LISA improves statistical analysis for fMRI

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0. 論文情報・リンク

論文リンク：https://www.nature.com/articles/s41467-018-06304-z 公開日時：01 October 2018 実装コード：https://github.com/lipsia-fmri Publication : Nature Communications

1. どんなもの？

2. 先行研究と比べてどこがすごいの？

3. 技術や手法の"キモ"はどこにある？

4. どうやって有効だと検証した？

5. 議論はあるか？

6. 次に読むべき論文はあるか？

7. 実装

8. 参考文献

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Abstruct

fMRIの主要な目的は、ヒト脳の局所的な活性化の検出である。 fMRI統計力の不足とfalse positive rateの増大が最近の主要な問題として明らかにされた。 この問題に対応した、ノンパラメトリックで、閾値不要なフレームワークを提案する。 これのフレームワークをLISAと名付けた。 非線形フィルタを使用して、空間的な精度を犠牲にせず、空間コンテキストを組み込む。 多重比較補正は、フィルタを通した後のマップ上のFalse Discovery Rateの調整の役割を果たす。 広く使われている手法に比べ、統計力の向上を示し、検出漏れしていた小領域も検出することができた。 LISAの空間的感受性は、特に7T以上の高解像度fMRIの分析に適している。