关于FC和ROIsignals

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严老师好!

    我在处理fRMI数据的时候,通过ReHo和fALFF计算得到显著的区域,打算将其作为ROI进行功能连接分析。

但我不是很明白functional connectivity和ROI time courses的区别。按照视频中的内容,FC是voxel-wise seed based的相关分析,

而ROI time courses是ROI-wise的功能连接分析,则应该选择ROI time courses才对。但这样说的话,FC又是在什么情况下才使用呢?

 

    另外就是在使用两种方法之后,发现ROI time courses中提取时间序列的数值,就是对应的种子点的均值,这个是可以理解的;而FC得到的

SeedSeries则不是简单的均值(虽然数值上很接近,但确定是不一样的)。关于这个问题,实际上严老师17年就在

http://rfmri.org/content/difference-between-time-series-extracted-functional-connectivity-analysis-and-extract-roi

做了解释,但我在计算的时候,实际上就是使用模板去过滤,然后求其均值,所以从这个角度来讲,FC跟ROI time courses的本质依旧是一致的。

而且在18年的时候 PengyuZhang 也提出过二者的区别的问题,

http://rfmri.org/content/dpasfa%E5%81%9A%E5%8A%9F%E8%83%BD%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E6%97%B6%E7%9A%84%E8%BE%93%E5%87%BA%E6%96%87%E4%BB%B6

所以能不能请严老师详细介绍下二者的区别?

 

    恳请严老师在百忙之中抽空答疑解惑,不胜感激!

 

puyunfashi

Fri, 09/24/2021 - 02:38

您好:

功能像每隔一个TR(一般为2秒)会记录一次全脑的BOLD信号,这样持续数分钟后会形成一系列具有先后顺序的全脑图像序列。如果我们考虑某个脑区,取这个脑区平均BOLD信号数值的话,就会形成这个脑区随着时间进展BOLD信号的变化情况,这就是ROI time course。

 

随后有两种处理方法,一种是计算这个脑区的time course的本身的特征(ALFF),或者计算这个脑区的time course与其它脑区的time course的相关,也就是FC。

 

可能会引起困惑的是对ALFF也可以提取“ROI time course”, 这只是软件起的一个名字,这个“time course”只有一个时间点,实际上是这个脑区ALFF的平均数值。

 

祝好!

非常感谢您如此迅速的回复!

ROI time course的概念是理解了,但是dpabi GUI设置里面,有一个是functional connectivity,有一个是ROI time courses(如下图所示)。

我自己也提取了部分点的数据,求了整个时间窗口的信号的均值,然后进行皮尔森相关分析,得到的结果与ROI time courses中的

一致,但是这两个的结果,跟functional connectivity得到的结果稍微不同,而且可以肯定不是精度引起的问题。所以我的问题

可以简单理解为,红色框内的两个有何不同?以及什么时候选择哪一个?

    是的,得到的结果确实如此,例如我使用的是3个ROI,再加上AAL116的模板,则相应的每个被试都会有119个ROI对应的nii格式的图,再加上Z变换,就是119*2=238个nii文件,还有1个mat,1个txt,1个tsv文件。这里的tsv文件记录对应的ROI信息,mat文件与txt文档都是一个230*119的矩阵,对应时间点数乘以ROI的个数,所以其实这一步我就不是很懂,因为理论上来讲得到的结果应该是119*119的矩阵才是,而这里却成了时间乘以种子点数,230*119)而time course就有这样的矩阵结果,即ROIcorrelation的序列,对应的是119*119的矩阵;而且time course正如视频中以及您所讲的,也会提取出每个脑区的时间序列信息。

    所以230*119的矩阵是怎么来的?而如果是做的FC,那么,后续的分析是否只能根据nii图像,进行119次ANCOVA?

    是的,理论上来讲就应该使用119*119的矩阵进行连接分析。

    可是下图选项中的functional connectivity,得到的seed series又是什么呢?即前面提到的230个时间点119个ROI的矩阵。ROI signal那里应该就是一个ROI所在区域所有点的均值的时间序列,而ROI signal跟seed series又不同。