功能磁共振成像数据的多变量分析技术

机器算法验证 机器学习 多元分析 数理统计 计算统计 多元回归
2022-04-04 17:45:41

我正在做一个项目,我需要预测大脑每个体素的 fMRI 激活值。体素大约有 20,000 个,我有 300 个示例,每个示例有 25 个特征。因此存在大量因变量。

在这个多元分析领域中涉及的最佳实践是什么?
我是这个领域的新手,如果你能引导我走向正确的方向,那将非常有帮助。

1个回答

一个非常有用的文本是Nicole Lazar的功能性 MRI 数据的统计分析(通过 Springerlink 提供的免费 pdf 文件,可访问机构)。第 7 章介绍了分析 fMRI 数据的多变量方法。您没有在帖子中提及,但静息状态与任务的分析通常需要不同的方法。

静息状态通常依赖于主成分分析 (PCA) 或独立成分分析 (ICA),两者都被视为相关分析。

为了在存在任务的情况下分析体素激活,我推荐我链接的书的第 6 章,其中涵盖了时空模型。我在这方面有更多经验,一个简单的方法是将时间序列拟合到线性模型(即 ANOVA),并将设计矩阵与所谓的“规范血流动力学响应函数 (HRF)”进行卷积。

此外,当我开始涉足该领域时,我发现新墨西哥大学的课程资料很有帮助:功能磁共振成像分析方法