老师您好：
我用dparsf得到10个脑区之间的相关文件，经过T检验后，该如何做FDR校正？若是脑区和全脑的话，会有Zmap img生成，就是txt文件该如何做呢？希望老师能帮我解决疑惑。
谢谢
根据xjview里显示的cluster及peak点，选取最大峰值点作为小球roi的中心，下一步要做效应连接，但是一个T值很大的cluster的三个峰值点坐标都是白质的，比如xjview显示“ // Left Cerebrum // Frontal Lobe // Sub-Gyral // White Matter // undefined // Frontal_Inf_Tri_L (aal)"这是已经用了灰质mask了，而且cluster里白质还挺多，请问老师怎么选取roi中心好呢。可以选取这个落在白质区的最大peak点么，还是选择落在灰质区的Frontal_Inf_Tri_L，但不是最大的激活点作为roi中心呢？
1955 Left Cerebrum
1795 Frontal Lobe
请教下spm中做个体统计1st-level，输入的是文件名以“swra"开头的预处理后的文件（spm预处理），是平滑之后未滤波，没去协变量的。但我想输入经过detrended,filter，covremoved之后的数据，输入后会报错。那请问想输入经过dparsfa预处理的数据进行个体统计，怎么办呢 谢谢老师！
用dparsf处理数据时，报错，错误为：Index exceeds matrix dimensions.
请问为什么会出现这个问题？
严老师，您好，我用新版DPARSF_A的Basic Version跑静息态数据，得到的Results文件夹里，有zFCMap_sub001_....nii格式数据。但在Rest软件"Add Group Images" 里输入结果时，提示“There is no data or non-data files in this directory, please re-select”。
Dear Members,
I am analysing rFMRI of 2 subjects. I am doing ReHo analysis by using REST. I have done all the analysis as mentioned in the REST Course ppt. But I am facing some probelm in result part.
>When I statr to use SPM for one sample t-test I am getting some error report which I pasted below.
老师您好：
我用dparsf头动校正后，生成ExcludeSubjects.txt 文件，我想剔除几个头动较大的被试，我是不是直接删除头动较大的被试呢，然后继续后面的操作，还是需要其他处理？
谢谢老师！
最近自己的一篇文章被PLOS ONE大修，方法学比较简单：一组病人与正常人之间ALFF自发脑活动的比较，数据的处理全部都是使用DPARSF进行的标准处理流程。
但是审稿人提了很多数据处理技术上的问题，鉴于自己的医学背景，望请各位高人指教，谢谢。
第一个问题：Q.2 The investigators excluded data that exceeded a specific motion threshold. However, it would be important to know if there were remaining differences in motion between groups? Was motion used as a covariate in the analyses performed?
在预处理阶段我已经把头动作为变量校正了，还需要在后续的两组比较把头动作为协变量吗？
请教一下，我在用DPARSF处理数据的时候，始终在Slice timing上报错，请见图片呈现的报错内容（见图）。我在2012年处理的时候，用同样的数据和参数处理没有任何问题，现在用的是Matlab R2012b和SPM8，请问这个是否会对处理程序有影响？多谢！
最近，我们发现疼痛敏感性的个体差异与楔前叶（precuneus）的灰质体积GMV异常有关（高敏感性个体GMV↘）。我们希望根据已采集的DTI，进一步检验与 precuneus 相连的白质纤维是否同样有结构异常。由于技术限制，我们目前打算只做FA与行为的相关分析，但是遇到一些问题，希望各位老师予以解答：
1. 这项研究的目的是探索目标行为敏感性的脑结构基础，如前所述，我们根据GMV结果选定precuneus为兴趣区，然后从白质FA的角度进一步 “验证” Precuneus结构差异的重要性（正在跑数据尚未拿到结果），就研究思路来说，这个做法可行吗？
2. 如果方法可行，我们遇到的核心问题就是：我们应该关注那些cluster(s)，以确定所关注的这些clusters确实与precuneus相连？根据我们目前的设想，找到与precuneus存在“结构连接”的白质纤维是我们想要的。
2.1 我们考虑过用全脑FA分析，但采取这个方法的话，即便得到一些显著的cluster，我们也不能确定它们就与precuneus存在结构连接，因而只能将GMV和FA的结果分开讨论，不能回答与precuneus相连的白质纤维是否存在结构异常的问题。以上有关全脑FA分析的判断是否正确？