Submitted by lihong on Sat, 10/16/2010 - 12:12
敬爱的专家:
你们好,我在做癫痫病人和对照组中分别得到了组内的单样本T检验,现在我想观察组间的T检验情况,但是我想希望单单比较癫痫组和对照组的正性连接,再比较负性连接,因为我在直接将癫痫组和对照组进行双样本T检验,如你们的数据处理视频中所说的做,我发现,有些激活的区域,两个组单样本中其实分别是正负连接,这样可能会导致统计上的放大显著差异,所以我想单单了解正性连接和负性连接的情况。但是我不知道应该怎么样通过rest实现。
希望你们看到后,能白忙中回复下,谢谢!
Submitted by YAN Chao-Gan on Mon, 10/18/2010 - 12:47 Permalink
Re
可以按照下面的思路整理结果:
1)根据组内的结果做一个正相关的mask
a) 对照 (0.1) < 病人 (0.9) (正t值,红色). 解释:病人增加的正相关
b) 对照(0.9) > 病人 (0.1) (负t值,蓝色). 解释:病人减弱的正相关
2)根据组内的结果做一个负相关的mask
a) 对照(-0.9) < 病人(-0.1) (负t值,蓝色)解释:病人减弱的负相关
b) 对照 (-0.1) > 病人(-0.9) (正t值,红色)解释:病人增加的负相关
括号内的数值是一个相关系数的例子。
由于对照组和病人组各有一个组内单样本T检验的结果,还存在着MASK是做交集还是做并集的问题。一般来说,做并集的居多。
具体可以如下操作:
1. REST Slice Viewer查看对照组的单样本T检验结果,卡好阈值,点Only+,再点Save Clusters保存对照组正相关MASK。REST Slice Viewer查看病人组的单样本T检验结果,卡好阈值,点Only+,保存病人组正相关MASK。然后用REST的Image Calculator,对两个保存出来的结果做并集。用((i1~=0)+(i2~=0)>0)这个表达式。细节请参考:http://www.restfmri.net/forum/Course
2. 同第1步,点Only-,做负相关MASK的并集。
3. 这样出来两张MASK,然后应用到以前做好的双样本T检验结果(理论上,统计时应该正负合一块统计,不应分开)。即用REST的Image Calculator,选定以前做好的TwoTtest.img结果,再选上正相关MASK即positiveMask.img,用i1.*i2的表达式计算。同理将负相关MASK也应用上去,就形成了TwoTtest_Positive.img和TwoTtest_Negative.img两个图像。再用看图软件截图。对于两个图像结果的解释,即是以上给出的解释方式。
Submitted by yylhx on Thu, 11/04/2010 - 12:57 Permalink
请教严老师?
1)根据组内的结果做一个正相关的mask
a) 对照 (0.1) < 病人 (0.9) (正t值,红色). 解释:病人增加的正相关
2)根据组内的结果做一个负相关的mask
a) 对照(-0.9) < 病人(-0.1) (负t值,蓝色)解释:病人减弱的负相关
您这里回答的我有点不解。
2个 a) 都是对照<病人,如果t值=对照-病人的话,就应该都是负值,怎么会出现正相关减完是正t值,负相关减完是负t值呢。
还有,是不是我们还可以设t值=病人-对照呢?
Submitted by yylhx on Thu, 11/04/2010 - 12:57 Permalink
请教严老师?
1)根据组内的结果做一个正相关的mask
a) 对照 (0.1) < 病人 (0.9) (正t值,红色). 解释:病人增加的正相关
2)根据组内的结果做一个负相关的mask
a) 对照(-0.9) < 病人(-0.1) (负t值,蓝色)解释:病人减弱的负相关
您这里回答的我有点不解。
2个 a) 都是对照<病人,如果t值=对照-病人的话,就应该都是负值,怎么会出现正相关减完是正t值,负相关减完是负t值呢。
还有,是不是我们还可以设t值=病人-对照呢?
Submitted by YAN Chao-Gan on Sun, 11/07/2010 - 12:21 Permalink
Re
Sorry,弄反了。做一次T检验,应是
1)根据组内的结果做一个正相关的mask
a) 对照 (0.1) < 病人 (0.9) (正t值,红色). 解释:病人增加的正相关
b) 对照(0.9) > 病人 (0.1) (负t值,蓝色). 解释:病人减弱的正相关
2)根据组内的结果做一个负相关的mask
a) 对照(-0.9) < 病人(-0.1) (正t值,红色)解释:病人减弱的负相关
b) 对照 (-0.1) > 病人(-0.9) (负t值,蓝色)解释:病人增加的负相关
另外,可以按照臧老师说的方法来,先得到显著差异的cluster,再逐个进行分析。
Submitted by ZangYF on Thu, 10/21/2010 - 07:37 Permalink
我个人的一些小建议: (1)
我个人的一些小建议:
(1) 组间有显著差异,但组内单样本t检验时未达到设定的阈值的脑区,这种组间差异也有可能是有意义的。
(2) 组间比较之后,可以把有差异的cluster的peak的每个个体的z值取出来,列表或用直方图显示,正、负连接一目了然。