使用基于体素的形态学测量法评估灰质差异：音乐家的大脑

1. 招募40名音乐家和40名非音乐家。

1. 音乐家应至少接受过10年的正规音乐训练。任何乐器的训练均可接受。此外，音乐家还应每天至少积极练习其乐器一小时。
2. 对照组受试者应几乎没有或没有正规的乐器演奏训练经历。
3. 所有参与者均应为右利手。
4. 所有参与者均应无神经系统、精神科或心脏疾病的病史。
5. 所有参与者体内不得有任何无法移除的金属，以确保其适合进行磁共振成像（MRI）检查。

2. 扫描前准备步骤

1. 填写扫描前的文书工作。
2. 当参与者前来进行fMRI扫描时，首先让他们填写金属筛查表，以确认其是否具有MRI检查的禁忌症；填写意外发现表，授权放射科医生查看其扫描结果；以及填写知情同意书，详细说明研究的风险与益处。
3. 指导参与者在进入扫描仪前移除身上所有金属物品，包括腰带、钱包、手机、发夹、硬币以及所有珠宝首饰。

3. 将受试者放入扫描仪中。

1. 为参与者提供耳塞，以保护其耳朵免受扫描仪噪音的影响，同时提供耳机以便在扫描过程中听清实验人员的指示，并让参与者躺到检查床上，头部置于线圈内。
2. 将紧急情况用的压力球交给参与者，并告知其在扫描过程中如遇紧急情况可挤压该球。
3. 使用泡沫垫固定参与者头部，以防止扫描过程中头部过度移动，并提醒参与者在扫描期间务必尽量保持静止，因为即使是最微小的移动也会导致图像模糊。

4. 数据采集

1. 采集全脑的高分辨率解剖学扫描图像。该扫描应采用T1加权序列，例如各向同性体素为1 mm的磁化准备快速梯度回波序列（MP-RAGE）。

5. 数据分析

1. 使用自动化软件从每个解剖脑扫描图像中去除颅骨。检查去颅骨处理的质量。
2. 通过线性与非线性配准的迭代过程，创建针对本研究的特异性灰质模板（图1）。
   1. 使用自动化软件根据每个体素的信号强度，将每位受试者的脑组织分割为白质、灰质和脑脊液（CSF）。
   2. 进行具有12个自由度的线性仿射变换，将每位受试者的脑图像配准至标准图谱空间，例如MNI152图谱。
   3. 将每位受试者的灰质图像进行空间形变配准至该标准空间，并将所有图像取平均值。
   4. 将该图像进行左右镜像翻转，然后将原始图像与镜像图像取平均，生成初步的灰质模板脑。
   5. 使用非线性变换将每位受试者的脑图像重新配准至该模板。
   6. 将所有新变换后的脑图像再次取平均。
   7. 对该新模板生成镜像图像，并将两个镜像图像取平均，得到本研究的最终灰质模板。

图1：研究特异性灰质模板的构建。通过迭代的线性与非线性变换，将每例脑影像配准至同一公共空间，并进行平均以生成该研究特有的灰质模板脑图像。

3. 将每位受试者的灰质图像配准至模板并进行预处理。
   1. 使用非线性变换将每位受试者的大脑图像配准至特定研究的模板。
   2. 为补偿每个脑结构在匹配模板空间过程中被拉伸的程度，需乘以一个衡量形变程度的指标。该指标称为形变场的雅可比（Jacobian）。此步骤的目的是校正由于非线性配准过程中某些结构被过度拉伸，而使其看起来灰质更多的假象。
   3. 使用全宽半高（FWHM）为 10 mm 的高斯核对数据进行平滑处理。
   4. 这些经过配准和平滑处理的大脑图像将作为基于体素分析的最终数据。
4. 使用一般线性模型分析各组在每个体素上的差异。
   1. 为每组大脑图像分别建立回归变量，并计算用于比较两组的对比，生成量化每个体素差异显著性的统计图。
   2. 对统计图进行阈值处理，以识别具有统计学意义的聚类。
      1. 采用多重比较校正方法（如错误发现率，False Discovery Rate, FDR），以控制同时进行数千次统计检验所带来的问题。在FDR校正中，q 值为 0.01 表示超过阈值的假阳性率估计为 1%。