Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

D-картирование на основе семян (ранее подписанное дифференциальное картирование ) или SDM - это статистический метод, созданный Хоакимом Радуа для метаанализа исследований различий в активности или структуре мозга, в которых использовались такие методы нейровизуализации , как фМРТ , VBM , DTI или PET . Он также может относиться к конкретному программному обеспечению, созданному проектом SDM для проведения такого метаанализа.

Подход d-картирования на основе семян [ править ]

Обзор метода [ править ]

SDM заимствовал и сочетал в себе различные положительные особенности предыдущих методов, таких как ALE или MKDA, и представил ряд улучшений и новых функций. [1] Одной из новых функций, введенных во избежание положительных и отрицательных результатов в одном и том же вокселе, как это было видно в предыдущих методах, было представление как положительных, так и отрицательных различий на одной и той же карте, таким образом получая подписанную дифференциальную карту (SDM). . Еще одна важная функция, представленная в версии 2.11, заключалась в использовании размеров эффекта (что приводило к SDM размера эффекта или ES-SDM), что позволяет комбинировать сообщаемые координаты пиков со статистическими параметрическими картами, тем самым обеспечивая более исчерпывающие и точные мета-данные. анализы. [2]

Метод состоит из трех шагов. Во-первых, координаты пиков кластера (например, вокселей, где различия между пациентами и здоровыми людьми были самыми высокими) и статистические карты, если таковые имеются, выбираются в соответствии с критериями включения SDM. Во-вторых, координаты используются для воссоздания статистических карт, а карты размеров эффекта и их дисперсии выводятся из t-статистики (или, что эквивалентно, из p-значений или z-показателей ). Наконец, карты отдельных исследований подвергаются метаанализу с использованием различных тестов, чтобы дополнить основной результат анализами чувствительности и неоднородности .

Критерии включения [ править ]

В исследованиях нейровизуализации нередко бывает, что некоторые области (например, области интереса априори ) имеют более свободный порог, чем остальная часть мозга . Однако метаанализ исследований с такими региональными различиями в пороговых величинах внутри исследования будет смещен в сторону этих регионов, поскольку о них с большей вероятностью будут сообщать только потому, что авторы применяют более либеральные пороговые значения.в них. Чтобы преодолеть эту проблему, SDM ввел критерий при выборе координат: хотя в разных исследованиях могут использоваться разные пороговые значения, вы должны убедиться, что в каждом включенном исследовании использовался один и тот же порог для всего мозга. [1]

Предварительная обработка исследований [ править ]

После преобразования статистических параметрических карт и координат пиков в пространство Талаираха для каждого исследования в рамках определенного шаблона серого или белого вещества создается карта SDM. [3] Предварительная обработка статистических параметрических карт проста, в то время как предварительная обработка сообщенных координат пика требует воссоздания кластеров разности с помощью ненормализованного ядра Гаусса , чтобы воксели, расположенные ближе к координате пика, имели более высокие значения. Довольно большая полная ширина на полувысоте (FWHM) 20 мм используется для учета различных источников пространственной ошибки, например, регистрации.несоответствие в исследованиях, размер кластера или расположение пика внутри кластера. В рамках исследования значения, полученные близкими гауссовскими ядрами , суммируются, хотя значения объединяются с помощью усреднения, взвешенного по квадрату расстояния. [2]

Статистические сравнения [ править ]

SDM предоставляет несколько различных статистических анализов, чтобы дополнить основной результат анализами чувствительности и неоднородности .

  • Основной статистический анализ представляет собой средний анализ, который заключается в вычислении среднего из вокселей значений в различных исследованиях. Это среднее является взвешенным по обратной дисперсии и составляет между исследуемой неоднородности (QH карт). [2]
  • Подгрупповые анализы - это средние анализы, применяемые к группам исследований для изучения неоднородности .
  • Анализ линейных моделей (например, мета-регрессия) является обобщением анализа среднего, позволяющим проводить сравнения между группами и изучать возможные искажения . [4] Низкая изменчивость регрессора имеет решающее значение для мета-регрессий, поэтому их рекомендуется рассматривать как исследовательские и использовать более консервативные пороговые значения. [1]
  • Метод "складного ножа" состоит в повторении теста столько раз, сколько исследований было включено, каждый раз отбрасывая одно новое исследование, т.е. удаляя одно исследование и повторяя анализ, затем откладывая это исследование и удаляя другое исследование и повторяя анализ, и т. Д. на. Идея состоит в том, что если значимая область мозга остается значимой во всех или в большинстве комбинаций исследований, можно сделать вывод, что это открытие в высокой степени воспроизводимо. [1]

Статистическая значимость анализов проверяются с помощью стандартных тестов рандомизации . Рекомендуется использовать нескорректированные p-значения = 0,005, так как эта значимость, как было установлено в этом методе, приблизительно эквивалентна скорректированному p-значению = 0,05. [2] ложное обнаружение (ФРГ) = 0,05 было найдено в этом методе , чтобы быть слишком консервативными. Значения в метке или координате Talairach также могут быть извлечены для дальнейшей обработки или графического представления.

Программное обеспечение SDM [ править ]

SDM - это программное обеспечение, написанное в рамках проекта SDM для помощи в метаанализе данных нейровизуализации на основе вокселей . Он распространяется как бесплатное программное обеспечение, включая графический интерфейс и консоль с меню / командной строкой. Он также может быть интегрирован как расширение SPM .

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b c d Радуа, Хоаким; Матэ-Колс, Дэвид (1 ноября 2009 г.). «Воксельный метаанализ изменений серого вещества при обсессивно-компульсивном расстройстве» . Британский журнал психиатрии . 195 (5): 393–402. DOI : 10.1192 / bjp.bp.108.055046 . PMID 19880927 . 
  2. ^ a b c d Радуа, Хоаким; Матэ-Колс, Дэвид; Филлипс, Мэри Л .; Эль-Хаге, Виссам; Kronhaus, Dina M .; Cardoner, Narcís; Сургуладзе, Симон. «Новый метааналитический метод для нейровизуализационных исследований, который сочетает в себе зарегистрированные координаты пиков и статистические параметрические карты». Европейская психиатрия . 27 : 605–611. DOI : 10.1016 / j.eurpsy.2011.04.001 .
  3. ^ Радуа, Хоаким; Виа, Эстер; Катани, Марко; Матэ-Колс, Дэвид (2010). «Основанный на вокселях мета-анализ региональных различий в объеме белого вещества при расстройствах аутистического спектра по сравнению со здоровыми людьми в контрольной группе». Психологическая медицина . 41 : 1–12. DOI : 10.1017 / S0033291710002187 . PMID 21078227 . 
  4. ^ Радуа, Хоаким; van den Heuvel, Odile A .; Сургуладзе, Симон; Матэ-Колс, Дэвид (5 июля 2010 г.). «Метааналитическое сравнение исследований морфометрии на основе вокселей при обсессивно-компульсивном расстройстве и других тревожных расстройствах» . Архив общей психиатрии . 67 (7): 701–711. DOI : 10.1001 / archgenpsychiatry.2010.70 . PMID 20603451 . 

Внешние ссылки [ править ]

  • Программное обеспечение SDM и документация от SDM Project.