一般基於MATLAB平台使用SPM工具包進行處理。由於SPM操作較為復雜，不適合批處理，因而有很多實驗室開發了一系列基於SPM的工具包，也即開發界面，調用SPM功能實現操作計算。具體的工具包會再另一篇里詳述。本部分主要進行流程簡述。
一、預處理
0.刪除Slice：為了防止初期設備不穩定，刪除最初的幾張slice（4-10）；不過現在機器都有預熱時間，開始試驗后都已經進入穩定工作狀態，這步也可不做。
1.時間校正 (slice timing)
由於磁共振圖像采用層層掃描，層與層之間保留一定的間隔，但是這也很難避免相鄰兩個層面之間的影響。為保證采集到數據的准確性及數據的空間分辨率，常采用間隔掃描的方法，即首先采集 1，3，5……層，然后對2，4，6……層進行采集。但無論是隔層掃描還是連續掃描，任意兩層的采集時間是不相同的，通常采集一個體（volume）需要一個TR 的時間。尤其是間隔掃描，這使得連續兩層之間相差 TR/2的時間。在進行靜態磁共振數據處理分析的時候，這樣一個時間段會產生很大的影響，需要對每個體的時間進行校正，也就是將每個體的所有時間有同一個時間點。||注意：在設置的時候，要檢查一共掃了多少層，如果是奇數層（如33）順序應為1:2:33,2:2:32，中間層為33；若是偶數層（如28），則為 2：2:28,1:2:27，中間層為28.
2.頭動校正（head motion correction）
spm 軟件對數據的頭動處理主要是將第一幅圖像（？存疑：是否應該是中間層？）作為基准圖像，然后通過旋轉或平移等剛性變換將時間序列上的其它圖像與第一幅圖像的位置匹配，然后用內插值算法對這系列的圖像進行重新采樣。此步會生成頭動的位置變化和角度變化圖，以及頭動文件，包含六列參數。
3.圖像配准（coregister）
將一個人的圖像配准到一起，如功能像配到本人的結構像上。要求將圖像進行配准，使得格式大小統一。
4.空間標准化（normalization）
每個人的大腦的形狀和大小均有差異，空間標准化就是為了在之后的研究中可以對大量病人的數據進行統一處理和統計分析，因而需要將圖像進行空間標准化。功能像的空間標准化有兩種方式：①直接將功能像匹配到標准腦模板（EPI）②先將每個人的功能像匹配到其結構像（MPR）中，再進行標准化。具體過程在工具包操作中講，具體原理我還沒學懂。
5.空間平滑（smoothing）
BOLD 信號頻率一般在0.01~0.08Hz，因此，需要通過濾波，將信號中的高頻成分消除或抑制，以此減小圖像的噪聲。空間平滑是基於高斯隨機場理論的濾波過程，spm 的空間平滑過程是將高頻信號的信息融合到周圍區域中，將此高頻信號的能量弱化。
二、分析
功能磁共振信號主要包括AFLL、功能連接性等分析。可利用REST工具包進行分析。得到結果進行統計分析。
三、統計分析
進行T檢驗，得到結果圖。
四、結果呈現
mricron中將結果圖overlay進去，調整閾值得到可視化結果。