Các bài kiểm tra hoán vị phi tham số cho hình ảnh thần kinh chức năng: Một hướng dẫn với các ví dụ

Human Brain Mapping - Tập 15 Số 1 - Trang 1-25 - 2002
Thomas E. Nichols1, Andrew P. Holmes2
1Department of Biostatistics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA
2Robertson Centre for Biostatistics, Department of Statistics, University of Glasgow, Scotland, United Kingdom

Tóm tắt

Yêu cầu chỉ một giả thiết tối thiểu về tính hợp lệ, các bài kiểm tra hoán vị phi tham số cung cấp một phương pháp linh hoạt và trực quan cho phân tích thống kê dữ liệu từ các thí nghiệm hình ảnh thần kinh chức năng, mặc dù phải chịu một chi phí tính toán nhất định. Được giới thiệu vào tài liệu hình ảnh thần kinh chức năng bởi Holmes et al. (1996: J Cereb Blood Flow Metab 16:7–22), phương pháp hoán vị giải quyết dễ dàng vấn đề so sánh nhiều lần ngầm hiểu trong khuôn khổ kiểm tra giả thuyết voxel theo voxel tiêu chuẩn. Khi các giả thuyết thích hợp được giữ, phương pháp hoán vị phi tham số cho kết quả tương tự như những gì thu được từ một phương pháp Lập bản đồ Tham số Thống kê tương tự với mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát có các điều chỉnh so sánh nhiều lần dựa trên lý thuyết trường ngẫu nhiên. Đối với các phân tích có bậc tự do thấp, như các thí nghiệm PET/SPECT của cá nhân đơn lẻ hoặc các thiết kế PET/SPECT nhiều cá nhân hoặc fMRI được đánh giá cho các hiệu ứng dân số, phương pháp phi tham số sử dụng ước lượng phương sai được tích lũy cục bộ (mượt mà) có thể vượt trội hơn phương pháp Lập bản đồ Tham số Thống kê tương tự. Do đó, các kỹ thuật phi tham số này có thể được sử dụng để xác minh tính hợp lệ của các phương pháp tham số ít tốn kém về tính toán hơn. Mặc dù lý thuyết và những lợi thế tương đối của các phương pháp hoán vị đã được nhiều tác giả thảo luận, nhưng không có sự giải thích nào về phương pháp này có thể tiếp cận được, và cũng không có phần mềm nào được phát hành miễn phí để thực hiện nó. Hệ quả là có rất ít ứng dụng thực tiễn cho kỹ thuật này. Bài báo này, cùng với phần mềm MATLAB đi kèm, cố gắng giải quyết những vấn đề này. Các ý tưởng về chuẩn hoán ngẫu nhiên và kiểm tra hoán vị phi tham số tiêu chuẩn được phát triển ở mức có thể tiếp cận, sử dụng các ví dụ thực tiễn từ hình ảnh thần kinh chức năng, và các mở rộng cho so sánh nhiều lần được mô tả. Ba ví dụ làm việc từ PET và fMRI được trình bày, với thảo luận, và so sánh với các phương pháp tham số tiêu chuẩn được thực hiện khi thích hợp. Những cân nhắc thực tiễn được đưa ra trong suốt bài báo, và các khái niệm thống kê liên quan được giải thích trong các phụ lục. Hum. Brain Mapping 15:1–25, 2001. © 2001 Wiley‐Liss, Inc.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

10.1073/pnas.93.18.9985

10.1097/00004647-199611000-00023

10.1002/mrm.1910350219

10.1109/42.750253

10.1239/aap/1029955192

10.1214/aoms/1177707045

10.1080/00223980.1964.9916711

10.1080/00223980.1969.10543491

Edgington ES, 1969, Statistical inference: the distribution free approach

Edgington ES, 1995, Randomization tests

Fisher RA, 1990, Bennett JH

Fisher RA, 1935, The design of experiments

10.1002/mrm.1910330508

Frackowiak RSJ, 1997, Human brain function

10.1038/jcbfm.1991.122

10.1002/hbm.460010306

10.1006/nimg.1995.1007

10.1002/hbm.460020402

10.1006/nimg.1996.0074

Good P, 1994, Permutation tests. A practical guide to resampling methods for testing hypotheses

10.1002/(SICI)1097-0193(1996)4:1<23::AID-HBM2>3.0.CO;2-R

10.1097/00004647-199710000-00004

10.1002/9780470316672

10.1097/00004647-199806000-00012

HolmesAP(1994): Statistical issues in functional brain mapping PhD thesis. University of Glasgow.http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/papers/APH_thesis

Holmes AP, 1999, Generalizability, random effects, and population inference, Neuroimage, 7, S754, 10.1016/S1053-8119(18)31587-8

10.1097/00004647-199601000-00002

10.1214/aos/1176349860

Kendal M, 1990, Rank correlation methods

LiuC RazJ TuretskyB(1998):An estimator and permutation test fro single‐trial fMRI data. In: Abstracts of ENAR meeting of the International Biometric Society. International Biometric Society.

10.1002/(SICI)1097-0193(1997)5:3<168::AID-HBM3>3.0.CO;2-1

Manly BFJ, 1997, Randomization, bootstrap, and Monte‐Carlo methods in biology

10.1162/08989290051137459

10.1016/S1053-8119(96)80036-X

Pitman EJG, 1937, Significance tests which may be applied to samples from any population, J R Stat Soc, 4, 119

Pitman EJG, 1937, Significance tests which may be applied to samples from any population. II. The correlation coefficient test, J R Stat Soc, 4, 224

Pitman EJG, 1937, Significance tests which may be applied to samples from any population. III. The analysis of variance test, Biometrika, 29, 322

10.1038/jcbfm.1993.57

10.1006/nimg.1996.0248

10.1002/hbm.460010103

10.1038/jcbfm.1994.98

10.1038/378176a0

10.1006/nimg.1999.0435

10.1016/S1053-8119(01)91602-7

10.1093/cercor/3.2.79

Westfall PH, 1993, Resampling‐based multiple testing: examples and methods for P‐value adjustment

10.2307/1427576

10.1080/01621459.1991.10475004

10.1080/09332480.1996.10542483

10.1006/nimg.1995.1023

10.1038/jcbfm.1992.127

Worsley KJ, 1995, A unified statistical approach for determining significant signals in images of cerebral activation, Hum Brain Mapp, 4, 58, 10.1002/(SICI)1097-0193(1996)4:1<58::AID-HBM4>3.0.CO;2-O

Thông tin
Thông tin xuất bản

Human Brain Mapping

Tập 15 Số 1

1-25

Thông tin tác giả