Notip：用于脑成像的非参数真实发现比例控制

簇水平推断程序被广泛用于脑映射。这些方法将通过阈值化脑图获得的簇大小与全局零假设下的上界（利用随机场理论或置换计算）进行比较。然而，此类推断所提供的保证——即簇中至少一个体素被真正激活——对于其中的信号强度并无信息量。因此亟需评估簇内信号量的方法；但这类方法必须考虑到簇是基于数据定义的，这会在推断方案中造成循环性。这促使了后验估计的使用，其允许对簇中激活体素比例进行统计有效的估计。在 fMRI 数据背景下，[25] 引入的全分辨率推断框架提供了激活体素比例的后验估计。然而，该方法依赖参数化阈值族，导致保守推断。本文中，我们利用随机化方法适应数据特征并获得更紧的错误发现控制。我们得到 Notip，即非参数真实发现比例控制（Non-parametric True Discovery Proportion control）：一种强有力的非参数方法，可对数据衍生簇中激活体素比例提供统计有效的保证。数值实验在 36 个 fMRI 数据集上展示了相比最先进方法在检测数量上的显著提升。本文也讨论了所提方法带来益处的条件。