De falska positiva frekvenserna (FPR) för ytbaserad gruppanalys av kortikal tjocklek, yta och volym utvärderades för parametrisk och icke-parametrisk klustervis korrigering för flera jämförelser för en rad utjämningsnivåer och klusterbildande tröskelvärden (CFT) med hjälp av verkliga data under gruppuppdrag som inte bör ge signifikanta resultat. För helkortikal ytanalys visade tjockleken måttlig inflation i parametriska FPR över den nominella nivån (10 % jämfört med 5 %). Ytyta och volym FPR var mycket högre (20-30 %). I analysen av interhemisfäriska tjockleksasymmetrier kontrollerades FPR väl genom parametrisk korrigering, men FPR för yt- och volymasymmetrier var fortfarande uppblåst. I samtliga fall kontrollerade icke-parametrisk permutation FPR på ett tillfredsställande sätt. Det konstaterades att uppblåsta parametriska FPR orsakades av kränkningar i de parametriska antagandena, nämligen en tyngre rumslig korrelation än Gaussian. Den icke-gaussiska rumsliga korrelationen kommer från anatomiska egenskaper som är unika för individer (t.ex. en patch av cortex något tjockare eller tunnare än genomsnittet) och är inte en biprodukt av skanning eller bearbetning. Tjocklek presterade bättre än yta och volym eftersom tjockleken inte kräver en Jacobisk korrigering. Att göra vetenskap är som att lösa ett pussel där varje pussel är en slutsats från en studie. Men till skillnad från en riktig pussel, inte alla bitar är korrekta. Ju mer felaktiga bitar, desto svårare är det att sätta ihop dem i en stor bild, så det är viktigt att kontrollera fraktionen av fel bitar. Vetenskapliga tidskrifter kräver i allmänhet att författarna beräknar sannolikheten för att deras positiva slutsatser kan uppstå under nollhypotesen (den falska positiva frekvensen, FPR) och i allmänhet (och godtyckligt) kräver att denna sannolikhet är mindre än 5% för publicering (Benjamin et al., 2017). När det gäller neuroimaging kompliceras beräkningen av FPR av det faktum att det finns tiotusentals mätningar (voxels) i en bild av hjärnan. Eftersom det inte är allmänt känt var en effekt av intresse kommer att uppstå, en FPR vanligtvis beräknas separat för varje voxel (så kallad "mass-univariat analys"). Dessa enhetliga FPR måste sedan korrigeras för tester över flera voxlar för att beräkna en slutlig FPR för studiens slut (även känd som den familjevisa felfrekvensen (FWE)). Detta är problemet med flera jämförelser. Flera tekniker finns för att lösa problemet med flera jämförelser. Historiskt sett har slumpmässig fältteori (RFT, Worsley et al., 1992; Friston et al., 1994; Forman et al., 1995) varit en mycket populär lösning för fMRI (Carp, 2012). RFT är en parametrisk metod som korrigerar för flera jämförelser med hjälp av antingen maximal statistik eller statistik som härrör från kluster av rumsligt anslutna voxels. För klusteranalysen reduceras bilden till grupper av sammanhängande Voxels (kluster) vars unika p-värden är mer signifikanta än vissa (arbitrativt definierade) klusterbildande tröskel (CFT). Den slutliga FPR är då sannolikheten för att se en kluster av den storleken av en slump. Clusterwise RFT korrigering kräver att CFT och utjämning nivåer vara höga; överträdelser av detta krav resulterar i konservativa FPRs (Friston et al., 1994; Hayasaka och Nichols, 2003). Monte Carlo (MC) simuleringar kan användas för att övervinna dessa krav (Hayasaka och Nichols, 2003). Vid MC-simulering jämnas vitt buller ut och tröskeleras och sedan extraheras klustren; efter många iterationer bestäms fördelningen av klusterstorlekar under nullen och används för att beräkna p-värdet för klustren i de verkliga uppgifterna. Medan MC simuleringar undvika begränsningar på CFT och nivå av jämnhet, de är fortfarande parametriska i den meningen att det fortfarande finns antaganden om formen på utjämning kärnan (vanligen Gaussian) och att den underliggande buller är Gaussian distribueras. RFT, MC och permutation antar i allmänhet att jämnheten i sig är konstant över hela bilden (dvs. rumslig stationaritet), även om metoder finns för att slappna av detta antagande (se Diskussion). På senare tid har oron för att kontrollera falska positiva effekter vid neuroimering ökat. Eklund et al., 2016, gjorde tester på vilotillståndet fMRI-data analyserade som uppgift och fann att de p-värden som genereras av både RFT- och MC-simuleringskombikorrigering var mellan 10 och 60 %, långt över den nominella 5%-nivån (Woo et al., 2014; fann en liknande effekt). Detta gav upphov till möjligheten att slutsatserna från många publicerade fMRI-studier är delvis eller helt felaktiga. De RFT FPRs bringades i linje genom att använda en högre CFT och utjämningsnivåer. Eklund m.fl., 2016 drog slutsatsen att orsaken till problemet var att ett avgörande antagande av både RFT och MC inte uppfylldes, nämligen att uppgifterna inte hade * Korresponderande författare. Atinoula A.
Klusterbaserade metoder har nu också utvärderats för ytbaserade gruppanalyser av kortikal tjocklek, yta och volym (med hjälp av FreeSurfer) REF, med en liknande slutsats att icke-parametrisk permutation test visade god kontroll av FWE för alla inställningar, medan traditionella Monte Carlo metoder misslyckas med att styra FWE för vissa inställningar.
False positive rates in surface‐based anatomical analysis
{'venue': None, 'journal': 'Neuroimage', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Computer Science']}