景觀設計創造力統計分析方法

一、fMRI 資料分析

fMRI 實驗使用的分析軟體為 Statistical Parametric Mapping version 8 (SPM 8;

Wellcome Department of Imaging Neuroscience, London, UK)，需要在 MATLAB 下 執行，分析方法為先將數據進行前處理後，再進行腦區定位分析，把每位受測者 之分析結果一起進行群體分析，找出在執行某項認知功能時統計上共同產生反應 的腦區。利用在 SPM 得到的統計結果，可以 xjview 8.4 版軟體來呈現，以圖像化 的方式來表示腦區產生活化反應的差異程度，亦可獲得產生差異腦區的位置資訊

（圖 3-7）。

圖 3-7、fMRI 資料分析步驟

由 fMRI 取得的影像資料，主要需要經過轉檔、前處理及分析三大步驟，才 能得到反應腦區的位置，詳細的操作步驟詳述如下。

（一）轉檔

由 fMRI 得到的影像資料屬於醫院臨床用的 DICOM 檔案，無法直接分析，

需先利用 SPM 將檔案轉換成神經影像可讀取分析的 NIFTI 檔案格式。

（二）前處理(processing)

前處理包含六個步驟，slice timing、realign、coregister、segment、normalize 及 smooth，個處理步驟的功能分述如下。

(1) Slice timing

由於取得完整一個腦的量體(volume)需要花費 3 秒的時間(TR=3)，所以其實在 這個 volume 內的各切面其實影像不是同時取得的，每張切面影像都是在不同 時間點產生，當 TR 越長，取得第一張根最後一張切面影像的時間差距越大。

又當影像取樣方式為交叉取樣時，時間差距比較嚴重，因此需要以 slice timing 的校正方式，把 volume 裡各切面都對準到某一特定時間點。

(2) Realign

此步驟在處理影像對位，因為掃描過程中難免會有頭動，而使不同時間點上 的影像位置產生誤差，所以需透過 realign 步驟來校正 xyz 軸位移(translation) 和轉動(rotation)（圖 3-8）。根據 SPM，可接受的移動範圍為＋/－5mm， 轉動 範圍為＋/－5 度，若頭動超過此幅度，則此筆資料不宜分析。

(3) Coregister

不同影像間的對位，由於功能影像的是快速掃描，強調每個時間點的變化情 形，相較於結構影像較不清晰，因此可將個人的功能影像與結構影像對位。

(4) Segment

使大腦灰白質影像更清晰，可便於解讀影像。

(5) Normalize

每個人的腦大小不同，因此需將個人的腦對到標準腦上，才能在群體分析時 有準確的結果。

(6) Smooth

平滑化，藉由提高訊雜比強化訊號並消除雜訊，將腦區結果呈現出的各個點 透過此步驟呈現為區塊狀，以便於解讀腦區影像的結果。

（三）統計分析

針對所得到的腦影像資料的每個 voxel，比較其在執行不同認知作業時，MRI 的 BOLD (blood oxygenation level dependent)訊號是否有差異並達到統計上的顯著 性。分為個人分析(1^st-level analysis)和群體分析(2^nd-level analysis)，先將每個受測 者的 fMRI 資料於個人分析定義要比較的不同認知作業的階段，再將所有受測者 的結果進行群體分析，找出執行某種認知功能時統計達顯著性的反應腦區。