0 主磁場的共振頻率； Δχ血管和周圍組織之間磁化率最大差異； Y 氧飽和的血液 (0 = 完全脫氧，1 = 完全氧化), a 血管直徑, r 向量所在位置與圓柱體軸之間的距離， φ 位置r和正常主磁場方向與圓柱長軸的夾角 θ 圓柱軸與主磁場之間的夾角。
舉例
在與主磁場方向垂直的血管內完全氧合和完全脫氧之間的磁化率差別為Δχ = 0.08 ppm，假設氧飽合Y為 0.6，主磁場強度為1.5T，血管表面（r=a）時大約為13 Hz (~0.2 ppm)。注意：上述方程中(1-Y)Δχ可以描述隨血氧飽和度Y的改變，血液的磁敏感的差異，氧的濃度依賴於氧分壓，及P50時氧分壓（氧氣與血紅蛋白結合佔據血紅蛋白氧結合位點一半時的氧分壓）。
利用圓柱模型進行的數值模擬，彌散效應（自由運動）的差異依賴於磁場中的橫向弛豫速率1/T2*。影響彌散效應和1/T2*之間的相互關係的因素包括：血管直徑，梯度場強度和質子在兩個RF脈衝之間移動的距離及讀出的信號強度。對於小血管（管徑 < 8μm），適用於快速彌散理論，假設存在結構性的磁場不均勻和質子的擴散，則質子的運動與弛豫速率之間是平方的變化關係；而對於大血管血液中質子的運動相對於血管管徑很小，場均勻性的描述是基於靜梯度場，這種情況下，弛豫速率與共振頻率之間呈線性變化關係。通過使用血管表面頻率的變化來估算共振頻率：
在該簡單模型中，單位體積的組織內即包含了毛細血管/靜脈，還包含了組織，計算出的橫向弛豫率：相對於大血管，1/T2*∝ν·bL；相對於毛細血管，1/T2*∝ν2·(bs)γ·p 其中γ為模型特異性的常量，ν為血管表面頻率的改變，bL為大血管在組織內的分量，bs為毛細血管在組織內的分量，p是所有毛細血管中開放的毛細血管的分量（感興趣區內）。
場強依賴的對比 參考上述公式，磁敏感導致的血管表面共振頻率的偏移與主磁場強度B0成正比。因此，有效的橫向弛豫速率能夠通過公式：1/T2*∝B0（大血管）和公式1/T2*∝B02（毛細血管）之間的關係進行描述。舉例：在 4T場強中毛細血管弛豫率的變化為7.1倍，而在1.5T下時的變化為2.7倍，因此場強依賴的刺激效果能夠通過與主磁場的線性或平方關係計算。在高場中，刺激效應之所以能夠區分開來可能是因為在毛細血管水平是以二次方形式增加，而使之與受激活的腦實質和較大的引流靜脈存在顯著差別。實驗研究證實，在1.5T 和 4T之間因為場強導致的變化指數在1.6到2之間。
其他可選擇的對比 最早的 fMRI測量中表現出的功能性信號改變是通過外源性給予對比劑（Gd-DTPA）得到的，現在該技術已經與 fMRI無關聯，因為能夠通過無創的BOLD效應，該技術具備即刻成像、可重複等優點。通過使用不同的測量參數，刺激效果的特徵性改變能夠明確地包含到 fMRI之中，如流入效應在血流敏感序列中表現顯著，因為血流的增加與高灌注狀態相關，該技術被稱為血流水平依賴對比（FOLD，flow level dependent contrast）能夠特殊選擇的測量參數（傳統序列）設計，也可以通過對流入質子的 HF準備，使之流入的質子流向感興趣層面（STAR技術）。BOLD對比測量技術是基於反覆測在氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白之間磁敏感差異所致的MR 信號強度的差異。掃描儀必須滿足一定的要求（穩定性，主磁場的均勻性）和通過相應測量技術（優化的序列能夠對微小的磁敏感變化高度敏感）。
梯度回波技術 fMRI 在臨床常用的掃描儀上所用的序列常常是基於梯度回波（如 FLASH技術）。FLASH序列的主要優點是常見、簡單、高信噪比和高空間解析度。另一方面，該序列測量時間需要數秒鐘，這成為應用 BOLD成像時受到時間解析度的限制。因此在一個實驗設計的刺激中，分別測量激活相和非激活相的表現，但不能夠在高時間解析度條件下測量兩種時相之間的轉變過程。實際上，因為測量所需時間較長，經常需要在測量的層數和循環次數之間找到妥協以增加統計的穩定性。同樣，因為較長的採集時間，小的周期性變化信號也能夠通過FLASH技術觀察到（如來自於呼吸和心動周期的信號）。這些信號的變化，在相對較長的採集時間內能夠得到平均，但是還是會影響信號的強度。校正的方法正在研究中，已經發表的方法包括通過使用參考回波來校正周期性信號的變異。另一方面，FLASH最重要的優勢是圖像的畸變不明顯，如，採用 FLASH技術得到的功能圖像與形態學圖像相關性極好能夠直接疊加，清楚的描述出活化區域。
平面回波（EPI）技術 平面回波 EPI技術使得亞秒成像成為可能，一次RF激發之後採集全部圖像信息。因為 BOLD效應發生的時間在幾秒鐘內，因此在連續的 RF激發同一層時，仍然能夠對其他層面進行採集數據。在總採集圖像時間不變的情況下，使用 EPI技術能夠得到更高的時間解析度，無論是某一層還是更多層，使得數據具有更好的統計學穩定性。因此，如同 FLASH序列一樣，因為較低的信噪比所以不得不採用相對較厚的層厚，不能出現層間交叉（cross talk）偽影。EPI序列因為採集速度快，對周期性的生理活動如呼吸和心跳不敏感。另外主磁場的不均勻性能夠造成圖像的畸變，這是因為所有的數據都是在一次 RF激發之後採集的，將激活皮層區域與解剖位置相融合可能會遇到困難，圖像如不經過畸形矯正是無法與解剖圖像融合的。
快速自旋迴波（FSE, TSE） TSE序列是以一個RF脈衝開始隨後緊接一系列自旋迴波，可以用來填充一些列 K空間數據線，基於彌散效應，TSE技術使得在毛細血管和大血管之間信號的差異能夠很好的區分，因此，大血管的磁場能夠通過外加的線性梯度場來描述。如果連續回波之間的時間間隔足夠短，相位散相的自旋質子能夠重新聚相。在 fMRI數據中只有毛細血管的信號對成像有貢獻，而在典型的試驗中，這些變化的幅度非常小（~2%），這只能在高度穩定的掃描儀和非常好的位置固定的病人能夠完成。因此，應用TSE fMRI 較罕見。
STAR 技術(Blood-Bolus Tagging) 交替射頻信號靶標技術（STAR，signal targeting with alternating radiofrequency）該技術是通過對血液進行180°翻轉恢復脈衝進行標記，隨後對鄰近該層的感興趣層面進行連續成像，在標記和讀出的血流之間的時間間隔可以變化，典型的時間範圍可以從800ms到1200ms。為了進一步降低靜止組織對信號的貢獻，可以通過兩次完全相同的測量（只是有或無翻轉恢復脈衝）直接經差減後得到。讀出數據可以應用帶有流動補償的分段 FLASH序列或 EPI技術。通過可變翻轉角能夠得到幾乎加倍的橫向磁化矢量，首先利用翻轉恢復方法標記的血液，而後通過對背景信號的抑制和對標記血液信號的加倍，利用該技術的流入增強效應進行fMRI（即 FOLD對比）。
基於BOLD對比的技術能夠探查到氧合和脫氧血紅蛋白之間磁敏感之間的細微差異。梯度回波技術（FLASH）和 EPI是最主要的技術方法。因為這些技術對磁敏感效應高度敏感，與傳統 MRI對磁敏感差異的低敏感性正好相反，短回波，短 TR使得成像時間明顯減短，fMRI測量技術必須經過優化，使其對 BOLD效應中的磁敏感效應具有最大的敏感性。因此，序列優化中的原則是儘可能使磁敏感相關的質子去相位效應最大化。可能的參數包括：TE，層厚，FOV，矩陣大小等。體素的大小依賴於對解剖細節的解析度要求，因此能夠測量的刺激效應依賴於體素內受到刺激者和非刺激者之間的比率。對於體素大者，部分容積效應降低能夠測量到的刺激效應，需要相應參數調整，如延長 TE以增加自旋散相的敏感性。因此，依據質子的弛豫機制，在讀出方向上能夠測定的 MR信號，成指數下降。因此在試驗中最重要的需要優化的參數是 TE。
FLASH 估計最優TE的方法是通過計算穩態下的橫向磁化（所測層面）
其中所有與T2*無關的參數歸結為常數α，
其中x位置處的ρ(x)質子密度，α翻轉角，TR重複時間，T1是縱向弛豫時間。在FLASH圖像的體素之間信號差異通過下式計算：
其中αs在刺激過程中常量，αr表示對照（靜息狀態）下常量，T2s*受刺激過程中的有效橫向弛豫時間，T2r*在非刺激（對照）過程中的有效橫向弛豫時間。因此，定量描述αs和αr不依賴於T2r*。假設BOLD對比僅受磁敏感效應影響的前提下，流入相關的SI改變是可以忽略的，區分受刺激和對照組兩種的最優TE可以通過下式來判定：
如果T2r*和T2s*在同一數量級，那麼TEopt≈T2r*，即最優回波時間與有效橫向弛豫時間可比。
舉例1
在1.5T掃描儀上，對自願者進行掃描測試來估計最佳的TE，有效的橫向磁豫時間T2*（灰質運動區）分別在刺激和非刺激兩種條件下（如敲手指法），TE從15ms增加到95 ms，增加的幅度為10ms，通過描點法得到曲線，利用最小二乘法進行擬合，可得到的最佳的TE時間為70 ms。
圖2 判定運動皮層的灰質的有效橫向弛豫時間T2*，FLASH序列的回波時間變化範圍是15到95ms，分別在刺激和靜息（對照）採集。利用最小二乘法計算感興趣區平均信號強度T2*，依據的公式為S(TE)=α·exp(-TE/T2*)，陰影線代表在靜息（對照）狀態下的擬合結果，而虛線代表受刺激狀態，採用的FLASH序列的主要參數（翻轉角=40°，TR = 150ms，TH=3 mm，FOV = 200 mm） 判斷灰質的有效橫向弛豫時間T2*，方法也是在刺激和非刺激兩種條件下，TE從15ms增加到 95 ms，增加的幅度為10ms，計算公式採用：S(TE)=α·exp(-TE/T2*)，其中FLASH序列的參數為（FA=40，TR=150ms，TH=3mm，FOV=200 mm）。鑑於刺激的效果與TE選擇密切相關，短TE能夠改善信噪比；然而由於高信號是在讀出時間點獲得，因而能夠測量到的刺激效果將會減小，此時的TE並非最優。而進一步增加TE，當超過最優TE時，又將大大降低能夠測量到的效應，MR信號將成指數下降。因此，降低TE將使信號的絕對值增加，但是卻以犧牲刺激信號與非刺激之間的差別為代價，另一方面，短的TE能夠改善時間解析度。
舉例2
下圖中表示回波時間TE≠TEopt刺激效果的相對定量，當TE為 60ms時能夠達到大約98%的最大刺激效果（此時的TE = 70ms），而此時單層的信號的讀出時間增加，此時的信號強度大約提高 20%。回波時間TE與BOLD效應之間的聯繫，隨著偏離最優的回波時間TE=T2*，當TE長於最優回波時間TEopt時，由於T2*導致的信號衰減，當TE短於TEopt時信號增強。
圖3
分別通過使用40ms和60ms兩種TE來考察刺激效果對TE的依賴性，每個TE均採集60幅圖像，分動手指和不動為兩種狀態，每次個狀態採集10幅，交換一次。總的測量時間為30min，平均下來14s/幅，信號的變化大約為5%（TE =40ms）和10%（TE =60ms）。之所以會出現信號的增加是由於完全弛豫的自旋質子流入感興趣層面，而靜止的質子在幾次HF激發後達到穩態。通過小翻轉角（15°）能夠對流入信號達到最小的敏感性，而大翻轉角（40°） 則相反，使流入信號最大化。另外，使用 FLASH序列可以通過降低讀出帶寬來提高信噪比。這是基於這樣一個事實：採集MRI圖像是經過低通濾波，低讀出帶寬對應著較低的邊界頻率，因此能夠在頻域中更好的抑制隨機分布的噪音。降低讀出帶寬可以通過降低讀出梯度來實現，但是這也導致了對主磁場不均勻性敏感。另一方面，水和脂肪的化學位移會隨著帶寬的降低而增加，例如，來自於皮下脂肪質子的信號與來至於腦實質的質子信號之間的疊加。同時增加讀出時間和TR也增加了對流動偽影的高敏感性。實際上，讀出方向上帶寬的下限為16 Hz/體素。
圖4 回波時間對運動皮層的刺激情況信號強度之間的聯繫，使用的是FLASH序列，回波時間的變化範圍是TE=40和60 ms，總共60幅圖像，10幅變換一次（刺激vs.靜止）。結果表明當刺激效應降低 5%左右時，信號強度增加大約 20%。 注意：脂肪質子的信號通過頻率選擇的方法能夠很好地抑制（低帶寬）。
EPI 平面回波技術 通過與 FLASH一樣的方法對 EPI序列的 TE進行優化，但是應注意 K空間編碼線的特定時間次序可能導致對T2*敏感性上的差異。儘管應用 FLASH技術建立了磁化穩態，EPI技術在讀出信號過程中達到穩態，隨後的K空間編碼線因為T2*弛豫，而出現不同加權的信號。標準的EPI序列所用的翻轉角為90°，讀出方向上的橫向弛豫成份能夠通過梯度切換（FID EPI）獲得。
TSE 快速自旋迴波 由於刺激程序設計與T2改變有關，對TE時間的估計能夠達到從T2*到T2的轉變，選擇最優的TE應該是在灰質的橫向弛豫時間範圍之內。採用的典型實驗參數為16個TE（100–200 ms），回波間隔（echo spacing）大致為20-30ms，TR大約為1,500–2,500 ms。
STAR 在STAR試驗中，SI取決於在標記和讀出流入質子之間的時間間隔，因此TI的選擇至關重要。TI的範圍可以800-1200ms，因為血液的T1值為1200ms。STAR測量在絕大多數情況下是在橫軸位上進行的，翻轉體塊的厚度範圍多在6 - 250px，目的是保證數據採集過程中全部流入的血液信號都能過得到標記，與之平行的讀出層厚為4 - 6 mm，高於標記體塊的範圍為2 - 4mm的目的是避免標記體塊與讀出層之間出現重疊。
一個關鍵問題是針對不同的臨床應用選擇不同的成像技術（序列），不同的技術之間各有優缺點，必須根據實驗設計來權衡，以下是序列選擇的簡短而清晰的使用原則。
2.3.1 FLASH
•測量參數：TE~ T2* (40–60 ms)，翻轉角10 至 40°之間，TRmin (60–100 ms)，絕大多數為單層測量；
• 優勢：高空間解析度，序列易得，高信噪比，fMRI圖像能與解剖圖完美融合；
• 劣勢：時間解析度相對低 (5–15 s)；成像層數少(Nslices/ time)；總測量時間長(採集60幅fMRI需15 min)。
2.3.2 EPI
• 參數：TE~T2* (> 40 ms)；翻轉角 90°；多層技術(約 20 slices)；TR 數秒 (2–4 s) ； • 優勢：高時間解析度；多層技術（大範圍成像）；
• 劣勢：對偽影敏感，圖像變形問題，只能在畸形矯正之後與解剖圖像融合。
2.3.3 TSE
• 參數：TE 100–200 ms，回波鏈16，回波間隔(echo spacing) 20–30 ms; TR 範圍為 1,500–2,500 ms；
• 優勢：抑制非毛細血管對圖像的影響；
• 劣勢：對掃描儀的穩定性和病人的配合要求高，能夠觀察到的改變小且每一層成像時間長(20–40 s)。
2.3.4 STAR
• 參數：在翻轉和讀出之間的時間間隔為 800–1,200 ms；讀出序列使用分段 FLASH 或 EPI 技術。
• 優勢：穩定的技術；可能在低場強磁共振中使用；動態監測 fMRI 效應，改變標記血液與讀出信號之間的等待之間 (FOLD 對比)
• 缺點：只能單層測量；因為存在等待時間，時間解析度低；由於TI(約為1.2s，1.5 T)的存在會出現信號強度的降低。
注意：必須依據臨床應用和實驗特點來選擇應用 TSE 和 STAR 技術。因為 FLASH對圖像偽影不敏感，且應用廣泛，在過去試驗中利用低帶寬的 FLASH進行 fMRI實驗，翻轉角10–40°，TE 40–60 ms。層厚 3–10 mm，FOV 180–250 mm。時間解析度128 × 128 矩陣時為 10–15 s/image。如今，絕大多是 fMRI採用 EPI技術，能夠得到的解析度 64 × 64 至 128 × 128，20 層（2–4 s/image）,厚度 5-10mm。
圖5 比較EPI BOLD和EPI STAR兩種方法功能成像：受試者為健康志願者，進行左側手指的敲擊實驗，形態學成像為T1 SE；EPI BOLD（白色區域）疊加其上；而EPI STAR在TI = 800 和1,000 ms時獲得的圖像更佳；在不同反轉時間（TI）下激活區出現顯著變化可能是由於EPI STAR 對流動更加敏感所致（FOLD 對比）
fMRI 圖像數據分析的目的是找出大腦受刺激的活化區域並定量化。統計學方法多半採用統計參數圖，其依據是在受刺激和對照之間皮層活化區域出現較高的參數值。為了計算BOLD效應，因為該效應在刺激區和非刺激區差別極小，必須採用高度複雜的統計學方法，對圖像的噪聲水平進行有效估計。在 fMRI數據中的偽影，如頭動，可能對 fMRI造成致命影響。所有分析方法均基於隨機噪聲進行統計平均後（降低），大腦皮層激活區存在持續的連續信號。不同的統計學方法可能在絕對值上存在差異，而最終對顯著性差異造成影響，同時對刺激的活化區域顯示也可能存在影響。這時也使造成確切描述一個活化的區域變得很困難。為了能夠更加準確的定位，通常要與剖結構相融合。
圖 6 fMRI數據採集和數據評估示意 fMRI數據是在對目標部位進行解剖成像後採集，交替採集刺激和非刺激兩種條件下的圖像數據；對數據進行評估得到統計參數圖，其中激活的皮層區域出現高信號，並將參數圖與對應的形態學圖像進行融合；感興趣區的信號強度-時間曲線反映了刺激和刺激時信號強度的時間變化（質控）。
對fMRI數據進行分析的最簡單的方法包括差減法（將刺激和非刺激得到的兩組圖像進行做差，然後作出判定）。使用的SI均值依據：
其中μr(i,j)非刺激條件下的體素(i,j)信號的均值；μs(i,j) 刺激條件下的體素(i,j)信號的均值； nr非刺激圖像的數目；ns刺激圖像的數目；JAX非刺激圖像中，第kth體素(i,j)信號強度；Sk(i,j)激圖像中，第kth體素(i,j)信號強度；差減之後的信號強度：
對於差值的絕對值來代表信號的差異：
由此可知，在受到刺激前後，SI變化最大的區域對應最大的信號強度。
包括 Student's t-Test 和 Z-Score 分析 應用統計學檢驗能夠揭示出SI變化出現顯著差異，假設SI的變化符合高斯（Gaussian）分布，刺激和非刺激的數據資料可以通過Student's t-Test對均值進行顯著性檢驗。統計測試試圖拒絕兩種均值之間相等時的零假設，對於體素(i,j)，對應的Student's t-Test 的檢出值為：
數據的標準差表示為：
進一步計算出標準誤為：
其中SDr是體素(i,j)在無刺激（對照）組fMRI時的標準差； SDs是體素(i,j)在受刺激（實驗）組fMRI時的標準差。 Student's t-Test定量描述，在零假設條件下，當t≥|t1|時，從t中得到t1的概率為p，而所有在刺激條件下與靜止時比較出現顯著性差異的體素的可能性為p(t)<p。等價的參數可表示為Z - 分數統計：
與Student's t-Test的主要差別只是考慮了樣本數的影響。與減法接近，Student's的i或Z值能夠做出更好的預測。最終通過計算每個體素的Student's的i或Z值得到統計參數圖。該方法得到的統計分析的穩定性號，特別是對上矢狀竇血流信號的抑制非常理想。然而，所有的統計學方法均會從統計樣本數的增加中受益，相應的統計參數圖的質量也會改善。
活化區域也可以通過體素-體素之間的事件相關關係獲得，假設時間-信號反應曲線的數據系列長度為N，而且測量的數據點和參考功能吻合，線性相關的相關係數可以定量表示為：
fk(i,j)是第kth幅fMRI圖像的體素(i,j)的信號強度； nk是第kth幅fMRI圖像的功能參考值； N是fMRI系列圖像的數目； μf(i,j) fMRI序列的體素(i,j)平均信號強度； μr 參考（對照）組的平均信號強度
具有統計學意義時的表述為：
在應用相關方法時遇到的主要問題是參考功能的選擇，因為某個信號變化具有波動性，可能因刺激的時限和模式不同而存在差異。因此在實際工作中，通常採用矩形函數功能進行相關分析，而且其統計數據評估結果與使用Student's t-Test或Z值法等效。
除了對活化區定位外，對刺激效應的定量化來理解刺激實驗的結果也是必須的，同時進行刺激和對照（非刺激）獲得數據的對照分析。因此，可以根據參數圖獲得激活區的SI差別，進而測量激活的程度。例如，可以表述為激活區信號增加的百分比，激活區域的大小，或參數圖中均值增加的幅度等。可能遇到的問題是激活區邊界模糊，而現在已有的方法能夠幾乎完全去除觀測者帶來的誤差。使用統計檢驗能夠在單一檢查內和不同患者之間根據相應的參數圖作出比較。較為簡單的方法是依據Student's t-Test參數圖與參考格相匹配後定量的計算出激活效應。只有當體素的值顯著高於閾值時將體素計算在內，進而能夠計算並定義出激活區的大小和絕對值。
對fMRI的分析是基於體素-體素之間出現極微小的SI變化，因此對圖像中的偽影非常敏感。偽影主要來源於技術缺陷（如主磁場的不均勻，掃描儀不穩定等）和受試者生理效應（周期性的生理過程，如，心跳和呼吸等）。參數圖中明顯的偽影可能是由於頭部固定不穩造成血管和周圍組織之間SI的差異導致該方法使用中出現問題。周期性的運動表現與刺激的階段有關，導致的SI的變化時運動程度依賴的對比（MOLD：motion-level-dependent congtrast）。
因此在檢查過程中，保持患者頭部固定不動至關重要。
圖7 比較統計方法（減影法和t檢驗）對結果地影響：上面的部分由t-test法獲得的統計參數圖；下面的部分是由減影獲得的絕對參數圖。刺激實驗的方法為：採集60幅如想，每10幅交換一次（刺激狀態和靜止對照）由左向右的參數圖分別是對20，40，60幅圖像進行比較所得結果。參數圖的圖像質量隨著測量片層數目的增加而增加。經過比較發現，t-檢驗所得激活區的信號（矢狀竇附近）更加清晰。
對於單層技術，與層面垂直的運動由於可能導致層面內的部分不能激活而造成無法重建出缺失的信息，成為成像主要問題。另外，使用多層技術，並進行運動校正計算後可以對檢測容積內的數據進行有效校準。對於出現在層之間的fMRI序列而言，對頭部運動導致偽影進行校正困難，因為採集圖像中噪聲大，腦組織細微結構對比差。通常，在fMRI成像之間要進行運動校正，以減少圖像的噪音，但是可能會導致參數圖中解剖細節丟失。為了改善圖像的精確性可以通過插值處理提高最終圖像的質量，這也使得運動校正的圖像依賴於濾過和插值處理。另一方面，依賴於感興趣區的位置，因為氣-骨界面可能造成嚴重的模糊偽影，使得針對該區的fMRI檢查幾乎不可能進行。
圖 8 採用相關方法進行數據分析 對上述實驗數據採用兩種不同的參考功能區進行分析：此處的「參考功能區」定義為激活的右側大腦皮層（上）信號-時間曲線和上矢狀竇（下）信號的信號-時間曲線，結果表明參考功能區的選擇能夠影響激活皮層區的統計參數圖信號分布和信號大小
圖 9 運動校正的實例 將未校正（右側）和校正過（左側）的統計參數圖進行比較，使用運動校正能夠將中心的大腦溝回區域相關性達到最大化，使最終得到的激活區邊界更加清晰
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