引言
我們經(jīng)常會用到圖像與行為學指標的相關性分析蓝谨，趁著最近剛好在做這個工作削樊，就把具體的流程記下來，以便后續(xù)查閱酸纲。
一捣鲸、數(shù)據(jù)準備
圖像數(shù)據(jù)：采用的是之前任務態(tài)分析后的結果：37名被試的con.nii文件。這里是經(jīng)過頭動與行為學數(shù)據(jù)排除的剩余28名被試的文件闽坡。
1
行為學數(shù)據(jù)：每個被試的三個行為學指標栽惶。
2
二、做差（SD-RW）
由于我們的實驗設計為前后兩次測量疾嗅，所以也是進行差值的相關性分析外厂。
（1）圖像做差可以用spm或者DPABI進行，這里演示DPABI的操作
3圖像做差.jpg
4做差文件
5表達式help
（2）文件夾進行整理代承。
圖像文件
6
行為學文件
7
8
二汁蝶、DPABI相關性分析
分別選擇要分析的圖像文件夾與行為學.txt文件。
8相關性分析
三论悴、提取相關性顯著的cluster
由于以上相關性是進行的行為學數(shù)據(jù)與全腦圖像的相關掖棉，在此之后需要對顯著的cluster進行提取，然后繪制出相關性線圖或散點圖膀估。
（1）提取顯著的cluster幔亥，這里演示我的其中一個cluster
9確定cluster
10保存cluster
11結果
（2）然后提取所有被試此cluster的信號值
這里需要用到Utilities中的ROI Signal Extractor
12
13選擇文件
將ROI定義為剛剛保存的cluster的mask.nii文件
14定義ROI
15結果文件
16信號值文件
四、繪制散點圖
（1）整理結果察纯。
17
（2）R語言繪制散點圖
setwd("D:/desk/speed/data_1/behavior/R")
library(xlsx)
workbook="D:/desk/speed/data_1/behavior/28lapse_tha.xlsx"
data0=read.xlsx(workbook,1)
print(data0)
#散點圖
library(ggplot2)
library(ggpubr)
# Add regression line and confidence interval
# Add correlation coefficient: stat_cor()
p=ggscatter(data0, x = "lapseu", y = "thau",size = 1,
xlab = "Altered lapse(SD-RW)",
ylab = "Altered Tha_R signals(SD-RW)",
add = "reg.line")+
stat_cor(method = "pearson",
label.x = 0, label.y = 2)
p
ggsave("lapse_tha.png",p,path="D:/desk/speed/data_1/behavior/R/picture",
width=1200,height=1000,dpi=300,units="px",limitsize = F)
（3）結果
18結果
