ALFF计算和预处理的问题

有个比较弱的问题,刚没想明白,来问一下专家。

我用FSL写了个SCRIPT做ALFF,不过对ALFF有个问题。FSL对raw data做预处理的时候,会把图像的中间值global normalize到10000左右 - the whole 4D data set is normalised by a single scaling factor ("grand mean scaling") 。这样到higher level的统计才正确。但是这样的问题是每个SUBJECT SCALE FACTOR不同,再进行FFT计算ALFF的时候,会对结果有所影响。那在REST里面怎么处理normalisation的问题的?

谢谢

我认为,这种scaling只是标准化的方法之一。另一种是remove global mean time course,我猜测,这两种方法可能也有所不同。REST中,对ALFF的标准化放在后面,即除以全脑平均ALFF。这些方法之间到底有哪些差异、甚至哪个好哪个不好,还没有详细的研究说明这个问题。

我有两组resting state数据,比较alff的结果是第一组全脑到处都小。。。我估计就是normalisation的问题。FSL scale是以median value为准。两组数据估计scale的程度就不同。我对ALFF最后也除了全脑平均。应该回到最初原始数据做ALFF吗

如果除以全脑平均ALFF,不应该出现全脑各位部位都低的情况呀。或许有必要好好比较一下不同standardization方法之间的差异。

Error | Forum of resting-state fMRI

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