CBMR：グループおよび共変量推論のための座標ベースのメタ回帰

科学分野:

• 神経画像
• 認知神経科学
• 統計分析

背景:

• 座標ベースのメタアナリシス（CBMA）は、研究間の脳活動パターンを特定します。
• CBMAにおける研究グループ間の活性化焦点分布の比較は困難であり、しばしばサンプルサイズのバランスが必要となります。

研究 の 目的:

• 柔軟なマルチグループ座標ベースのメタ回帰（CBMR）フレームワークを導入すること。
• サンプルサイズのバランスに関係なく、複数の神経画像研究グループ間で脳活動パターンを堅牢に比較できるようにすること。

主な方法:

• CBMRのための生成スプラインベースの空間モデルを開発しました。
• モデルの滑らかさを柔軟に制御するために、ラフネスペナルティを組み込みました。
• シミュレーションと実際の神経画像データを使用してフレームワークを評価しました。

主要な成果:

• 200以上の焦点を持つグループでは、パラメトリック推論は有効です。
• より少ないデータセットでは、正確な結果を得るためにパラメトリックブートストラップによる推論が必要です。
• CBMRフレームワークは、マルチグループ分析において柔軟性と妥当性を示します。

結論:

• 新しいCBMRフレームワークは、マルチグループ比較のための従来のCBMAの限界を克服します。
• この手法はNiMAREモジュールとして無料で利用可能であり、機能的MRIメタアナリシスでの使用を容易にします。
• 多様な座標ベースのメタアナリシスデータセットに対して、柔軟なメタ回帰と推論を可能にします。