Các bản đồ tham số thống kê trong hình ảnh chức năng: Một phương pháp tuyến tính tổng quát

Human Brain Mapping - Tập 2 Số 4 - Trang 189-210 - 1994
Karl Friston1, Andrew P. Holmes2, Keith J. Worsley3, J.‐P. Poline1, Chris Frith1, R. S. J. Frackowiak1
1The Wellcome Department of Cognitive Neurology, Institute of Neurology, Queen Square WC1N 3BG and the MRC Cyclotron Unit, Hammersmith Hospital, United Kingdom
2Department of Statistics, Glasgow University, Glasgow, United Kingdom
3Department of Mathematics and Statistics, McGill University, Montreal, H3A 2K6, Canada

Tóm tắt

Tóm tắt

Các bản đồ tham số thống kê là các quá trình thống kê mở rộng về mặt không gian được sử dụng để kiểm tra giả thuyết về các hiệu ứng đặc thù theo vùng trong dữ liệu chụp não. Các loại bản đồ tham số thống kê đã được thiết lập lâu dài nhất (ví dụ, Friston et al. [1991]: J Cereb Blood Flow Metab 11:690–699; Worsley et al. [1992]: J Cereb Blood Flow Metab 12:900–918) dựa trên các mô hình tuyến tính, chẳng hạn như ANCOVA, hệ số tương quan và t tests. Theo nghĩa rằng các ví dụ này đều là các trường hợp đặc biệt của mô hình tuyến tính tổng quát, thì việc triển khai chúng (và nhiều trường hợp khác) trong một khuôn khổ thống nhất là khả thi. Chúng tôi trình bày tại đây một phương pháp tổng quát có thể thích ứng với hầu hết các dạng bố trí thí nghiệm và phân tích tiếp theo (thí nghiệm được thiết kế với các hiệu ứng cố định cho các yếu tố, biến đồng covariates và tương tác giữa các yếu tố). Phương pháp này kết hợp hai lý thuyết đã được xác lập (mô hình tuyến tính tổng quát và lý thuyết về các trường Gaussian) để cung cấp một khuôn khổ hoàn chỉnh và đơn giản cho việc phân tích dữ liệu hình ảnh.

Ý nghĩa của khuôn khổ này có hai điểm: (i) Sự đơn giản về mặt khái niệm và toán học, trong đó cùng một số lượng nhỏ các phương trình hoạt động được sử dụng bất kể độ phức tạp của thí nghiệm hoặc tính chất của mô hình thống kê và (ii) tính tổng quát của khuôn khổ mang đến sự linh hoạt lớn trong thiết kế và phân tích thí nghiệm. © 1995 Wiley‐Liss, Inc.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Adler RJ, 1981, The geometry of random fields

Aertsen A, 1991, Non Linear Dynamics and Neuronal Networks, 281

10.1017/S003329170003806X

10.1007/978-1-4899-3184-9_10

Fox PT, 1989, Non‐invasive functional brain mapping by change distribution analysis of averaged PET images of H15O2 tissue activity, J Nucl Med, 30, 141

10.1038/jcbfm.1988.111

10.1038/jcbfm.1990.88

10.1038/jcbfm.1991.122

10.1093/brain/115.2.367

10.1098/rspb.1992.0065

10.1016/0304-3940(92)90345-8

Friston KJ, 1993, Functional connectivity: The principal component analysis of large (PET) data sets, J Cereb Blood Flow Metab, 13, 5, 10.1038/jcbfm.1993.4

10.1002/hbm.460010306

FristonKJ AshburnerJ PolineJB FrithCD HeatherJD FrackowiakRSJ(in press):Spatial registration and normalization of images. Hum Brain Mapp.

10.1098/rspb.1991.0077

10.1523/JNEUROSCI.12-07-02542.1992

10.1007/BF02245127

10.2307/1427002

HolmesAP BlairRC WatsonJDG FordI(in press):Non‐parametric analysis of statistical images from functional mapping experiments. J Cereb Blood Flow Metab.

10.1038/340386a0

10.1038/jcbfm.1991.121

Nosko VP, 1969, Local structure of Gaussian random fields in the vicinity of high level shines, Soviet Mathematics Doklady, 10, 1481

Nosko VP, 1970, On shines of Gaussian random fields (in Russian), Vestnik Moscov. Univ Ser I Mat Meh, 1970, 18

10.1016/0304-3940(92)90072-F

Scheffe H, 1959, The Analysis of Variance

10.1088/0031-9155/37/8/002

Talairach J, 1988, A co‐planar stereotaxic atlas of a human brain

10.1109/42.108584

Winer BJ, 1971, Statistical Principles in Experimental Design

10.1080/01621459.1991.10475004

10.1038/jcbfm.1992.127

Worsley KJ, 1993, Qualification of Brain Function: Tracer Kinetics and Image Analysis in Brain PET, 535

10.1038/jcbfm.1993.135

10.2307/1427576

Thông tin
Thông tin xuất bản

Human Brain Mapping

Tập 2 Số 4

189-210

Thông tin tác giả