干货 | fMRI标准报告指南新鲜出炉啦，快来涨知识吧

Hello,大家好
这里是壹脑云科研圈，我是秋秋~

众所周知，研究的可复制性是至关重要的。

然而随着多学科的交叉和科学的发展，科学文章越来越难展现出精确复制所需的所有细节，也同时带来了一系列的问题

国外研究者Poldrack等人于2008年发表在NeuroImage杂志上的一篇研究概述了一套功能性磁共振成像研究方法和结果的报告指南和助攻清单。

那么，如何才能有效且精确地发表一篇 fMRI相关的文章呢？

赶快学起来吧！

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引言

从事 fMRI相关工作和研究的学者广泛分布在生物学、心理学、医学工程、统计学等不同领域。

如果研究者在研究细节的展现上不精确，不仅会使其他研究者和读者理解起来困难，还会影响大规模数据库元数据的有效数据挖掘和元分析。

这篇文章提供了直接有效的指导方针，概述了任何fMRI论文中都应该详细说明的内容，旨在使fMRI论文的方法细节和结果的描述更加完整。

另外文章最后提出了一个更清晰的清单，作者可以使用它来确保论文包含了指南中提出的所有必要信息。

同时，文章作者指出，这篇文章不应被刻板追崇，而应被视为鼓励辩论的起点，旨在达成一套广泛接受和灵活的指导方针。

为此，他们建立了一个网站：

fmrimethods.org/.

在这个网站上，研究人员可以进行讨论以此确保它们反映了该领域的当前标准而不仅仅是一组研究人员的意见。

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指南内容

指明受试者范围

文章要提供研究参与者的基本人口统计信息及所需的其他必要信息。

例如，“受试者报告无精神或神经疾病史，且目前未使用任何精神药物”

如果受试者样本是以有针对性的方式招募的，那么应注意取样的策略。

此外，要注意在收集数据后有多少受试者被排除在研究之外以及被排除在外的原因。

指明受试者被要求做的任务以及他们实际做了什么

当描述fMRI中使用的心理任务时，你应该尽量提供足够的细节以保证实验的可复制性，而这往往是不容易的。

心理物理学家可能关心刺激的视角和亮度，而经济学家可能关注如何确定报酬的细节。

作者必须运用他们的判断来决定哪些细节对于一个特定的研究是重要的。

但是一般来说，丰富的细节比细节过少要好。

明确什么是“Talairach 空间”

这个术语在神经成像研究中极易混淆的，因此研究人员在使用它时需谨慎。

如果前连合和后连合在同一水平线(AC–PC线)上，并且中线平面包含该线，则大脑或寰椎位于距骨间隙中。

大脑位于Talairach空间并不意味着存在任何特定的大脑形状或大小，也不意味着这样的大脑与特定的模板相匹配。

当仅仅在文章中指出坐标在“Talairach空间”中，而没有更多细节时，则应该注意了。

作者应该指定匹配的图集或模板或者给出使用的变换类型，以及正在变换的图像类型等空间归一化方法的具体细节。

这个问题会直接影响数据库工作，因为数据库工作需要将数据准确地映射到使用不同方法生成的数据集的公共空间中。

指定如何确定感兴趣区域

感兴趣区( region of interest，ROI )既可以用于提取诱发信号的估计值，也可以将多次测试的校正限制在所有体素的一个子集。

无论哪种情况，论文都必须描述如何确定ROI。

特别重要的是，用于多次试验校正的ROI ( 常被称为 "小体积校正 ")是独立于进行校正的具体试验而确定的，要么使用正交对比，要么独立扫描。

如果ROI是解剖确定的，那么应该明确指定解剖分界规则如果ROI是功能上的定义，那么定义ROI所使用的特定对比度就应该被指定。

建议研究者在论文的补充材料中以相应格式要求提供ROI定义。

提供足够的细节来重现分析

功能磁共振分析软件包非常强大，但它也可以产生容易被误解的结果甚至被误用。

尽管目前大多数fMRI研究报告了使用一般线性模型( GLM )进行分析，但在这些模型如何被指定和估计方面仍存在实质性差异。

即使在基于GLM的分析框架下，也有许多不同的建模方法。

目前大多数已发表的研究使用的方法都是已建立的软件包的一部分，并且已经在方法学出版物中进行了描述。

然而，使用一种以前未曾在方法学刊物上描述过的方法来呈现结果的论文也并不少见。

在这种情况下，关键是要对方法进行详细的算法描述，以便其他人能够重现。

最好的重现性测试是允许其他人直接在自己的数据上重现分析。

报告统计测试以支持所有的主张

任何研究经验性主张都应该由特定的统计测试来支持。

虽然这似乎是显而易见的，但这是神经影像文献中经常违反的原则。

当观察到在一个比较中存在激活，而在另一个比较中不存在激活，并在此基础上得出两种效应存在差异的结论时，就会发生这种在文献中普遍存在并被Henson 称之为“图像谬误”的情况。

然而，要证明这两种效应是不同的，需要对这两种效应进行直接的统计比较。

同样，关于差异的说法跨半球或跨区域的激活必须有显著的相互作用来支持。

作者应该尽量避免暗示他们的激活区域是参与任务的唯一区域。

如果他们确实想直接断言一个或多个其他区域并不活跃，这种断言应该伴随着效应大小、置信区间或效应的贝叶斯后验概率。

描述和说明多重测试问题

fMRI由于数据的高维性会出现一系列问题，但这与I型错误的高风险及并发的统计测试非常多而带来的代价有关。

因此，有必要明确多重测试问题的规模以及如何处理这个问题。

问题的严重程度由测试的体素数和数据的平滑度来描述。

多个测试的具体方法示例包括体素或簇状控制家族错误，体素控制错误发现率，或已显示的以某种客观方式控制假阳性的正式启发式。

要清楚从你的方法中可以得出的推论

例如，如果您使用了未校正的阈值，则清楚地说明您对家族错误的未量化控制。

纠正或同时纠正和未纠正的推论，应根据纠正的类型报告和明确标注。

使用基于群集的推断时，应清楚地注意到这一点，并报告用于创建群集的阈值和群集大小的阈值。

数字和表格应该独立存在

fMRI结果的有效呈现通常包括：带有阈值颜色编码统计图的数字，列出显著激活位置的表格。

作者的的一般建议是，数据呈现的性质应该遵循被测试的假设。

因此，如果假设是在群体水平上进行测试，那么呈现群体平均图可能更有意义，而测试关于个体差异的假设的研究应该呈现一些数据表示，使这些差异变得清晰(例如散点图或箱线图)。

记录质量控制措施

在fMRI数据采集和分析中应用的质量控制措施种类繁多，跨实验室没有一套通用的措施或方法。

作者鼓励使用详细的文献质量控制措施，以便为审稿人和读者提供尽可能最好的能力来估计存在潜在问题的数据或分析。

作者推荐的一个特别的度量方法是组数据分析中使用的体素掩模的呈现( 以补充材料或可下载的在线格式 )，它论证了哪些体素被包含在分析中。

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标准清单

目前，许多其他生物科学领域目前正在就方法学报告的最低信息标准进行类似的辩论，例如微阵列研究的MIAME指南和临床试验的孔索尔特指南，作者希望fMRI界一起努力制定fMRI方法报告的社区标准。

在临床试验等某些领域需要完成某类清单，以便提交文件。

该文章最后附件提出了一个标准清单，而作者所建立的网站也在不断完善和更新该清单。

最后，如果从事科研的你觉得制定一个行业领域的研究标准清单是有必要的，并且发现这篇文章有用的话，不妨详细思考和实践每一条准则，进入网站参与探讨。

参考文献

Poldrack, R. A. , Fletcher, P. C. , Henson, R. N. , Worsley, K. J. , Brett, M. , & Nichols, T. E. . (2008). Guidelines for reporting an fmri study. Neuroimage, 40(2), 409-414.

今天的介绍就到这里啦

文案：秋秋
排版：蓝桉
校对：Uka 喵君姐姐