Satori 入门指南

  目录
1 背景介绍…5
2 Satori 安装…6
2.1 访问安装程序…6
2.2 开始安装…6
2.3 Satori 图标与安装位置…6
2.4 许可协议…7
3 图形用户界面…8
3.1 启动 Satori…8
3.2 接受条款与条件…8
3.3 帮助菜单…8
3.4 更新内容…9
3.5 主图形界面…10
4 快速入门：加载数据集…11
4.1 下载 GSG 数据…11
4.2 检查数据文件夹… 12
4.3 选择单个数据集… 14
4.4 检查数据文件夹… 14
4.5 重命名文件… 15
4.6 Satori 中的开放数据…15
4.7 选择功能数据…16
4.8 使用可视化选项…17
4.9 检查通道时间历程…18
4.9.1 单通道可视化…18
4.9.2 多通道可视化…18
4.9.3 "数据绘图仪"…19
4.10 可视化调整…21
4.11 缩放功能… 22
4.12 其他绘图选项… 22
5 实验时序：准备协议文件… 23
5.1 打开事件管理器… 23
5.2 相关细节…24
5.3 调整条件名称…24
5.4 调整事件持续时间…25
5.5 调整条件着色…26
5.6 应用数据变更…26
5.7 保存.snirf 文件…27
5.8 协议格式…27
6 功能预处理…28
6.1 启动预处理…28
6.2 预处理详情…29
6.3 可用预处理选项…29
6.3.1 通道剔除…29
6.3.2 运动校正 … 30
6.3.3 生理噪声去除 … 30
6.3.4 基于 PCA 的全局成分回归 … 30
6.3.5 时间滤波 … 30
6.3.6 归一化处理 … 31
6.4 文件命名规范 … 31
6.5 启动预处理流程 … 31
7 统计分析 - 运行广义线性模型 … 33
7.1 准备一般线性模型…33
7.2 定义对比度…34
7.3 混杂因素选择…35
7.4 血液动力学响应函数细节…36
7.5 运行广义线性模型…37
8 统计分析 - 检查 GLM 结果：…38
8.1 选择对比条件…38
8.2 打开结果的 3D 视图…39
8.3 检查事件相关平均值…40
8.4 导航 3D 视图…41
8.5 获取详细坐标…42
8.6 使用解剖学数据库…43
8.7 检查通道映射对话框…44
8.8 调整统计阈值…46
9 GLM 结果存储…49
9.1 准备一般线性模型…49
9.2 CMP 文件…49
9.3 文本文档…50
10 最终说明…52
  附录…53
11 Python 集成…53
11.1 概述…53
11.2 实现自定义 Python 解决方案…54
11.3 内置解决方案与用户开发方案的区别…56

  1 背景介绍

2 Satori 安装指南

2.1 获取安装程序

2.2 开始安装

2.3 Satori 图标与安装位置

安装完成后，您会在桌面上看到 Satori 的图标。

您可以在以下文件夹中找到当前安装目录：C:\Users[username]\Satori

  2.4 授权许可

软件信息快捷入口

3 图形用户界面

  3.1 启动 Satori

双击桌面上的 Satori 图标即可启动程序。加载界面弹出后，将自动切换至 Satori 主窗口。

3.2 接受条款与条件

3.3 帮助菜单

在"帮助"菜单中，您可以访问用户指南、查看许可证状态的相关信息、检查版本说明，以及搜索任何可用的更新。

  3.4 更新检查

  3.5 主图形界面

Satori 主窗口包含用于显示 fNIRS 数据的主工作区（当前为空）、主菜单、一组提供加载/保存数据及调整可视化选项的功能图标，以及屏幕左侧的"可视化"工具箱。

4 入门指南：加载数据集

4.1 下载 GSG 数据

\captionsetup{labelformat=empty}

  图 1：(i)

  下载链接

  配置

以下是配置设置列表：

•   数据源：16
•   检测器：16
• 短距离检测器：8
•   加速度计：有
• NIRxWINGS：有（呼吸、心电图、PPG、心率变异性、血氧饱和度、ExG1、ExG2）

4.2 检查数据文件夹

名称：Felixtraining 通道数：54 光极数：39 光源数：16 探测器数：23 源-探测器对数：8

4.3 选择单个数据集

我们下载了两个文件夹，其中包含单个受试者的两次 fNIRS 数据采集记录。文件夹名称基于采集时间戳命名。

4.4 检查数据文件夹

  4.5 重命名文件

	修改日期	类型	大小
2022年4月26日_001 ${}^2$${}^2$^(2)^{2}	2022年1月9日 上午9:48	压缩文件（zipp...	18,158 KB
- 2022-04-26_001_config.hdr	2022年1月9日 上午9:48	HDR 文件	3 KB
[ 2022-04-26_001_校准文件.json	2022年1月9日 上午9:48	JSON 文件	15 KB
- 2022-04-26_001_config.json	2022年1月9日 上午9:48	JSON 文件	7 KB
- 2022-04-26_001_description.json	2022年1月9日 上午9:48	JSON 文件	1 KB
[7] 2022-04-26_001_问题信息	2022年1月9日 上午9:48	Microsoft Access T...	6 KB
[] 2022-04-26_001.nirs	2022年1月9日 上午9:48	近红外光谱文件	$2,559\mathrm{KB}$$2,559\mathrm{KB}$2,559KB2,559 \mathrm{~KB}
$✓◻$$✓◻$✓◻\checkmark \square Sub2_run1.snirf	2022年1月9日 上午9:48	SNIRF 文件	$26,312\mathrm{KB}$$26,312\mathrm{KB}$26,312KB26,312 \mathrm{~KB}
digpts	2022年1月9日 上午9:48	文本文档	2 KB
- 2022-04-26_001_Isl.tri	2022年1月9日 上午9:48	TRI 文件	1 KB
- 2022-04-26_001.wl1	2022年1月9日 上午9:48	WL1 文件	$1,973\mathrm{KB}$$1,973\mathrm{KB}$1,973KB1,973 \mathrm{~KB}
- 2022-04-26_001.wl2	2022年1月9日 上午9:48	WL2 文件	$1,973\mathrm{KB}$$1,973\mathrm{KB}$1,973KB1,973 \mathrm{~KB}

https://cdn.mathpix.com/cropped/2025_08_07_f6ad672a0244878a6e2fg-15.jpg?height=39&width=44&top_left_y=788&top_left_x=262 Date modified Type Size | | 2022-04-26_001 ^(2) 01/09/2022 9:48 am Compressed (zipp... 18,158 KB - 2022-04-26_001_config.hdr 01/09/2022 9:48 am HDR File 3 KB [ 2022-04-26_001_calibration.json 01/09/2022 9:48 am JSON File 15 KB - 2022-04-26_001_config.json 01/09/2022 9:48 am JSON File 7 KB - 2022-04-26_001_description.json 01/09/2022 9:48 am JSON File 1 KB [7] 2022-04-26_001_probelnfo 01/09/2022 9:48 am Microsoft Access T... 6 KB [] 2022-04-26_001.nirs 01/09/2022 9:48 am NIRS File 2,559KB ✓◻ Sub2_run1.snirf 01/09/2022 9:48 am SNIRF File 26,312KB digpts 01/09/2022 9:48 am Text Document 2 KB - 2022-04-26_001_Isl.tri 01/09/2022 9:48 am TRI File 1 KB - 2022-04-26_001.wl1 01/09/2022 9:48 am WL1 File 1,973KB - 2022-04-26_001.wl2 01/09/2022 9:48 am WL2 File 1,973KB|  | Date modified | Type | Size | | :--- | :--- | :--- | :--- | | \| | 2022-04-26_001 $^{2}$ | 01/09/2022 9:48 am | Compressed (zipp... | 18,158 KB | | - 2022-04-26_001_config.hdr | 01/09/2022 9:48 am | HDR File | 3 KB | | [ 2022-04-26_001_calibration.json | 01/09/2022 9:48 am | JSON File | 15 KB | | - 2022-04-26_001_config.json | 01/09/2022 9:48 am | JSON File | 7 KB | | - 2022-04-26_001_description.json | 01/09/2022 9:48 am | JSON File | 1 KB | | [7] 2022-04-26_001_probelnfo | 01/09/2022 9:48 am | Microsoft Access T... | 6 KB | | [] 2022-04-26_001.nirs | 01/09/2022 9:48 am | NIRS File | $2,559 \mathrm{~KB}$ | | $\checkmark \square$ Sub2_run1.snirf | 01/09/2022 9:48 am | SNIRF File | $26,312 \mathrm{~KB}$ | | digpts | 01/09/2022 9:48 am | Text Document | 2 KB | | - 2022-04-26_001_Isl.tri | 01/09/2022 9:48 am | TRI File | 1 KB | | - 2022-04-26_001.wl1 | 01/09/2022 9:48 am | WL1 File | $1,973 \mathrm{~KB}$ | | - 2022-04-26_001.wl2 | 01/09/2022 9:48 am | WL2 File | $1,973 \mathrm{~KB}$ |

4.6 Satori 中的开放数据

现在我们可以开始访问 Satori 中的数据了。首先打开"文件"菜单，选择"打开"选项。或者，也可以使用主菜单下方的对应图标，或使用快捷键"CTRL+O"。

4.7 选择功能数据

我们浏览至包含手指敲击数据的文件夹，并选择包含第一次运行的子文件夹。此时可以看到"文件打开"对话框的筛选器仅允许显示特定可加载文件格式（.snirf、.nirs 和.hdr）。

选择可用的.snirf 文件。我们也可以选择.nirs 格式替代。

4.8 使用可视化选项

当鼠标悬停在任意可用通道上时，应弹出一个小窗口，显示所选数据的事件相关平均值。

4.9 检查通道时间历程

4.9.1 单通道可视化

左键点击特定通道将显示该 fNIRS 时间历程的放大视图。时间历程的可视化方式非常灵活，更多细节详见第 4.10 节说明。

4.9.2 多通道可视化

每次只能可视化单个通道的时间序列，或通过按住 CTRL 键点击其他时间序列来合并多个通道。下一张截图展示了五个前额叶通道叠加后的时间序列。

4.9.3 "数据绘图器"

您可以在"工具"菜单中找到数据绘图器。

数据绘图器初次加载时会显示空白界面。

具体操作：选择某个通道后右键点击，通过上下文菜单选择"添加至数据绘图器"。

由于预处理阶段默认使用了 z 变换，否则这种比较可能不是最优的。在这里，我们可以清晰地观察到预处理步骤对数据的影响（绿色=预处理前）。

要“清除”数据绘图仪，我们可以使用文件菜单中的选项。

4.10 可视化调整

您还可以在"选定通道"布局中高亮显示所选通道。通过左键点击时间序列视图与布局视图之间分隔栏上的六个圆点，可轻松调整选定通道窗口的大小。在后续操作中，该窗口尺寸可动态放大或缩小。

  4.11 缩放功能

通过点击并滚动鼠标滚轮来放大或缩小时间轴。

使用对应图标可开启或关闭时间轴显示。

4.12 附加绘图选项

时间轴旁的两个图标分别用于打开关联协议中定义条件的事件相关平均图和频率直方图。我们将在后续时间点（完成预处理后）展示事件相关平均图。频率直方图可直观呈现当前数据集的频谱分布。当前数据既包含与任务相关的功能性脑响应相关数据，也混杂着多种噪声。

5 实验时序：准备协议文件

5.1 打开事件管理器

为了检查细节并在必要时进行调整，我们打开"分析"菜单并进入"事件管理器"。

  5.2 相关细节

1. 时间序列包含条件呈现前后的多个时间点。这通常不是问题，只是测量在刺激开始/结束前后稍早/稍晚启动/停止的结果。从数据集中移除这些时间点（"修剪"数据）可能有所帮助。Satori 提供了简单的操作选项，我们稍后会再讨论这一点。
2. 条件名称 $(1,2)$$(1,2)$(1,2)(1,2) 不够理想，应调整为更有意义的命名。这些名称通常基于数据采集中使用的触发器编号。
3. 区块时长已显示正确长度（10 秒）。但并非所有导入 Satori 的文件都如此，某些情况下可能仅存储了触发器长度而非事件实际时长。此时用户需根据事件正确时间核对并调整持续时间。

5.3 调整条件名称

  条件名称：

  确定

  取消

我们将第二个条件名称从"2"修改为"右"。

5.4 调整事件时长

  持续时间：

10.00

  确定

  取消

5.5 调整条件配色方案

最后一步，我们可以调整条件的颜色设置。点击屏幕左侧的"编辑颜色..."按钮，修改当前条件配色（左侧条件设为绿色，右侧条件设为红色）。

5.6 将更改应用于数据

也可以将此协议保存为文本文件，以便添加到其他数据集中。

5.7 保存.snirf 文件

当尝试保存原始.snirf 文件时，Satori 会显示警告信息，提示用户无法覆盖原始.snirf 文件（以避免因某些错误导致原始数据丢失）。因此，您需要按照下一张截图所示创建新文件名。本例中，Satori 还会自动建议在文件名后添加"_SRI"后缀。这里我们选择了自定义修改文件名。

5.8 协议格式

6 功能预处理

6.1 启动预处理

从"分析"菜单中启动预处理选项。

打开对话框后，首先会显示一个最小化的对话框版本。它展示了可用的预处理选项，但不会显示其详细设置。

6.2 预处理详情

点击屏幕左下角的"高级>>"按钮，可切换至完整版对话框，该版本提供预处理选项的具体参数设置功能。

6.3 可用的预处理选项

  6.3.1 通道剔除

头皮耦合指数（SCI）

  6.3.2 运动校正

  尖峰去除

TDDR（"时间导数分布修复"）

CBSI（"基于相关性的信号增强"）

  高通滤波

  低通滤波

  6.3.6 标准化处理

  Z 值转换

  6.4 文件命名规范

6.5 启动预处理流程

在接下来的两张截图中，我们将对比选定通道（"S10D9"）在原始数据和预处理阶段的数据差异。此步骤也可使用 4.9.3 节所述的"数据绘图仪"功能。

7 统计分析 - 运行一般线性模型

7.1 准备一般线性模型

首先，我们打开"分析"菜单。选择"一般线性模型"（GLM）。

GLM 对话框的第一个选项卡将显示我们在关联协议中定义的条件（"左/右"）。

  7.2 定义对比

通过点击预测变量名称左侧的小方框一次来定义第一个对比（"左>基线"）。点击一次创建"+"，第二次点击创建"-"，第三次点击将清空方框。定义的对比名称会显示在对话框底部。

点击屏幕右上角的"添加对比"按钮。这将打开一个新的对比页面，可用于定义新对比。在此处指定"右>基线"对比。

添加第三个对比页面并定义对比"左>右"

  7.3 混杂变量选择

1. 1.添加短通道信息 2.运动混杂变量 3.使用外部定义的设计矩阵(SDM)文件 4.调整序列相关校正 5.创建详细日志
   

   

现在，我们添加运动追踪混杂预测因子。在本案例中，我们使用加速度计作为混杂预测因子，可以轻松地将其纳入 GLM 模型。混杂因子的基本原理是解释数据中与任务无关的变异，通过后续剔除这些干扰，有助于识别出真正显著的目标效应。

  7.4 血流动力学响应函数详述

我们切换到最后一个标签页（HRF）

7.5 运行广义线性模型(GLM)

8 统计分析 - 检查 GLM 结果：

完成 GLM 计算后的首个可视化界面将呈现"综合检验"结果，该结果展示所有对比图的组合效果。条形图中可直观查看每个通道的效应值，同时对比图会自动存储为".cmp"文件并保存在功能数据文件夹内。各通道的 GLM 拟合结果以白色曲线形式叠加在红色显示的数据曲线上呈现。

8.1 选择对比图

首先通过单击取消另外两张对比图，仅保留（左侧>基线）这一组对比。在（潜在有效）通道"S10-D12"中查看结果

8.2 打开结果的三维视图

要获取数据的三维呈现，我们可以点击下方所示的大脑图标来开启 3D 视图。

8.3 查看事件相关平均

我们通过点击相应图标来添加时间进程的事件相关曲线图。

事件相关平均图将显示与条件起始时间锁定的不同条件下的信号变化百分比以及标准差（STD）值。通过点击事件相关平均图右侧的图例，您可以切换可视化中不同部分的显示状态。在下方的截图中，标准差曲线已被关闭显示。

您可以在"分析"菜单中找到事件相关平均可视化的时间细节设置。

8.4 三维视图导航

我们可以通过鼠标左右键以及滚轮（用于缩放）自由移动显示的表面网格。如需更多可视化调整选项，可通过"工具"菜单打开三维视图工具面板。

在对话框中，我们可以调整显示表面的位置及其具体外观等细节。

8.5 获取详细坐标

我们关闭 3D 视图工具，检查由我们感兴趣的对比产生的显著区域。

有多种方法可以检查坐标，在本例中我们根据现有的 MNI 坐标选择了一种简单的在线方式。首先点击表面网格，这会在选定位置生成一个小标记，相应的 MNI 坐标将显示在屏幕右下角。

8.6 使用解剖学数据库

我们可以使用"Neurosynth"网站来验证 Satori 提供的坐标。这是可选网站之一，此外还有其他选择。将（取整后的）坐标输入网站对应字段后，即可查看相关研究、关联性等不同详细信息。

  坐标数据：
52
-24
54

8.7 检查通道地图对话框

回到 Satori 软件，我们查看通道地图的详细信息。界面包含三个标签页（"浏览"/"信息"/"统计"），分别展示当前加载地图的不同数据维度。"信息"选项卡提供所选对比度、使用数据集的相关反馈，以及含氧血红蛋白、脱氧血红蛋白和总血红蛋白值的最小值、最大值和平均值。

8.8 调整统计阈值

我们将最小 t 值调整为非常宽松（未校正）的" $\mathbf{2}$$\mathbf{2}$2\mathbf{2} " t 值。这仅是对数据的可视化探索。需要牢记的是，在科学交流数据时，应当使用恰当且公认的统计阈值（例如基于 FDR 方法）。为此，我们点击"手动设置阈值"单选按钮，在"最小值"字段输入"2"，然后点击"应用到所有图谱"按钮。

  FDR 阈值

  手动阈值

我们随时可以通过勾选"叠加通道地图"对话框统计选项卡中的"使用 FDR"单选按钮来重置统计参数。

9 GLM 结果存储

9.1 准备通用线性模型

我们在 Windows 资源管理器中检查文件夹以查看详细信息。

  9.2 CMP 文件

首先是可在 Satori 中加载的"CMP"（对比图）文件（一个用于 t 值，一个用于我们选定对比的 beta 值）。在 Satori 中打开 beta CMP 文件时，可以看到设计条件以及各轴加速度计和陀螺仪数据的映射图。

  9.3 文本文档

在文本文件的下部，会显示所选对比的结果（每个对比和通道的 t 值和 p 值）。

  10 结束语

  附录

  11 Python 集成

  11.1 概述

1.   基于 Python 的脚本
2. 基于 Python 的工作流模块

基于 Python 的脚本可通过下拉菜单访问和运行。它们允许您直接在 Satori 中运行 Python 脚本，无需额外运行 Python 实例。

以下截图展示了一个包含基于 Python 工作流模块的示例流程。这里使用基于 Python 的频率图来可视化结果数据。

11.2 实现基于 Python 的自定义解决方案

C:\Documents\SatoriไExtensions

C:\Users\<你的用户名>\OneDrive\Documents\Satori\Extensions

...VDocuments\Satori\Extensions\PythonScripts

• ExampleCorrelation

....VDocuments\Satori\Extensions\PythonWorkflows

添加一个与功能同名的文件夹用于存放文档，这些文档将显示在集成用户指南中。文档基于.html 文件格式。
以下是为"Hello World"示例 Python 脚本编写文档文件的示例。

11.3 内置解决方案与用户开发解决方案的区分

红色标记的脚本代表内置 Python 脚本，蓝色标记则显示为用户开发功能。

您将能够在工作流管理器中识别内置功能和用户开发功能。除了左侧"工具"菜单中的工作流模块标识外，当模块被放置到工作流区域时，您还会在模块背景中看到另一个不同的标识。