缓解脑MRI数据中的扫描仪间异质性:评估其对关联分析的影响以及ComBat协调在多地点神经成像研究中的有效性
Xiaoxiao Xiao1, Jinyu Liu1, Lining Guo2
1Division of Medical Technology & Tianjin Key Laboratory of Functional Imaging & The Province and Ministry Cosponsored Collaborative Innovation Center for Medical Epigenetics, Tianjin Medical University, Tianjin 300203, China.
NeuroImage
|December 11, 2025
概括
多部位神经成像研究面临的扫描效应可能会扭曲结果. 这项研究表明,ComBat协调有效地减少了这些影响,提高了大脑成像指标 (BIM) 和人口/行为变量 (DBV) 关联的大型分析的可靠性.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 生物统计学 生物统计学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 多站点神经成像研究加速了数据采集,但受到扫描器间异质性 (扫描器效应) 的影响.
- 由于扫描仪和采集参数的变化,这种异质性可能会掩盖真实发现或在大型分析中引入虚假阳性.
- 扫描效应可以不成比例地影响不同的脑成像指标 (BIM).
研究的目的:
- 为了全面描述995个BIM中的扫描效果,使用旅行主题设计.
- 评估ComBat协调在缓解扫描仪间异质性的有效性.
- 评估异质性和ComBat对BIM与人口/行为变量 (DBV) 之间的关联分析的影响,使用元分析和大分析.
主要方法:
- 在使用类内相关系数的28个MRI扫描仪中,对995个BIM进行了跨扫描仪异质的特征.
- 评估了ComBat协调在纠正异质性的有效性.
- 在COMBAT协调之前和之后对7035个受试者进行了BIM-DBV关联分析 (元分析与大分析).
主要成果:
- 所有BIM都表现出扫描器间的异质性,功能连接 (FC) 度量显示最高,皮质体积/表面积显示最低.
- 康巴特有效地协调了大多数BIM,但对于FC相关的指标来说不那么有效.
- 超级分析通常优于元分析,但在没有协调的情况下产生了不可靠的关联;ComBat减轻了这一问题.
结论:
- 这项研究提供了对广泛的BIM扫描器效应的首次全面描述.
- 在缓解扫描器间异质性方面,ComBat协调是有效的,提高了多站点神经成像大分析的有效性和可靠性.
- 在大规模神经成像数据集中,协调对于BIM和DBV之间的准确关联发现至关重要.
