基于DPABI和SPM12的任务态fMRI分析笔记2 |
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前言
任务态系列的第二篇来了,年前还是保持继续学习吧!趁着现在印象深刻,抓紧时间记下来,等到以后需要也能随时翻阅。老话常谈,小白一个,有问题欢迎指出,希望能一起共同学习,想要讨论也欢迎在评论区留言,各位读者皆能查阅思考。 一、统计分析模型简介第一篇提到了任务态的预处理,有哪些步骤大家要仔细想想哦,接下来便是统计分析喽!统计分析首先的步骤便是建模,在这要特别强调的是GLM模型来做设计矩阵,相信各位读者在小编之前的博客里面应该司空见惯了,但是那里一直做的都是second level组水平分析,因为小编目前的需要只是将指标值完成提取,然后对相应指标寻找组间差异来做分析,而现在做任务态就不一样了,这里就会产生一个问题,任务态要找的指标是什么?相信来到这篇博文的读者都很明白,答案是激活。小编不是特别明白激活背后的原理,目前也只能理解到的是当大脑在做任务时,在某些区域的活动反应强烈,在某些地方反应受到抑制,这样就能确定某些功能区,也能找到任务相关的脑区。目标明确,下面就进入正题: 1、GLM模型输入——设计矩阵,高斯噪声(大脑内部噪声,实际上非高斯噪声,是做了预先的假设)如下图所示,在做完预处理之后,便可以生成设计矩阵了,而什么是设计矩阵呢?如下图所示,第二步,生成设计矩阵,再根据最小二乘估计来估计对应的参数——β值和残差。相信不需要小编解释很多,这张图片还是很能说明问题。 整个过程本来对小编来说非常抽象,但看了一些资料之后,似乎有些明白了,特别是下图: 在SPM12中计算个体水平激活主要分为以下三步: 第一步:生成设计矩阵(Specify 1st-level)。 Specify 1st-level针对个体计算不同任务的激活,找到各个个体的激活区,即执行任务的同步区。简要介绍下面每个选项的含义如下图所示:
这里需要选择Specify 2nd-level,这是基于组水平来做分析。而Specify 2nd-level中又分为单样本t检验和双样本t检验,单样本t检验,原理上是每个激活值与零做比较大小,目的是为了找到同一组内各个个体之间的相同激活区;双样本t检验,原理上是各个组之间作比较,目的是为了寻找组间差异。 (1)单样本T检验 输入如下所示,协变量回归已经在上一步个体水平做完了,所以可以不做,注意要新建一个输出文件夹来放置单样本T检验的结果 组间差异就是做双样本T检验,在小编的其他笔记里面很常见了,所以此处就不在详细说了,输入如下图所示: 1、单个被试的激活 2、单样本T检验(健康控制组) 4、双样本T检验(病人组>健康控制组) |
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