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SPMFDR校正

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SPMFDR校正

SPM8允许两种FDR校验。⼀个是voxel-wise FDR,另⼀个是topological FDR。

如果要做voxel-wise FDR 校验,就把spm_defaults⾥的68⾏的defaults.stats.topoFDR 改为0。

(有很多朋友下载下来的spm在处理结果是只显⽰FWE矫正和NOR,但是FWE矫正⼜太严格,我们往往需要FDR矫正来进⾏数据处理。spm的设置是在spm根⽬录下的spm_defaults这个⽂件。需要再matlab中调⽤才能编辑。在matlab中输⼊editspm_defaults,在68⾏有defaults.stats.topoFDR = 1; 你把1改成0即可。当然你也可以对默认阈值、默认设置的激活体素⼤⼩进⾏设置。)

此时SPM8⾥的FDR按钮会出现。在SPM⾥点results,选FDR校验即可。

如果要做topological FDR 校验,就把defaults.stats.topoFDR设为1(默认是1)。

⾸先在SPM8⾥点results——None(⽆校验)——T threshold或p value(⾃⼰随意设,默认的0.001也可以)——extentthreshold(默认0即可)。

然后在左下侧窗⼝点whole brain会得到results table。找到FDRc对应的值。然后再次点Results——None——T threshold或pvalue(输⼊上⼀次的值,例如上⼀次是0.001,这⼀次还是0.001)——extent threshold(输⼊FDRc对应的值)。这样得到的激活图就是cluster-wise FDR校验的结果,也就是topological FDR校验的结果。

SPM⾥⾯有peak-level FDR,见result table⾥⾯的FDRp,⽤FDRp对应的值作为height threshold得到的结果就是peak-levelFDR的结果。⽤FDRc对应的值作为extent threshold得到的结果就是topological FDR(或cluster-wise FDR)的结果。⾃⼰对topological FDR原理的理解(因为内部原理很复杂,不是特别懂,只写出简单理解,留着以后补充):topologicalFDR是基于⾼斯随机场理论,认为voxel之间不是独⽴的,超过T threshold的voxel 构成了⼀个个cluster,然后对这些cluster进⾏FDR校验,这样独⽴单元(原来是voxel总个数,⽽现在就是cluster的个数)就⼤⼤减⼩了。这种校验的错误发现率是⼩于0.05的,不论T threshold 设为多⼤。⽽原来的voxel-wise FDR认为voxel之间是独⽴。⽽实际的fMRI数据经过平滑之后,voxel之间是不独⽴的,因此对于⼀个激活的脑区来说,⽤这种voxel-wise FDR校验得到的错误发现率就很⾼。

参考⽂献

Justin R. Chumbley, Karl J. Friston.False discovery rate revisited: FDR and topological inference using Gaussian randomfields.NeuroImage 44 (2009) 62–70.

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