功能性磁共振成像群集分析中基于排列的真实发现比例
摘要：一种基于排列的方法用于同时测试大量的假设。我们的方法为选定的假设子集中的真实发现数量提供了下限。这些下限具有高置信度的同时有效。该方法特别适用于功能磁共振成像聚类分析，在其中它提供了关于在体素聚类中真实激活体素的百分比的置信度陈述，从而避免了众所周知的空间特异性悖论。我们提供了一个用户友好的工具，用于估计每个聚类的真实发现百分比，并控制多重检验的家族误差率，同时考虑到聚类是以数据驱动方式选择的。该方法适应了表征功能磁共振成像数据的空间相关结构，比参数方法具有更强的功效。
作者：Angela Andreella, Jesse Hemerik, Wouter Weeda, Livio Finos, Jelle Goeman
论文ID：2012.00368
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-01-30