Tohum tabanlı d eşleme - Seed-based d mapping

Tohum tabanlı d haritalama (önceden İmzalı diferansiyel haritalama ) veya SDM , Joaquim Radua tarafından fMRI , VBM , DTI veya PET gibi nörogörüntüleme tekniklerinin kullanıldığı beyin aktivitesi veya yapısındaki farklılıklar üzerine yapılan meta-analiz çalışmaları için oluşturulan istatistiksel bir tekniktir . Ayrıca, bu tür meta analizleri gerçekleştirmek için SDM Projesi tarafından oluşturulan belirli bir yazılım parçasına da atıfta bulunabilir.

Tohum tabanlı d haritalama yaklaşımı

Yönteme genel bakış

SDM, ALE veya MKDA gibi önceki yöntemlerden çeşitli olumlu özellikleri benimsedi ve birleştirdi ve bir dizi iyileştirme ve yeni özellik sundu. Önceki yöntemlerde görüldüğü gibi aynı vokselde pozitif ve negatif bulgulardan kaçınmak için sunulan yeni özelliklerden biri , aynı haritada hem pozitif farkların hem de negatif farklılıkların temsil edilmesi ve böylece imzalı bir diferansiyel harita (SDM) elde edilmesiydi. 2.11 sürümünde tanıtılan bir diğer ilgili özellik, rapor edilen tepe koordinatlarının istatistiksel parametrik haritalarla kombinasyonuna izin veren ve böylece daha kapsamlı ve doğru meta-verilere izin veren etki boyutlarının (etki boyutunda SDM veya 'ES-SDM'ye yol açan) kullanılmasıydı. analizler.

Yöntemin üç adımı vardır. İlk olarak, küme zirvelerinin koordinatları (örn. Hastalar ve sağlıklı kontroller arasındaki farkların en yüksek olduğu vokseller ) ve varsa istatistiksel haritalar, SDM dahil etme kriterlerine göre seçilir. İkinci olarak, koordinatlar istatistiksel haritaları yeniden oluşturmak için kullanılır ve etki boyutları haritaları ve bunların varyansları t istatistiklerinden (veya eşdeğer olarak p değerleri veya z puanlarından ) türetilir . Son olarak, ana sonucu duyarlılık ve heterojenlik analizleriyle tamamlamak için bireysel çalışma haritaları farklı testler kullanılarak meta-analiz edilir .

Dahil edilme kriterleri

Nörogörüntüleme çalışmalarında, bazı bölgelerin (örneğin , ilgi duyulan önsel bölgeler ) beynin geri kalanından daha serbest bir şekilde eşikli olması nadir değildir . Ancak, meta-analiz bu tür içi çalışma bölgesel farklılıkları çalışmaların eşik olacağını önyargılı onlar yazarlar daha liberal uygulamak çünkü sadece bildirilmelidir olasılığı daha yüksektir olarak, bu bölgelerde karşı eşikleri onlarda. Bu sorunun üstesinden gelmek için SDM, koordinatların seçiminde bir kriter getirmiştir: farklı çalışmalar farklı eşikler kullanabilirken, dahil edilen her çalışmada tüm beyin genelinde aynı eşiğin kullanıldığından emin olmalısınız.

Çalışmaların ön işlenmesi

İstatistiksel parametrik haritaların ve tepe koordinatlarının Talairach uzayına dönüştürülmesinden sonra , her çalışma için belirli bir gri veya beyaz madde şablonu içinde bir SDM haritası oluşturulur. İstatistiksel parametrik haritaların önceden işlenmesi basittir, rapor edilen tepe koordinatlarının ön işlenmesi, normalize edilmemiş bir Gauss Çekirdeği aracılığıyla farklılık kümelerinin yeniden oluşturulmasını gerektirir , böylece tepe koordinatına daha yakın olan vokseller daha yüksek değerlere sahip olur. 20 mm'lik yarı maksimumda (FWHM) oldukça büyük bir tam genişlik, farklı uzamsal hata kaynaklarını, örneğin çalışmalardaki eş kayıt uyuşmazlığını, kümenin boyutu veya kümenin içindeki tepenin konumunu hesaba katmak için kullanılır . Bir çalışmada, yakın Gauss çekirdeklerinden elde edilen değerler toplanır, ancak değerler kare-mesafe ağırlıklı ortalamayla birleştirilir.

İstatistiksel karşılaştırmalar

SDM, ana sonucu duyarlılık ve heterojenlik analizleriyle tamamlamak için birkaç farklı istatistiksel analiz sağlar .

  • Jack-knife analizi , bir testin, çalışmalar dahil edildiği kadar tekrarlanmasından, her seferinde farklı bir çalışmadan vazgeçilmesinden, yani bir çalışmayı kaldırıp analizleri tekrar etmekten, sonra o çalışmayı geri koymak ve başka bir çalışmayı kaldırıp analizi tekrarlamaktan oluşur. üzerinde. Buradaki fikir şudur ki, önemli bir beyin bölgesi, çalışma kombinasyonlarının tamamında veya çoğunda önemli kalırsa, bu bulgunun oldukça tekrarlanabilir olduğu sonucuna varılabilir.

İstatistiksel anlamlılık analizler standart tarafından kontrol edilir randomizasyon testlerinin . Düzeltilmemiş p-değerleri = 0.005 kullanılması tavsiye edilir, çünkü bu yöntemde bu anlamlılığın düzeltilmiş bir p-değeri = 0.05'e yaklaşık olarak eşdeğer olduğu bulunmuştur. Bir yanlış keşif oranı (FDR) 0.05 = çok tedbirli olmak için bu yöntem bulunmuştur. Bir Talairach etiketindeki veya koordinatındaki değerler ayrıca daha fazla işlem veya grafik sunum için çıkarılabilir.

SDM yazılımı

SDM, voksel tabanlı nörogörüntüleme verilerinin meta analizine yardımcı olmak için SDM projesi tarafından yazılmış bir yazılımdır . Bir grafik arayüz ve bir menü / komut satırı konsolu içeren ücretsiz bir yazılım olarak dağıtılır . Bir SPM uzantısı olarak da entegre edilebilir .

Referanslar

  1. ^ a b c d Radua, Joaquim; Mataix-Cols, David (1 Kasım 2009). "Obsesif-kompulsif bozukluktaki gri madde değişikliklerinin Voxel-bilge meta-analizi" . İngiliz Psikiyatri Dergisi . 195 (5): 393–402. doi : 10.1192 / bjp.bp.108.055046 . PMID 19880927 .  
  2. ^ a b c d Radua, Joaquim; Mataix-Cols, David; Phillips, Mary L .; El-Hage, Wissam; Kronhaus, Dina M .; Cardoner, Narcís; Surguladze, Simon. "Bildirilen tepe koordinatları ve istatistiksel parametrik haritaları birleştiren nörogörüntüleme çalışmaları için yeni bir meta-analitik yöntem". Avrupa Psikiyatrisi . 27 : 605–611. doi : 10.1016 / j.eurpsy.2011.04.001 .
  3. ^ Radua, Joaquim; Via, Esther; Catani, Marco; Mataix-Cols, David (2010). "Otizm spektrum bozukluğundaki bölgesel beyaz madde hacmi farklılıklarının sağlıklı kontrollere karşı Voxel tabanlı meta analizi". Psikolojik Tıp . 41 : 1–12. doi : 10.1017 / S0033291710002187 . PMID 21078227 .  
  4. ^ Radua, Joaquim; van den Heuvel, Odile A .; Surguladze, Simon; Mataix-Cols, David (5 Temmuz 2010). "Obsesif kompulsif bozuklukta voksel tabanlı morfometri çalışmalarının diğer anksiyete bozukluklarına karşı meta-analitik karşılaştırması" . Genel Psikiyatri Arşivleri . 67 (7): 701–711. doi : 10.1001 / archgenpsychiatry.2010.70 . PMID   20603451 .

Dış bağlantılar

  • SDM yazılımı ve SDM Projesinden belgeler.