基于 MEG 扫描数据的 mTBI 检测：一种与 K 样本测试方法
统计方法学
2025-02-07 v1
摘要
磁脑电图(MEG)扫描被证明比其他医疗设备在检测轻度创伤性脑损伤(mTBI)时更准确。然而，MEG 扫描数据在 certain 频谱范围内可能呈现偏斜、多模态和异质型，这可能误导需要控制组内数据在同一性和正态分布的常规 case-control 分析。为满足这一挑战，我们提出了一种灵活的单样本与 K 样本测试程序，用于检测脑部损伤。新程序以 MEG 扫描数据在频域中的源幅值成像开头，随后对单个病例与控制组进行区域性对比测试，以检测异常。这些测试的临界值通过交叉验证自动确定。通过相似性分析调整异质性效应。为提出的检验统计量建立了渐近理论。通过神经创伤背景下的仿真和实际数据分析，我们表明该方法在整体准确率和适应数据非正态性和主体异质性方面优于常用非参数方法。
引用
@article{arxiv.2502.04258,
title = {Detecting Mild Traumatic Brain Injury with MEG Scan Data: One-vs-K-Sample Tests},
author = {Jian Zhang and Gary Green},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.04258},
year = {2025}
}
备注
47 pages, 14 figures, 4 tables