TBSS分析—PANDA软件—结果分析

[林林林 (lin)]

软件版本：FSL、PANDA
问题描述：大家好，我已经分别比较3组患者与1个对照组之间做了VBM分析，后续想要分析脑区白质纤维的差异。拟得到的结果是分析灰质损伤的脑区对应的脑区白质也存在损伤。例如：组1与对照组，vbm分析发现海马灰质体积萎缩，TBSS分析得到与海马相关的白质出现了相关损伤。
目前，TBSS分析结果里面显示 panda得出来cluster的数量很少，只有1-3个，但是fslview图片里面显示的纤维束却很多，结果显示得要比 panda里面得出来的cluster的结果好。如何cluster多一些？
比如，比如说这个结果， fslview显示

但是cluster只有一个

另外一个两两比较的fslview显示

，Cluster只有3个

。
但我看别人的文章里面结果，纤维束都是分开的，就感觉得到的结果有点问题

属于图像分析小白，基础问题比较多，希望大家不吝赐教。

[Caoyufu (曹玉福)]

看起来你在使用FSL和PANDA进行基于体素的形态学分析（VBM）和基于轨迹的空间统计分析（TBSS），并且遇到了PANDA得出的簇（cluster）数量较少，而在FSLview中观察到的纤维束数量较多的问题。你希望能增加TBSS分析中的簇数量，并使结果与灰质损伤的脑区相对应。

以下是一些建议和步骤，可能有助于解决你的问题：

1. 阈值设置:

在TBSS分析中，阈值的设置至关重要。如果统计阈值设置得过高，可能会导致得到的簇数量较少。你可以尝试在tbss_fill或randomise步骤中降低阈值，以识别出更多的簇。

• 在PANDA中，确保在randomise步骤中（例如使用-T，-c选项）设置的阈值不是过于严格。可以降低p值或簇形成阈值，从而允许更多的区域通过统计显著性检测。

2. 簇大小限制:

TBSS默认可能会过滤掉较小的簇。你可以放宽最小簇大小的限制，防止较小的簇被排除。在FSL的cluster命令中，你可以通过调整-t或-p选项来减小簇的最小有效大小。

例如，以下命令可以调整簇的阈值：

cluster --in=tbss_tfce_corrp_tstat1.nii.gz --thresh=0.95 --minclustersize=10

这样可以在输出结果中包含较小的簇。

3. 平滑核:

平滑会影响TBSS结果的敏感性。如果你对数据应用了平滑滤波器，可以尝试调整平滑核的大小。较大的平滑核会将较小的簇融合在一起，因此可以尝试减小平滑核的大小。

确保在使用TBSS时遵循适当的白质平滑指导原则，以避免稀释结果。

4. FSLview与Cluster输出的差异:

FSLview中显示的纤维束与PANDA的簇数量不同，可能是由于可视化与统计显著性之间的差异。FSLview可能显示出视觉上显著的纤维束，但PANDA的统计分析可能没有将它们标记为显著簇，因为它们没有达到p值或大小阈值。

• 你可以尝试可视化簇校正后的统计图（例如tbss_tfce_corrp_tstat），直接查看通过显著性阈值的区域，并与FSLview中的可视化结果进行交叉检查。
• 你也可以调整FSLview的显示强度阈值，看看是否有较不显著的纤维束贡献了簇的形成。

5. 白质解剖图谱匹配:

当你将白质纤维与已知脑区进行匹配时（例如，你提到的与海马相关的白质纤维），请确保你使用了适合的白质解剖图谱。有些结果的差异可能是由于所使用的解剖图谱与研究群体之间的差异造成的。

常用的图谱之一是约翰霍普金斯大学白质轨迹图谱（JHU White Matter Tractography Atlas），你可以将轨迹位置与这个或其他合适的图谱进行交叉参考，以进一步理解白质纤维与VBM结果之间的关系。

6. TBSS参数和受试者变异性:

• 组大小：如果受试者组较小，可能很难检测到显著簇。较大的样本量可以提高统计功效，允许更详细的簇划分。
• 受试者变异性：研究群体中的变异性（如年龄、疾病严重程度等）增加，可能会使PANDA或TBSS难以检测到白质完整性方面的一致性差异。你可以通过增加统计校正项（例如：控制年龄、性别等协变量）来进一步探索这种变异性。

总结：

• 检查你在PANDA/FSL中的阈值设置和簇形成参数。
• 放宽最小簇大小的限制，以允许较小的簇出现。
• 调整统计阈值，以平衡敏感性和特异性。
• 确保数据与适当的白质解剖图谱匹配。

如果你需要进一步调整具体的命令或设置，欢迎提供更多的细节。

[林林林 (lin)]

十分感谢老师的解惑！！！我再好好研究一下~