Phân Tích Thống Kê Ba Chiều cho Các Nghiên Cứu Kích Hoạt Lưu Lượng Máu Não ở Con Người

Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism - Tập 12 Số 6 - Trang 900-918 - 1992
Keith J. Worsley1, Alan C. Evans2, Sean Marrett2, P. Neelin2
1Department of Mathematics and Statistics, McGill University, Quebec, Canada
2McConnell Brain Imaging Centre, Montreal Neurological Institute, McGill University, Montreal, Quebec, Canada

Tóm tắt

Nhiều nghiên cứu về chức năng não với phương pháp chụp cắt lớp phát xạ positron (PET) liên quan đến việc giải thích hình ảnh PET đã được trừ đi, thường là sự chênh lệch giữa hai hình ảnh trong điều kiện cơ bản và kích thích. Mục tiêu của các nghiên cứu này là để quan sát những khu vực nào của não được kích hoạt bởi điều kiện kích thích. Trong nhiều nghiên cứu về nhận thức, sự kích hoạt là rất nhỏ đến nỗi thí nghiệm phải được thực hiện lại trên nhiều đối tượng và các hình ảnh đã trừ đi được trung bình hóa để cải thiện tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu. Hình ảnh trung bình sau đó được tiêu chuẩn hóa để có phương sai bằng 1 và sau đó tìm kiếm các cực trị cục bộ. Vấn đề chính mà các nhà nghiên cứu đối mặt là cực trị cục bộ nào trong số đó là có ý nghĩa thống kê. Chúng tôi mô tả một phương pháp đơn giản để xác định giá trị p xấp xỉ cho cực trị toàn cầu dựa trên lý thuyết về các trường ngẫu nhiên Gaussian. Giá trị p tỉ lệ với thể tích được tìm kiếm chia cho tích của độ rộng tại nửa cực đại của quá trình tái tạo hình ảnh hoặc số lượng yếu tố phân giải. Thay vì làm việc với các cực trị cục bộ, phương pháp của chúng tôi tập trung vào đặc trưng Euler của tập hợp các voxel có giá trị lớn hơn ngưỡng cho trước. Đặc trưng Euler chỉ phụ thuộc vào hình thái học của các vùng có sự kích hoạt cao, không phụ thuộc vào hình dạng của chúng. Đối với các giá trị ngưỡng lớn, điều này tương tự như số lượng các vùng kích hoạt bị cô lập vượt quá ngưỡng. Do đó, chúng tôi không chỉ có thể xác định xem có sự kích hoạt nào đã diễn ra hay không, mà còn có thể ước lượng được số lượng các vùng kích hoạt bị cô lập có mặt.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Adler RJ, 1981, The Geometry of Random Fields

10.1214/aop/1176996176

Evans AC, Marrett S, Peters TM. (1989) Anatomical-functional correlative analysis of the human brain using three-dimensional imaging systems. Proceedings of the International Society of Optical Engineering, Medical Imaging III, pp 264–274

10.1109/42.75615

10.1038/jcbfm.1991.40

10.1016/1053-8119(92)90006-9

Fox PT, 1989, J Nucl Med, 30, 141

10.1152/jn.1984.51.5.1109

10.1097/00004728-198501000-00025

10.1038/jcbfm.1988.111

10.1038/jcbfm.1991.122

10.2307/1427002

Herscovitch P, 1983, J Nucl Med, 24, 782

Holm S, 1979, Scand J Stat, 6, 65

Raichle ME, 1983, J Nucl Med, 24, 790

Talairach J, 1988, Co-Planar Stereotactic Atlas of the Human Brain: 3-Dimensional Proportional System: An Approach to Cerebral Imaging

10.1126/science.2003220

Vanmarcke E, 1983, Random Fields, Analysis and Synthesis

Worsley K, (1992) Local maxima and the expected Euler characteristic of excursion sets of χ2, t and F fields. J Appl Prob (in press)