DARTEL在VBM分析中的应用与蒙特卡洛校正

本文主要介绍了基于MATLAB的多元非线性回归模型，特别是针对医学成像中的VBM（Voxel-Based Morphometry）分析，利用DARTEL（Diffeomorphic Anatomical Registration Through Exponentiated Lie Algebra）进行预处理。文章涉及了非稳态校正、FWE（Family-Wise Error）校正以及蒙特卡洛校正等统计校正方法，并提到了图表制作和纵向VBM分析的相关内容。 在VBM-DARTEL分析标准流程中，首先需要将DICOM格式的数据转换为适合分析的格式。这可以通过MRIcron软件完成，既可以逐个转换，也可以批量处理，以便于调整参数以满足特定需求。接着进行AC-PC（Anterior Commissure - Posterior Commissure）调节，这是为了确保图像与MNI空间的良好对齐，提高分析的精确度。在MATLAB的SPM环境中，通过Display和CheckReg功能检查和调整图像的方向和位置，确保AC点能够准确识别，并通过调节pitch, roll, yaw参数使AC-PC连线与标准空间匹配。 去噪是预处理的一个重要步骤，可以使用ExtendedOptions进行，默认参数通常已经足够。对于更严格的清理，可以选择“ThoroughClean”，以去除非大脑组织的影响。此外，非稳态校正和FWE校正是统计分析中的关键步骤，前者用于处理时间序列中的非稳定性，后者则用于控制全局错误率，避免假阳性结果的出现。而蒙特卡洛校正是一种模拟方法，常用于估计统计检验的显著性水平，特别是在处理复杂分布和高维数据时，能提供更准确的误差估计。 最后，文章提到了图表制作，这在数据分析和结果展示中至关重要，可能包括脑区激活图、差异图或者相关性图等。纵向VBM分析则是关注随时间变化的大脑结构变化，这对于研究疾病进展、老化效应或干预效果等具有重要意义。 这篇资源涵盖了MRI结构像的VBM预处理流程，重点在于DARTEL技术的应用，以及在分析过程中涉及的统计校正方法，这些都是理解和应用VBM分析的必要知识。