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Processing block: regress

预处理模块：回归 这是单被试分析中的主要步骤-对我们的模型进行回归分析。我们的回归模型由几个简单的部分组成： 1.多项式基线，用于说明扫描的平均值 以及缓慢的基线漂移 2.对兴趣刺激的反应 3.运动参数，意在解决残余运动影响 ，3dvolreg无法完美纠正

The proc.FT script:      3dDeconvolve -input pb04.$subj.r??.scale+orig.HEAD                   \          -polort 3                                                        \          -num_stimts 8                                                    \          -stim_times 1 stimuli/AV1_vis.txt 'BLOCK(20,1)'                  \          -stim_label 1 Vrel                                               \          -stim_times 2 stimuli/AV2_aud.txt 'BLOCK(20,1)'                  \          -stim_label 2 Arel                                               \          -stim_file 3 dfile.rall.1D'[0]' -stim_base 3 -stim_label 3 roll  \          -stim_file 4 dfile.rall.1D'[1]' -stim_base 4 -stim_label 4 pitch \          -stim_file 5 dfile.rall.1D'[2]' -stim_base 5 -stim_label 5 yaw   \          -stim_file 6 dfile.rall.1D'[3]' -stim_base 6 -stim_label 6 dS    \          -stim_file 7 dfile.rall.1D'[4]' -stim_base 7 -stim_label 7 dL    \          -stim_file 8 dfile.rall.1D'[5]' -stim_base 8 -stim_label 8 dP    \          -gltsym 'SYM: Vrel -Arel'                                        \          -glt_label 1 V-A                                                 \          -fout -tout -x1D X.xmat.1D -xjpeg X.jpg                          \          -fitts fitts.$subj                                               \          -errts errts.$subj                                               \          -bucket stats.$subj

3dDeconvolve的输入是“scale”数据集的列表。 请注意-input选项的参数为pb04.$ subj.r ??.scale + orig.HEAD。

此通配符表达式（“ ??”字符正好等于2个字符 匹配模式）匹配以pb04。$ subj开头的所有文件 'r’和任意2个字符（在我们的情况下为数字），后缀为 ‘.scale + orig.HEAD’。

接下来的两对选项指定了感兴趣的回归变量。 首先

这对是“视觉可靠”的刺激类。

-stim_times 1 stimuli / AV1_vis.txt'BLOCK（20,1）'\     -stim_label 1 Vrel 这告诉3dDeconvolve每次在stimuli / AV1_vis.txt中都有 应该是对20秒的刺激的BOLD 回应。 每个卷积的粗体响应将持续约35秒。

最后的选项如下：

-fout -tout -x1D X.xmat.1D -xjpeg X.jpg \     -fitts fitts。$ subj \     -errts errts。$ subj \     桶统计信息。$ subj -fout和-tout选项告诉3dDeconvolve输出F状态和t状态在适当的时候。 -x1D选项指定要在其中写入X矩阵的文件的名称 文本形式，而-xjpeg指定用于写入图像版本的名称。 这两个文件都代表X矩阵，但是它们给出了不同的观点。

最后3个选项用于输出数据集。 -fitts数据集如下所示该模型尽可能适合数据。 -errts数据集是错误时间序列数据或残差。 它等于输入减去fitts。最后一个选项-bucket指定3dDeconvolve应该将所有Beta权重和统计量。

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