Tohum bazlı d haritalama çelişkili görünebilir meta-analiz nörogörüntüleme çalışmaları koymak için bir yöntemdir. Örneğin, OKB gri madde anormallikleri çalışmaları sonuçları. Önceki meta-analitik yöntemler, çalışmaların bir nedende mi yoksa başka bir nedende mi daha fazla istatistiksel zirveyi desteklediğini yaygın olarak değerlendirirken, SDM-PSI belirli bir nedende bir etki olup olmadığını değerlendirmektedir.
Araştırmacılar çoğunlukla psikolojik fonksiyonlar ve nöropsikiyatrik bozuklukların nöral yüzeyleri araştırmak için SDM kullanmış, hangi fMRI içerebilir, VBM, DTI, PET veya SBM çalışmaları. SDM-PSI kullanımı şimdiye kadar oldukça basittir. Ancak, doğru bir meta-analiz yapmak için en önemli adımlar doğru bir meta-analiz planı tasarlamak ve verileri dikkatle toplamaktır.
Kapsamlı bir arama yapmak için, ilgi veritabanını açın ve dahil etme ölçütlerini karşılayacak herhangi bir çalışmanın aranmasına olanak sağlayacak çeşitli anahtar kelimeler girin. Daha sonra, alınan çalışmaların sayısını ve her nedenden dolayı dışlanan çalışma sayısını kaydedin. Bu sayılarla bir PRISMA akış diyagramı oluşturmayı düşünün.
Ayıklamak, Z değerlerini ve P değerlerini T değerlerine dönüştürmek için belirli verileri bulmak için ilgi makalelerini okuduktan sonra, SDM-PSI yazılımındaki zirveleri dönüştür'ü tıklatın. Daha sonra, t-değerlerinin işaretine nasıl karar verilebilen kılavuz için tabloyu kullanarak, artış zirveleri için pozitif T değerlerini ve negatif T-değerlerini kullanın. İki örnek çalışmada, MRSinyali hastalarda kontrollerden daha yüksek olduğunda pozitif T-değerleri kullanırsınız.
Mri sinyali hastalarda kontrollerden daha düşük olduğunda negatif T-değerleri kullanın. Verileri SDM-PSI'ya tanıtmak için SDM-PSI grafik kullanıcı arabirimini açın ve Hakkında sıçrama penceresini kapatın. Meta çözümlemesi için yeni boş bir dizin seçmek için meta çözümlemesi değiştir'i tıklatın.
Çalışmalardan genel bilgi girişi yapmak için SDM tablo düzenleyicisini tıklatın ve zirvelerin koordinatlarını ve T değerlerini yazmak için her çalışma için bir metin dosyası oluşturmak için bir metin düzenleyicisi açın. Dosyayı, kullanılan yazılım programını ve stereotaktik alanı adlandırın. Verilerin önceden işlenmesi için ön işleme düğmesini tıklatın, Modality etiketli liste kutusundaki çalışmaların modalitesini seçin ve Tamam'a basın. Daha sonra konu görüntüleri programının permütasyon potansiyel etki boyutları alt ve üst sınırlarının haritaları hesaplanırken birkaç dakika bekleyin.
Ana analizi gerçekleştirmek için Ortalama düğmesini tıklatın ve Tamam'a basın. SDM-PSI çoklu imputasyon ve meta-analizi yaptıktan sonra Eşik'i tıklatın, ana çözümlemenin düzeltilmemiş P değerlerini seçin ve Tamam'ı tıklatın. SDM-PSI, sonuçları görselleştirmek için hem MRIcron'u hem de sonuçların ayrıntılı bir raporunu içeren bir web sayfasını otomatik olarak açacaktır. Liste kutusundaki ana çözümlemesi seçmek için aile açısından hata düzeltmeyi tıklatın ve Tamam'ı tıklatın. SDM-PSI programı permütasyon testini birkaç saat veya gün içinde gerçekleştirecektir. Geri kalanının sonunda Threshold'u tıklatın, ana çözümlemekten TFCE düzeltmesini seçin ve Tamam'ı tıklatın. Program otomatik olarak sonuçları görselleştirmek için hem MRIcron ve analiz ayrıntılı bir rapor ile bir web sayfası açılacaktır.
Heterojenlik, yayın önyargısı ve derecelendirme için ayıklama'yı tıklatın, ana analizden bir tepe seçin ve Tamam tuşuna basın. Program otomatik olarak bu P.Record heterojenlik I-kare istatistik istatistikleri ile bir web sayfası açılacaktır. Sonraki Önyargı Testi düğmesini tıklatın, ana analizden bir tepe seçin ve Tamam'ı tıklatın. Program otomatik olarak bir huni arsa ve küçük çalışma etkisi ve aşırı önemi için bir test için bir test sonuçları ile bir web sayfası açılacaktır. Ardından üst teki araç kutusundan Kanıt Derecelendirme düğmesini tıklatın.
Liste kutusundan ana çözümlemesi seçin ve sonuçları görüntülemek için Tamam'ı tıklatın. Bu temsili haritalarda görüldüğü gibi, OKB'li hastalarda dorsal ön singulat medial frontal kortekste istatistiksel olarak anlamlı olarak daha küçük gri madde hacmi vardır. Küme orta derecede küçüktür ve esas olarak Brodmann alanı 32'de yer alır ve kümenin en yüksek noktası olan MNI iki, 32, 32 z değeri 4,97 ve aile açısından hata oranı düzeltilmiş P değeri 0,01'dir.
Bu veri analizinde, düşük I-kare istatistik çok küçük heterojenlik gösterir ve huni çizim asimetrileri göstermez. Başarılı bir meta-analizin temel yönleri net dahil etme ve dışlama kriterlerinin oluşturulması, verilerin dikkatli bir şekilde toplanması ve sonuçların P-değerleriyle sınırlanmamasıdır. SDM-PSI, kullanıcıların çalışma gruplarının meta-gresions veya meta-sıkıştırmalarını gerçekleştirebilecekleri veya analizle karşılaştırabilecekleri genel doğrusal modeli içerir.
Birçok SDM meta-analiz kendi özel alanları üzerinde önemli bir etkisi vardır. Örneğin, çeşitli meta-analizde dehb gözlenen beyin anormallikleri üzerinde uyarıcıilginç etkileri ortaya koymuştur.
