在进行神经影像学分析时经常能遇到“Z”这个标记，在功能连接分析中，有Rmap和Zmap，在低频振幅分析中，有ALFF和zALFF。“Z”在数据统计中也经常被用到。
实际上，神经影像学中“Z”主要有两种含义，一个是以功能连接相关分析为代表的Fish Z变换，一个是以低频振幅为代表的Z score（Z分数） 标准化。
Z score标准化是衡量一组数据离散程度的指标。基本思路是计算一组中每一个值与组平均值差值占标准差的比值。在NIRS-KIT中是通过以下函数实现的：
zALFF = (ALFF-mean(ALFF))./std(ALFF);
这一方法在常规的统计分析中也可以用，例如衡量一组数据beta值的变化。
Fisher Z变换是一种将相关系数转换为标准正态分布变量的方法。Fisher Z变换的公式是将相关系数r通过自然对数的形式转换为一个正态分布的变量z，公式为：
在NIRS-KIT中是通过以下函数实现的：
index_oxy = atanh(index_oxy);
这种变目的是将相关系数的非正态分布转换为正态分布，从而可以使用正态分布的统计方法来处理这些数据。