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.