一般基于MATLAB平台使用SPM工具包进行处理。由于SPM操作较为复杂，不适合批处理，因而有很多实验室开发了一系列基于SPM的工具包，也即开发界面，调用SPM功能实现操作计算。具体的工具包会再另一篇里详述。本部分主要进行流程简述。
一、预处理
0.删除Slice：为了防止初期设备不稳定，删除最初的几张slice（4-10）；不过现在机器都有预热时间，开始试验后都已经进入稳定工作状态，这步也可不做。
1.时间校正 (slice timing)
由于磁共振图像采用层层扫描，层与层之间保留一定的间隔，但是这也很难避免相邻两个层面之间的影响。为保证采集到数据的准确性及数据的空间分辨率，常采用间隔扫描的方法，即首先采集 1，3，5……层，然后对2，4，6……层进行采集。但无论是隔层扫描还是连续扫描，任意两层的采集时间是不相同的，通常采集一个体（volume）需要一个TR 的时间。尤其是间隔扫描，这使得连续两层之间相差 TR/2的时间。在进行静态磁共振数据处理分析的时候，这样一个时间段会产生很大的影响，需要对每个体的时间进行校正，也就是将每个体的所有时间有同一个时间点。||注意：在设置的时候，要检查一共扫了多少层，如果是奇数层（如33）顺序应为1:2:33,2:2:32，中间层为33；若是偶数层（如28），则为 2：2:28,1:2:27，中间层为28.
2.头动校正（head motion correction）
spm 软件对数据的头动处理主要是将第一幅图像（？存疑：是否应该是中间层？）作为基准图像，然后通过旋转或平移等刚性变换将时间序列上的其它图像与第一幅图像的位置匹配，然后用内插值算法对这系列的图像进行重新采样。此步会生成头动的位置变化和角度变化图，以及头动文件，包含六列参数。
3.图像配准（coregister）
将一个人的图像配准到一起，如功能像配到本人的结构像上。要求将图像进行配准，使得格式大小统一。
4.空间标准化（normalization）
每个人的大脑的形状和大小均有差异，空间标准化就是为了在之后的研究中可以对大量病人的数据进行统一处理和统计分析，因而需要将图像进行空间标准化。功能像的空间标准化有两种方式：①直接将功能像匹配到标准脑模板（EPI）②先将每个人的功能像匹配到其结构像（MPR）中，再进行标准化。具体过程在工具包操作中讲，具体原理我还没学懂。
5.空间平滑（smoothing）
BOLD 信号频率一般在0.01~0.08Hz，因此，需要通过滤波，将信号中的高频成分消除或抑制，以此减小图像的噪声。空间平滑是基于高斯随机场理论的滤波过程，spm 的空间平滑过程是将高频信号的信息融合到周围区域中，将此高频信号的能量弱化。
二、分析
功能磁共振信号主要包括AFLL、功能连接性等分析。可利用REST工具包进行分析。得到结果进行统计分析。
三、统计分析
进行T检验，得到结果图。
四、结果呈现
mricron中将结果图overlay进去，调整阈值得到可视化结果。