2018-05-18 Randomise 使用 (一)
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赵晨西西西西
来源:https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/Randomise/UserGuide
Randomise 是fsl中一个进行置换检验以及多重比较校正的命令,后续更高级版本为palm。
这里介绍randomise输出结果后的统计
其中,阈值方法可以有三种:
- 1 Voxel-based thresholding:提供了经过多重比较校正和没有校正的结果。多重比较校正利用的是全图像上所有voxel的统计值最大的值的虚无分布。(-x选项)
- Uncorrected 结果: <output>_vox_p_tstat / <output>_vox_p_fstat.
- Corrected 结果: <output>_vox_corrp_tstat / <output>_vox_corrp_fstat.
- 2 TFCE (Threshold-Free Cluster Enhancement) 方法:是一种不需要定义的寻找cluster的方法。统计图像中的cluster会被增强,可以使用fslmaths中的
-tfce
选项应用于已有的统计图像。其中,默认的“E”和“H”以及邻接连接参数是优化过的。针对图像的维度不同,参数的设置也不同。比如,一般的3D图像,需要采用-T选项,而针对TBSS(几乎是2D的白质骨架),应当使用--T2选项。- Uncorrected 结果: <output>_tfce_p_tstat/<output>_tfce_p_fstat
- Corrected 结果: <output>_tfce_corrp_tstat/<output>_tfce_corrp_fstat
- 3 Cluster-based thresholding:
- 3.1Size: 采用图像中最大的cluster的大小的虚无分布进行校正(过时啦):
- Uncorrected 结果: <output>_clustere_p_tstat/<output>_clustere_p_fstat
- Corrected 结果: <output>_clustere_corrp_tstat / <output>_clustere_corrp_fstat.
- 3.2 Mass: 采用图像中最大的cluster的质量的虚无分布进行校正:
- Uncorrected 结果: <output>_clusterm_p_tstat/<output>_clusterm_p_fstat
- Corrected 结果: <output>_clusterm_corrp_tstat / <output>_clusterm_corrp_fstat.
- 3.1Size: 采用图像中最大的cluster的大小的虚无分布进行校正(过时啦):