版主好:
请教一个问题,在我看种子区域到全脑算功能连接的文章一般是这么做的。将预处理的静息态数据(时间头动校正配准去漂移滤波),提取出种子区域的平均时间序列,然后进行回归头动、全脑信号、白质、脑脊液信号,然后把全脑每一道信号也进行回归处理,最后算时间序列的相关。
我感觉dparsf是这样做的,预处理后(filter后),先把全脑每个体素的时间序列进行回归头动、全脑信号、白质、脑脊液信号,然后提取出种子区域的时间序列,和全脑其他每一个体素算相关。因为我在dparsf做fc的时候让我选择回归后的文件夹,即covmoved文件夹。
我想问下,这两种不同的方法,得出的结果一样吗?哪个好一些呢?简单说来,这两种方法就是先提种子区域时间序列再回归和先回归再提种子区域时间序列的问题。
麻烦版主了,谢谢。
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这个问题类似偏相关(partial