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Klinische Neuroradiologie

, Volume 11, Issue 2, pp 67–82 | Cite as

Statistische Verfahren in der Analyse von funktionellen MRT-Paradigmen

  • Reinhard Heun
  • Andreas Meyer-Lindenberg
Übersichtsarbeit
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Zusammenfassung

Ziel: Die vorliegende Arbeit stellt die Grundlagen statistischer Verfahren und ihrer Anwendung bei der funktionellen Magnetresonanztomographie (functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI) dar.

Auswahl eines statistischen Verfahrens: Ein Schwerpunkt liegt auf der Beschreibung der Faktoren, die die Auswahl eines geeigneten statistischen Verfahrens begründen: die Untersuchungshypothese, die Anzahl der Vergleichsgruppen, die Anzahl der abhängigen, unabhängigen und ggf. latenten Variablen, das Skalenniveau der Daten, die zu erwartende Verteilung, die Anzahl der Beobachtungen und die Beziehungen der Beobachtungseinheiten zueinander.

Statistik bei fMRI: Anschließend wird erläutert, wie diese Prinzipien bei fMRI-Experimenten eingesetzt, modifiziert und erweitert werden. Aufgrund der Besonderheiten der Bildanalyse bei fMRI-Paradigmen sind sowohl bekannte statistische Verfahren adaptiert als auch eigene entwickelt worden.

Nutzen für den Leser: Der Beitrag soll einen theoretischen Einstieg in die statistische Auswertung von fMRI-Paradigmen erlauben. Er richtet sich an Untersucher, die weder Spezialkenntnisse der Statistik noch der Auswertung von fMRI-Paradigmen besitzen, jedoch interessiert sind, derartige Experimente durchzuführen und auszuwerten.

Schlüsselwörter: Statistik Multivariate Verfahren Allgemeines lineares Modell Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) 

Abstract

Aims: The present paper explains statistical principles and their application in the analysis of functional magnetic resonance imaging (fMRI) paradigms.

Selection of Statistical Methods: A detailed overview on the factors, which influence the selection of specific statistical methods: i. e. the study hypothesis, the number of comparison groups, the number of dependent, independent and latent variables, the scale level of the data, the expected distributions, the number of observations, and the relationship between observations is given.

Statistics in fMRI: We then try to explain how these principles are applied and modified in fMRI-experiments. To analyse fMRI paradigms, old statistical methods have been adapted, additionally new methods habe been developed.

Benefit for the Reader: The paper gives a theoretical overview in the statistical analysis of fMRI paradigms. Readers without special knowledge in statistics and in the analysis of fMRI paradigms, but may be interested to do so, should profit from this introduction.

Key Words: Statistics Multivariate statistics General linear model (GLM) Functional magnetic resonance tomography (fMRI) 

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Copyright information

© Urban & Vogel München 2001

Authors and Affiliations

  • Reinhard Heun
    • 1
  • Andreas Meyer-Lindenberg
    • 2
  1. 1.Psychiatrische Universitätsklinik, Bonn-VenusbergDE
  2. 2.Unit on PET, Clinical Brain Disorders Branch, National Institute of Mental Health, Bethesda, MD, USAUS

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