靜息態功能磁共振研究中最常用5種指標的可重復性

　　近年來，人們越來越關注靜息態功能磁共振(resting-state functional magnetic resonance imaging，R-fMRI)領域研究的可重復性問題。由于多樣的數據處理及分析方法和過小的樣本量，靜息態功能磁共振領域的研究受到可重復性差的困擾。然而，對如何定量確定靜息態功能磁共振研究結果的可重復性，以及這種可重復性在多大程度上受到多重比較矯正(極為重要的數據處理步驟之一)方法和樣本量的影響，學界所知甚少。

　　近日，中國科學院心理研究所行為科學重點實驗室嚴超贛研究組使用一種全新的方法，定量分析了靜息態功能磁共振研究中最常用的5種指標的可重復性，并細致探討了不同的多重比較矯正方法以及樣本量對可重復性的影響。研究表明，一種嚴格的多重比較方法，即經過無閾限的團塊增強處理(Threshold-free cluster enhancement，TFCE)的置換檢驗(Permutation test)能夠最好地平衡假陽性率(Family error rate，FWER)和可重復性。

　　研究綜合考察了可重復性的兩個方面：重測信度(Test-retest reliability)和獨立數據集可重復性(replicability)。總體來說，靜息態功能磁共振研究結果的重測信度較好(ALFF指標能達到0.68)，但獨立數據集可重復性不令人滿意(ALFF指標僅有0.25)。同時，被試內設計的可重復性好于被試間設計研究的可重復性。小樣本研究的可重復性，統計檢驗力以及結果真實性都很差，但隨著樣本量的增加，研究的可重復性、統計檢驗力以及結果的真實性都有較大提升。

　　該研究提出了一個較為優化的多重比較矯正方法的選擇方案，給出了目前靜息態功能磁共振研究可重復性的較為清晰的圖景，并指出了樣本量大小在提升可重復性的努力中扮演的關鍵角色。

　　研究工作得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金和中科院百人計劃項目基金的支持。研究成果在線發表在Human Brain Mapping上。

圖1.不同多重比較矯正方法的假陽性率和可重復性

圖2.不同指標的獨立數據集可重復性以及樣本量的影響