原創(chuàng)作者：xiaole
來(lái)源：https://www.douban.com/note/637152103/
在用spm進(jìn)行影像數(shù)據(jù)分析的時(shí)候敞临，如何解讀結(jié)果是困擾很多研究者的問(wèn)題金蜀，本文的主要目的就是試圖梳理spm結(jié)果表中的不同標(biāo)準(zhǔn)及其意義入桂。在實(shí)際使用的時(shí)候生音，當(dāng)然是滿足越多越嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)越好啦~
先放出spm示例結(jié)果鎮(zhèn)樓窿冯，再逐一進(jìn)行解析：
本文默認(rèn)未添加Mask枣抱，以全腦為Search Volume嫩舟；結(jié)果解讀從右向左：
0. mm mm mm
即為該結(jié)果在MNI坐標(biāo)下的x y z 值贷痪，查詢此結(jié)果對(duì)應(yīng)的腦區(qū)可通過(guò)耶魯大學(xué)的在線工具：
http://sprout022.sprout.yale.edu/mni2tal/mni2tal.html
1. peak-level
在peak-level欄目中城侧，有p-FWE-corr，q-FDR-corr咱筛，T搓幌，(Z_)，p-uncorr 五欄迅箩，分別代表：
?? 該peak點(diǎn)經(jīng)過(guò)FWE校正的p值
?? 該peak點(diǎn)經(jīng)過(guò)FDR校正的p值
?? 該peak點(diǎn)的T值
?? 該peak點(diǎn)經(jīng)過(guò)Z變換后的T值
?? 該peak點(diǎn)未校正的p值
1.1 p-FWE-corr
??在結(jié)果圖中溉愁，左下角FWEp即為 voxel-wise FWE 的標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò) FWEp 標(biāo)準(zhǔn)的點(diǎn)代表其可經(jīng)過(guò)利用隨機(jī)場(chǎng)理論的多重比較校正饲趋。
1.2. p<0.05 voxel-wise FDR
??在結(jié)果圖中拐揭，左下角FDRp即為 voxel-wise FDR 的標(biāo)準(zhǔn)。這種閾值方法假設(shè)Voxel之間是獨(dú)立的篙贸，單一Voxel 滿足 voxel-wise FDR 的標(biāo)準(zhǔn)即可投队，而實(shí)際的fMRI數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)平滑之后，voxel之間是不獨(dú)立的爵川，因此對(duì)于一個(gè)激活的腦區(qū)來(lái)說(shuō)敷鸦，用這種voxel-wise FDR校驗(yàn)得到的錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率就很高。
1.3 T
??無(wú)需解釋
1.4 (Z_)
??無(wú)需解釋
1.5 p-uncorr
??此處即為不校正的結(jié)果寝贡，一般p<0.001 uncorrected 算是能接受的最低閾值了扒披，低于此閾值的結(jié)果只能進(jìn)行探索性分析。
2. cluster-level
在cluster-level欄目中圃泡，有p-FWE-corr碟案，q-FDR-corr，k-E颇蜡，p-uncorr 四欄价说，分別代表：
??該Cluster經(jīng)過(guò)FWE校正的p值，
??該Cluster經(jīng)過(guò)FDR校正的p值风秤，
??該Cluster的大小鳖目，
??該Cluster未校正的p值，
2.1. p-FWE-corr
??在結(jié)果圖中缤弦，左下角FWEc即為 cluster-wise FWE 的標(biāo)準(zhǔn)领迈，通過(guò) FWEc 標(biāo)準(zhǔn)的Cluster代表其可經(jīng)過(guò)利用隨機(jī)場(chǎng)理論的多重比較校正。
2.2. q-FDR-corr
??在結(jié)果圖中，左下角FDRc即為 cluster-wise FDR 的標(biāo)準(zhǔn)狸捅，意思即在當(dāng)前發(fā)現(xiàn)中衷蜓，Cluster Size大于此值才能考慮顯著。若結(jié)果為FDPc: Inf 尘喝，則代表沒(méi)有結(jié)果可以通過(guò) cluster-wise FDR磁浇。默認(rèn)算法是基于高斯隨機(jī)場(chǎng)理論，認(rèn)為voxel之間不是獨(dú)立的瞧省，超過(guò)T threshold的voxel 構(gòu)成了一個(gè)個(gè)cluster扯夭，然后對(duì)這些cluster進(jìn)行FDR校驗(yàn)，這樣獨(dú)立單元（原來(lái)是voxel總個(gè)數(shù)鞍匾，而現(xiàn)在就是cluster的個(gè)數(shù)）就大大減小了。這種校驗(yàn)的錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率是小于0.05的骑科，不論T threshold 設(shè)為多大橡淑。
在SPM12中，默認(rèn) FDR算法為 topological FDR咆爽，我目前的理解是 topological 算法既可以進(jìn)行 voxel-wise FDR 亦可以進(jìn)行 cluster-wise FDR 的校正梁棠。若要改為傳統(tǒng)算法，則需要修改 spm_defaults 這個(gè)文件斗埂，其中 defaults.stats.topoFDR 這個(gè)參數(shù)默認(rèn)為1符糊，改成0即切換成了傳統(tǒng)算法（voxel-wise，但我不清楚此處的voxel-wise 和我們實(shí)際用到的2標(biāo)準(zhǔn)的區(qū)別）
2.3 k-E
無(wú)需解釋
2.4 p-uncorr
無(wú)需解釋
3. set-level
??在set-level欄目中呛凶，有p和c兩欄男娄，p代表當(dāng)前結(jié)果不是隨機(jī)出現(xiàn)的概率，c代表當(dāng)前結(jié)果中共有多少個(gè)cluster漾稀。
個(gè)人認(rèn)為set-level可參考性不大模闲，因?yàn)槿绻轻槍?duì)全腦進(jìn)行的分析，這個(gè)p值只是告訴你結(jié)果不是隨機(jī)出現(xiàn)的崭捍，但并不代表有意義尸折，比如：結(jié)果全在腦室部分。
- 表尾信息
大都是一些基本的參數(shù)殷蛇，不再一一敘述实夹，如有不明白的地方可以留言。
以上信息為個(gè)人理解粒梦，如有錯(cuò)誤還請(qǐng)指正亮航。在具體進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，雖然選擇哪一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)都可以谍倦，但我認(rèn)為peak-level 和 cluster-level的結(jié)果均很重要塞赂，需要參考。如果結(jié)果實(shí)在不甚顯著昼蛀，可以利用ROI的方法縮小Search Volume的體積宴猾，這在很多分析中不失為一個(gè)好辦法圆存。
參考鏈接：
https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/webadmin?A2=spm;d940a597.1201
http://www.scholarpedia.org/article/Statistical_parametric_mapping_(SPM)
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