Кластер FSL — это аббревиатура, обозначающая «Статистический анализ функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) с использованием кластера библиотеки программного обеспечения FMRIB (FSL)». FSL – это комплексный пакет программного обеспечения, обычно используемый для анализа данных визуализации мозга, в частности данных фМРТ.
В исследованиях с помощью фМРТ исследователи часто изучают активность мозга, сравнивая различные состояния или группы. Термин «кластер» в кластере FSL относится к выявлению статистически значимых кластеров значительной активации или деактивации в мозге.
Вот некоторые методы, используемые в кластерном анализе FSL:
-
Предварительная обработка: FSL предоставляет ряд инструментов предварительной обработки для очистки и улучшения данных фМРТ, включая коррекцию движения, коррекцию синхронизации срезов, пространственное сглаживание и нормализацию.
-
Статистическое моделирование: FSL включает в себя различные статистические модели для анализа данных фМРТ, такие как Общая линейная модель (GLM), которая позволяет исследователям оценивать влияние различных условий или групп.
-
Пороговое определение кластера. Кластер FSL использует пороговое определение на основе кластеров для идентификации значительных кластеров активированных или деактивированных вокселов в мозге. Этот метод помогает уменьшить количество ложноположительных результатов, учитывая пространственную протяженность активации, а не изолированные вокселы.
-
Теория случайных полей: кластер FSL использует теорию случайных полей (RFT) для управления частотой ошибок по семействам (FWER) при статистическом выводе на основе кластеров. RFT учитывает пространственную гладкость данных фМРТ для определения значимости идентифицированных кластеров.
-
Коррекция множественных сравнений: кластер FSL применяет методы коррекции, такие как коэффициент ложного обнаружения (FDR), для решения проблемы множественных сравнений при одновременной проверке нескольких гипотез.