ICA结果中表征组间差异问题

Submitted by wujiexiaoxiao on Tue, 06/14/2016 - 10:04

各位好：

         我研究的是中风病人和正常人ICA网络的组间差异问题，拿运动网络为例，我们发现病人组和正常人组的单样本图差异很大（前提是卡了同一个阈值），主要是涉及的脑区范围存在显著差异，正常人组单样本图比较正常，病人组的单样本图明显比正常人组小了好几圈，为了定量表征两组间这种差异，体素个数上的差异（或者说网络覆盖程度的差异），我具体的应该怎样统计呢？我的预想是将每个被试的运动网络的map的体素个数输出来，然后对正常人和病人进行双样本T检验，但是，问题是，我在想每个个体的map在计数前得先卡个阈值，可是卡多大呢？还有是在全脑内计数，还是在一个motor网络的mask内计数呢？而这个mask我选择什么呢？

        希望表达清楚了，望老师能帮菜鸟指点，万分感谢！

Submitted by ZangYF on Wed, 06/15/2016 - 06:32

1、“病人组和正常人组的单样本图差异很大”，前提是样本量相同，否则这样比较没有意义。

2、“体素个数输出来，然后对正常人和病人进行双样本T检验”，很少有人比较两组的体素数目，通常是比较每个体素的值。

3、单样本ICA的结果，不知道你具体如何做的。多数采用group ICA，在整个group（包括正常人和病人）上选择一个网络（即单样本t检验）做为mask，然后在这个mask内比较两组之间的差异。

Submitted by qizhi on Fri, 09/23/2016 - 21:09

你好，我目前正在研究两组数据间的差异。打算比较1.5T和3.0T不同机器扫描的数据间差异，新手一枚，望多指教！！！

存在几个问题，也顺便想问问楼主。

1、1.5T机器扫描的被试有10个，3.0T扫描的被试是另外的10subject。若想比较DMN的差异，是否有意义？

2、使用gift软件若要进行组独立成分分析group ICA，如何对这两组不同被试的数据进行group ICA呢？ 目前，我只知道若是同样的10个subject的话，可以在数据输入的时候 选择2 session of 10subject。最后生成所有数据的mean component， 那要是1.5T和3.0T扫描的10个被试不同的要怎么进行group ICA呢？又如何进行DMN比较呢？一般是比较采用什么统计方法对何种差异进行比较？

3、目前，仅仅是使用了gift工具对3.0T组的10个subject数据进行了ICA,得到了DMN 空间网络图，请问老师，如何判断这些网络图都包含哪些脑区呢？一般使用使用方法进行判断？谢谢 

Submitted by ZangYF on Sat, 09/24/2016 - 08:24

如果比较两组在同一个阈值下的voxel数目的差异，由于ICA是组水平得到、然后才投影到个体空间的，那首先要保证两组的被试数目相等。但这样的组间比较的结果，非常依赖于阈值。再者，voxel数目很可能不符合正态分布。相对来说，ICA的strength在人群上来说符合正态分布的可能性比较大。