Submitted by Chen0075 on Tue, 08/14/2012 - 21:30
各位老师:
请问一个ICA的问题:有3组subjects的静息态数据,其中2组同时采了follow-up的data;请问面对这样的“5组”数据时,ICA是否适用(比如分离DMN)。如果适用,那么成分数怎么定,是把全部“5组”的subjects都放进去做估计吗(但是其实真实的人只有3组!)。
另外:我用DPARSF的“extract AAL time course (90 regions)”的方法,提取了90个脑区的时间序列,然后我想做90个脑区之间的两两相关(90×89/2),应该怎么做呢,可以用REST做吗?
谢谢!
Submitted by YAN Chao-Gan on Thu, 08/16/2012 - 02:06 Permalink
Re
问题1应该是张寒更专业一些。
问题2:
可以用以下命令得到。下一个版本我再简化一下。
theROITimeCourses=[];
for iAAL=1:90
AreaName=['0',num2str(iAAL)];
AreaName=AreaName(end-1:end);
eval(['theROITimeCourses=[theROITimeCourses,AAL',AreaName,'TC];']);
end
R_Matrix = corrcoef(theROITimeCourses);
Submitted by ZHANG_RESTadmin on Thu, 08/16/2012 - 11:31 Permalink
ICA对多组数据多session数据是适合用的。你需要把所
ICA对多组数据多session数据是适合用的。你需要把所有组所有人的数据放在一起,输入ICA,让ICA统一计算得到结果。
得到每个人的结果后,你可以根据不同组别进行相应分析如ANOVA或者双样本t检验。
前提是你要把被试输入顺序记好,这样最后每个数据表示哪个subject,哪个group,哪个session才不会搞错。
Submitted by Chen0075 on Thu, 08/16/2012 - 17:50 Permalink
谢谢解答!我用的是GIFT,可以把所有的数据放入计算,但我
谢谢解答!我用的是GIFT,可以把所有的数据放入计算,但我的疑惑是:对于follow-up的前后两组数据,他们本身并不独立(而是相同的subjects前后发生了变化)?这样以后是否会被人所质疑结果的可靠性?!
Submitted by ZHANG_RESTadmin on Fri, 08/17/2012 - 23:26 Permalink
不会的。
不会的。