休息状态功能性MRI的诊断潜力:统计方面的担忧

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 计算神经科学是一种神经科学.
• 生物物理学的生物物理.

背景情况:

• 血氧水平依赖的功能磁共振成像 (fMRI) 是评估大脑血液动力学的关键工具.
• 休息状态fMRI (rsfMRI) 通过大脑区域时间序列的相关性来测量功能连接 (FC).
• 目前的rsfMRI FC可靠性受到信号周期性,自相关性和预处理工件的威胁.

研究的目的:

• 调查标准的rsfMRI预处理,特别是带通过,如何引入统计偏差.
• 评估这些偏差对功能连接估计准确性的影响.
• 为更可靠的rsfMRI分析提出缓解策略.

主要方法:

• 对标准的rsfMRI预处理管道的分析,重点是带通波器 (例如0.009-0.08 Hz).
• 检查过而没有适当的下方样本对相关系数的影响.
• 评估常用的多重比较校正在控制I型错误方面的有效性.
• 在FC估计上对结构化大脑状态 (,麻醉) 的研究.

主要成果:

• 在rsfMRI预处理中的标准带通波器在独立时间序列之间膨胀相关性估计.
• 在没有适当的下方采样的情况下过会扭曲相关系数,增加错误阳性.
• 多重比较纠正不足以控制I型错误,在白噪声中发现了显著的相关性.
• 结构化的神经活动,如突发抑制,进一步放大偏差并扭曲FC估计.

结论:

• 接受的rsfMRI预处理管道系统地放大了虚假的相关性,损害了FC可靠性.
• 一个修订后的统计框架是必不可少的,考虑到自相关性,周期性和多重比较偏差.
• 排除或纠正结构化的神经活动对于准确的rsfMRI连接性估计至关重要.