Submitted by helloqsh on Sat, 04/04/2020 - 00:10
尊敬的老师和同学们好！
在DPABI里有一项“Nuisance Covariates Regression”，默认的regressor有WM，CSF，Global。我想知道回归掉这些regressor的具体过程。
拿WM来说，我的理解是回归的目的就是消除WM对GM产生的影响。
比如：我的fMRI数据有950个时间点，我计算每一个volume的WM和GM的平均值，那么一共能得到950个volume的白质和灰质的数值，通过matlab的regress函数求出了一个线性回归模型：y = 133 + 0.78x（y代表灰质，x代表白质）。
我的问题是：现在怎么通过这个回归模型去除白质对灰质产生的影响呢？还是我的思路根本就不对呢？因为我看nuisance covariates regression处理后的图像像是每个voxel回归后的残差值图像。如果是这样，那么每个voxel的残差值是如何得到的呢？
希望能得到老师或同学们指导，非常感谢！