Az elemzés előtt érdemes a rögzített képek minőségét ellenőriznünk. A legtöbb eljárás a 4D adatok valamelyik dimenziója mentén számol ki egy statisztikai értéket vagy értéksorozatot. Az alábbi lista az egyes kiszámitott tulajdonságokat sorolja fel, és néhány programot, amellyel a statisztika kiszámitható.
Egy 3D kép eloszlása (FSLView)
A teljes 4D szkennelés eloszlása (AQuA)
Az összes 3D kép átlaga (spm_imcalc)
a fenti linken lévő parancs nem működik, a parancs helyesen:
spm_imcalc_ui( {},'myseries_mean.img','mean(X)',{1;0;4;0})
lásd még Matlabban: help spm_imcalc_ui
Bármelyik (vagy egyszerre sok) voxel idői lefutása (FSLView)
A 3D képek átlagának idői lefutása (Artifact Detection Tool, tsdiffana és AQuA)
A 3D képek szórásának idői lefutása (AQuA)
Az összes 3D kép varianciája (spm_imcalc) vagy szórása (AQuA)
a fenti imcalc linken lévő parancs nem működik, a parancs helyesen:
spm_imcalc_ui( {},'myseries_var.img','var(X)',{1;0;4;0})
lásd még Matlabban: help spm_imcalc_ui
Szomszédos képek különbsége (AQuA) illetve varianciája (tsdiffana), utóbbi szeletenként is
További mutatók is hasznosak lehetnek a képek ellenőrzéséhez, és más programok is alkalmasak lehetnek ugynezek elvégzésére.