Biological parametric mapping with robust and non-parametric statistics.
Biological parametric mapping with robust and non-parametric statistics.
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DOI：
10.1016/j.neuroimage.2011.04.046
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发表时间：
2011-07-15
期刊：
影响因子：
5.7
通讯作者：
Landman, Bennett A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang, Xue;Beason-Held, Lori;Resnick, Susan M.;Landman, Bennett A.
关键词：
绘制人脑结构和功能之间的定量关系是一个重要而具有挑战性的问题。已经开发了许多体积、表面、感兴趣区域和体素图像处理技术，以统计地评估成像和非成像度量之间的潜在相关性。最近，生物参数映射已经扩展了广泛流行的统计参数映射方法，使一般线性模型的应用程序，以多个图像模态（回归和regressands）沿着与标量值的观察。这种方法提供了很大的承诺，直接，体素评估的结构和功能的关系与多种成像模式。然而，如所呈现的，生物参数映射方法对离群值不稳健，并且可能导致无效推断（例如，人为的低p值），原因是受试者之间的解剖结构存在轻微配准错误或差异。为了使这种方法的广泛应用，我们介绍了强大的回归和非参数回归的神经影像背景下的一般线性模型的应用。通过模拟和实证研究，我们证明了我们的鲁棒方法降低了对离群值的敏感性，而不会大幅降低功率。强大的方法和相关的软件包提供了一个可靠的方法来定量评估结构和功能神经成像模式之间的相关性。
Mapping the quantitative relationship between structure and function in the human brain is an important and challenging problem. Numerous volumetric, surface, regions of interest and voxelwise image processing techniques have been developed to statistically assess potential correlations between imaging and non-imaging metrices. Recently, biological parametric mapping has extended the widely popular statistical parametric mapping approach to enable application of the general linear model to multiple image modalities (both for regressors and regressands) along with scalar valued observations. This approach offers great promise for direct, voxelwise assessment of structural and functional relationships with multiple imaging modalities. However, as presented, the biological parametric mapping approach is not robust to outliers and may lead to invalid inferences (e.g., artifactual low p-values) due to slight mis-registration or variation in anatomy between subjects. To enable widespread application of this approach, we introduce robust regression and non-parametric regression in the neuroimaging context of application of the general linear model. Through simulation and empirical studies, we demonstrate that our robust approach reduces sensitivity to outliers without substantial degradation in power. The robust approach and associated software package provide a reliable way to quantitatively assess voxelwise correlations between structural and functional neuroimaging modalities.
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影响因子：
2.4
作者：
Rubinov M;Sporns O;van Leeuwen C;Breakspear M
通讯作者：
Breakspear M
影响因子：
5.7
作者：
Diedrichsen, J;Shadmehr, R
通讯作者：
Shadmehr, R
DOI：
10.1080/03610927708827533
发表时间：
1977-01-01
期刊：
COMMUNICATIONS IN STATISTICS PART A-THEORY AND METHODS
影响因子：
--
作者：
HOLLAND, PW;WELSCH, RE
通讯作者：
WELSCH, RE
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
影响因子：
5.8
作者：
BENJAMINI, Y;HOCHBERG, Y
通讯作者：
HOCHBERG, Y
影响因子：
4.5
作者：
HUBER, PJ
通讯作者：
HUBER, PJ