在测试-重测 fMRI 研究中评估激活或失活的确定性

功能磁共振成像（fMRI）被广泛用于研究人脑中的激活。在大多数情况下，数据通常用于构建对应于给定实验范式的激活图。结果可能非常多变，因此量化跨研究已识别激活与失活的确定性十分重要。本文提供了一种基于模型的方法，用于从同一实验范式多次重复采集的数据中进行确定性估计。具体而言，由数据统计分析导出的 $p$ 值被显式建模为其底层分布的混合；因此，与当前使用的方法不同，估计过程中无需主观阈值化。混合模型的参数可通过最大似然原理轻松获得。此外，这些估计也可用于最优地识别体素特异性激活区域及其相应的确定性度量。该方法被应用于一项在两个月内对单一受试者多次执行运动范式的研究。用于校准方法性能的模拟实验前景良好。该方法在确定激活区域及其相应确定性方面也表现出鲁棒性。