InferÃncia baseada em voxel para fMRI / Voxel-based inference for fMRI

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

Mapas estatÃsticos paramÃtricos sÃo construÃdos a partir de testes de hipÃteses aplicados para cada voxel de imagens funcionais. Erros tipo I podem ocorrer muito freqÃentemente quando um grande nÃmero de testes à realizado simultaneamente. Embora este seja um problema central em estudos de neuroimagem, a melhor soluÃÃo ainda nÃo foi encontrada. Duas abordagem sÃo mais utilizadas em fMRI: a teoria dos campos aleatÃrios (RFT) e a taxa de falsas descobertas (FDR). A RFT pode ser considerada atualmente o mÃtodo padrÃo para controle de erro por famÃlia de testes (FWE), apesar de sua complexidade e suposiÃÃes restritivas. Se o pesquisador està disposto a aceitar alguns falsos positivos na imagem, procedimentos que controlam a FDR, como o de Benjamini e Hochberg (B&H), podem gerar resultados mais liberais, com suposiÃÃes mÃnimas. Este trabalho inclui ainda uma revisÃo da literatura recente sobre o tema. Objetivos: Avaliar a performance dos procedimentos RFT e B&H, bem como o procedimento convencional de Bonferroni (BON) e sem nenhuma correÃÃo (UNC). MÃtodo: Um conjunto de dados foi adquirido em repouso, em 1,5 T. Um filtro passa alta foi aplicado, e os volumes foram permutados no tempo para evitar o efeito da autocorrelaÃÃo. Ãreas de âativaÃÃoâ utilizando um sinal do tipo bloco foram adicionados, utilizando como referÃncia a resposta hemodinÃmica canÃnica, com parÃmetros ligeiramente variÃveis para cada perÃodo de âativaÃÃoâ. O modelo linear geral foi aplicado para dados com e sem sinal, bem como para imagens suavizadas e nÃo-suavizadas espacialmente. A estimaÃÃo da suavizaÃÃo foi baseada nos resÃduos do modelo linear geral. Para cada condiÃÃo, mapas estatÃsticos foram gerados e limiarizados com os procedimentos UNC, BON, B&H e RFT. Resultados: Todos os mÃtodos avaliados resultaram em controle apropriado da quantidade de erros, dentro de suas limitaÃÃes teÃricas sendo o de B&H o mais poderoso. O procedimento de Bonferroni foi menos conservador do que o esperado. O procedimento de B&H resultou em limiar variÃvel, e controle mais exato sobre FDR quanto maiores as Ãreas de atividade simulada. Verificou-se ainda que a suavizaÃÃo interfere no valor do limiar de B&H. Para RFT os resultados foram conservadores para os nÃveis de suavizaÃÃo avaliados, mas aproximaram-se do nÃvel de significÃncia nominal para suavizaÃÃo com filtro de largura igual a 2,0 voxels. A suavizaÃÃo interferiu de forma indesejada nas medidas dependentes da contagem de voxels

ASSUNTO(S)

functional magnetic resonance engenharia biomÃdica biomedical engineering radiologia mÃdica ressonÃncia magnÃtica funcional engenharia biomedica

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