Name: meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies using seed-based d mapping with permutation of subject images (sdm-psi)
Uploaded: 2019-11-27T12:30:00
Duration: 6 min 26 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images SDM-PSI at JoVE.com

इस काम को मिगुएल सर्व्ट रिसर्च कॉन्ट्रैक्ट MS14/00041 और रिसर्च प्रोजेक्ट PI14/00292 ने प्लान नैसिनल डी आई + डी + आई 2013-2016 से सपोर्ट किया था, संस्थान ो डी सलुद कार्लोस III-Subdirección जनरल डी एवलुआसिओन वाई फोमेंटो डी ला Investigación, यूरोपीय क्षेत्रीय विकास कोष (FEDER), और PFIS Predoctoral अनुबंध FI16/00311 द्वारा । अध्ययन के डिजाइन और संचालन में फंडर्स की कोई भूमिका नहीं थी; संग्रह, प्रबंधन, विश्लेषण, और डेटा की व्याख्या; पांडुलिपि की तैयारी, समीक्षा या अनुमोदन; और प्रकाशन के लिए पांडुलिपि प्रस्तुत करने का निर्णय।

<ol>
	<li>Turkeltaub, P. E., Eden, G. F., Jones, K. M., Zeffiro, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Meta-analysis+of+the+functional+neuroanatomy+of+single-word+reading:+method+and+validation.">Meta-analysis of the functional neuroanatomy of single-word reading: method and validation.</a> Neuroimage. 16 (3 Pt 1), 765-780 (2002).</li><li>Laird, A. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ALE+meta-analysis:+controlling+the+false+discovery+rate+and+performing+statistical+contrasts.">ALE meta-analysis: controlling the false discovery rate and performing statistical contrasts.</a> Human Brain Mapping. 25 (1), 155-164 (2005).</li><li>Wager, T. 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B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Coordinate-based+activation+likelihood+estimation+meta-analysis+of+neuroimaging+data:+a+random-effects+approach+based+on+empirical+estimates+of+spatial+uncertainty.">Coordinate-based activation likelihood estimation meta-analysis of neuroimaging data: a random-effects approach based on empirical estimates of spatial uncertainty.</a> Human Brain Mapping. 30 (9), 2907-2926 (2009).</li><li>Eickhoff, S. B., Bzdok, D., Laird, A. R., Kurth, F., Fox, P. 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E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Threshold-free+cluster+enhancement:+addressing+problems+of+smoothing,+threshold+dependence+and+localisation+in+cluster+inference.">Threshold-free cluster enhancement: addressing problems of smoothing, threshold dependence and localisation in cluster inference.</a> Neuroimage. 44 (1), 83-98 (2009).</li><li>Radua, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Anisotropic+kernels+for+coordinate-based+meta-analyses+of+neuroimaging+studies.">Anisotropic kernels for coordinate-based meta-analyses of neuroimaging studies.</a> Frontiers in Psychiatry. 5, 13 (2014).</li><li>Albajes-Eizagirre, A., Solanes, A., Radua, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Meta-analysis+of+non-statistically+significant+unreported+effects.">Meta-analysis of non-statistically significant unreported effects.</a> Statistical Methods in Medical Research. 962280218811349, (2018).</li><li>Durnez, J., Moerkerke, B., Nichols, T. 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A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fear+extinction+in+the+human+brain:+A+meta-analysis+of+fMRI+studies+in+healthy+participants.">Fear extinction in the human brain: A meta-analysis of fMRI studies in healthy participants.</a> Neuroscience &amp; Biobehavioral Reviews. 88, 16-25 (2018).</li><li>Wise, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Common+and+distinct+patterns+of+grey-matter+volume+alteration+in+major+depression+and+bipolar+disorder:+evidence+from+voxel-based+meta-analysis.">Common and distinct patterns of grey-matter volume alteration in major depression and bipolar disorder: evidence from voxel-based meta-analysis.</a> Molecular Psychiatry. 22 (10), 1455-1463 (2017).</li><li>Radua, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multimodal+voxel-based+meta-analysis+of+white+matter+abnormalities+in+obsessive-compulsive+disorder.">Multimodal voxel-based meta-analysis of white matter abnormalities in obsessive-compulsive disorder.</a> Neuropsychopharmacology. 39 (7), 1547-1557 (2014).</li><li>He, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Meta-analytic+comparison+between+PIB-PET+and+FDG-PET+results+in+Alzheimer's+disease+and+MCI.">Meta-analytic comparison between PIB-PET and FDG-PET results in Alzheimer's disease and MCI.</a> Cell Biochemistry and Biophysics. 71 (1), 17-26 (2015).</li><li>Muller, V. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ten+simple+rules+for+neuroimaging+meta-analysis.">Ten simple rules for neuroimaging meta-analysis.</a> Neuroscience &amp; Biobehavioral Reviews. 84, 151-161 (2018).</li><li>Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., Altman, D. G., Group, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Preferred+reporting+items+for+systematic+reviews+and+meta-analyses:+the+PRISMA+statement.">Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: the PRISMA statement.</a> British Medical Journal. 339, b2535 (2009).</li><li>Radua, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=What+causes+psychosis?+An+umbrella+review+of+risk+and+protective+factors.">What causes psychosis? An umbrella review of risk and protective factors.</a> World Psychiatry. 17, 49-66 (2018).</li></ol>

लेखकों के पास खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

जैसा कि पहले पेश किया गया था, अधिकांश वोक्सल-आधारित मेटा-विश्लेषणात्मक विधियां चोटियों के अभिसरण के लिए एक परीक्षण का उपयोग करती हैं जिनमें कुछ सीमाएं हैं, और फिर विशेष रूप से पी-मूल्यों के आधार पर सबूतों का बाइनरी वर्गीकरण संचालित करती हैं।
इस प्रोटोकॉल में, हमने एसडीएम-पीएसआई का उपयोग करके एक वोक्सल आधारित मेटा-विश्लेषण कैसे किया जाए, जिसमें प्रभावों के सांख्यिकीय महत्व का आकलन करने के लिए एक मानक क्रमपरिवर्तन परीक्षण सहित कई सकारात्मक विशेषताएं हैं। इसके अलावा, हम दिखाते हैं कि कैसे सबूत की ताकत मानदंडों का एक सेट है कि एक बाइनरी वर्गीकरण है कि पूरी तरह से एक सांख्यिकीय महत्व के स्तर पर निर्भर करता है परे जाने का उपयोग कर वर्गीकृत किया जा सकता है ।
उदाहरण मेटा-विश्लेषण की प्रतिकृति को सुविधाजनक बनाने के लिए, हम पिछले मेटा-विश्लेषण से पांडुलिपियों से पहले से निकाले गए डेटा प्रदान करते हैं। दिलचस्प है, कि मेटा विश्लेषण की पांडुलिपि में, सबूत "लग रहा था" सबूत है कि हम अद्यतन तरीकों के साथ पाया से मजबूत । इसलिए हम सुझाव देते हैं कि पिछले स्वर आधारित मेटा-विश्लेषणों में साक्ष्यों का अव्यवस्थित मूल्यांकन सावधानी के साथ लिया जाता है ।
हमें उम्मीद है कि इस प्रोटोकॉल का पालन करते हुए, न्यूरोइमेजिंग मेटा-विश्लेषण न्यूरोइमेजिंग निष्कर्षों के सबूतों का एक समृद्ध और अधिक दानेदार विवरण प्रदान करते हैं।

चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग की शुरूआत के बाद से, न्यूरोइमेजिंग समुदाय ने मनोवैज्ञानिक कार्यों और न्यूरोसाइकियाट्रिक विकारों के तंत्रिका सब्सट्रेट्स के हजारों अध्ययन प्रकाशित किए हैं। इन निष्कर्षों को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए, कई विधियां विकसित की गई हैं, जिनमें से 1,2,3,4,5,6। मूल वोक्सल आधारित न्यूरोइमेजिंग अध्ययन सांख्यिकीय महत्व की चोटियों के निर्देशांक (उदाहरण के लिए, रोगियों और नियंत्रणों के बीच ग्रे मैटर वॉल्यूम की तुलना में) और मेटा-एनालिटिक विधियां आमतौर पर यह आकलन करती हैं कि कुछ मस्तिष्क क्षेत्रों में चोटियों का अभिसरण है या नहीं।
हालांकि, हमने पहले दिखाया है कि चोटियों के अभिसरण के लिए ये परीक्षण नाजुक मान्यताओं पर भरोसा करते हैं जो मेटा-विश्लेषण परिणामों के पैटर्न और उनके सांख्यिकीय महत्व7को प्रभावित कर सकते हैं। विशेष रूप से, इन परीक्षणों से लगता है कि वोक्सल स्वतंत्र हैं और उनके पास "झूठी" चोटी की एक ही संभावना है, जबकि वास्तविक ग्रे मामले में, वोक्सल अपने पड़ोसियों के साथ सहसंबंधित हैं और संभावना है कि एक स्वर "झूठी" चोटी है इसकी ऊतक संरचना पर निर्भर करता है। इसके अलावा, वे विरोधाभास को भी शामिल करते हैं जैसे कि कुछ सच्चे प्रभावों की उपस्थिति में सांख्यिकीय शक्ति बढ़ जाती है, और जब कई सच्चे प्रभाव होते हैं तो कम हो जाते हैं।
इन समस्याओं को दूर करने के लिए, हमने एक विधि विकसित की है जो प्रत्येक अध्ययन के लिए सांख्यिकीय प्रभावों के मस्तिष्क मानचित्रों को आरोपित करती है और फिर औपचारिक रूप से यह परीक्षण करने के लिए एक मानक यादृच्छिक-प्रभाव मेटा-विश्लेषण आयोजित करती है कि क्या प्रभाव शून्य से अलग हैं। इस विधि को "विषय छवियों के क्रमपरिवर्तन के साथ बीज-आधारित डी मैपिंग" (एसडीएम-पीएसआई)8 कहा जाता है और इसकी मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं:
<ul><li>ब्याज के परिणाम (जैसे, सक्रियण और निष्क्रियता) दोनों की वृद्धि और कमी के लिए लेखांकन ताकि विरोधाभासी निष्कर्ष एक दूसरे को रद्द कर दें4;</li>
	<li>यादृच्छिक-प्रभाव मॉडलिंग के साथ प्रभाव आकार अनुमानों का उपयोग, जो विश्वसनीयता और प्रदर्शन9को बढ़ाता है ;</li>
	<li>उपलब्ध 3डी सांख्यिकीय छवियों (यानी, टी-टेस्ट मूल्यों के नक्शे)10के संभावित एक साथ शामिल करना;</li>
	<li>विषय आधारित क्रमपरिवर्तन एफएसएल "यादृच्छिक" उपकरण11के समान परीक्षण;</li>
	<li>दहलीज मुक्त क्लस्टर वृद्धि (TFCE) सांख्यिकी12का उपयोग करें ।</li>
</ul>हमनेएसडीएमके तरीकों को 4,8,10,13,14कहीं और विस्तृत और पूरी तरह से मान्य किया है .
इसके अलावा, हम सांख्यिकीय महत्व के स्तर (महत्वपूर्ण बनाम महत्वपूर्ण नहीं) के आधार पर स्वरों के बाइनरी वर्गीकरण पर भरोसा नहीं करने का सुझाव देते हैं, लेकिन इसके विपरीत,मानदंड22के एक सेट का उपयोग करके साक्ष्य की ताकत का आकलन करते हैं। बाइनरी सांख्यिकीय महत्व में कमी झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक दरों15के खराब नियंत्रण की ओर जाता है, जबकि मानदंड सांख्यिकीय महत्व के स्तर की पर्वतमाला का उपयोग करते हैं और डेटा या संभावित पूर्वाग्रहों की मात्रा को ध्यान में रखते हैं। एसडीएम-पीएसआई सॉफ्टवेयर इस तरह के वर्गीकरण8 का संचालन करने के लिए आवश्यक तत्वों को लौटाता है और इस प्रकार उन्हें साक्ष्य की ताकत का अधिक दानेदार वर्गीकरण करने के लिए नियोजित किया जा सकता है ।
यहां हम दिखाते हैं कि एसडीएम-पीएसआई का उपयोग करके वॉक्सल आधारित न्यूरोइमेजिंग अध्ययनों का मेटा-विश्लेषण कैसे किया जाए। प्रोटोकॉल का उदाहरण देने के लिए, हम वोक्सल आधारित मॉर्थोमेट्री अध्ययनों के प्रकाशित मेटा-विश्लेषण से डेटा का उपयोग करते हैं जो जुनूनी-बाध्यकारी विकार (ओसीडी)4के रोगियों में ग्रे मैटर असामान्यताओं की जांच करते हैं। हालांकि, हम उस प्रारंभिक मेटा-विश्लेषण में नियोजित तरीकों का उपयोग नहीं करेंगे, लेकिन उपरोक्त अत्याधुनिक प्रक्रियाएं। पाठक विश्लेषण को दोहराने के लिए हमारी वेबसाइट<a href="http://www.sdmproject.com/" target="_blank">(http://www.sdmproject.com/)</a>से सॉफ्टवेयर और इन डेटा को डाउनलोड कर सकता है।
सभी शोधकर्ताओं ने जो स्वर आधारित न्यूरोइमेजिंग अध्ययन का मेटा-विश्लेषण करने का लक्ष्य रखते हैं, वे इस प्रोटोकॉल का पालन कर सकते हैं । विधि कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI, उदाहरण के लिए, एक उत्तेजना के लिए बोल्ड प्रतिक्रिया)16,स्वर आधारित मॉर्पोमेट्री (VBM, के साथ इस्तेमाल किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, ग्रे मैटर वॉल्यूम)17,डिफ्यूजन टेन्सर इमेजिंग (डीटीआई, उदाहरण के लिए, आंशिक एनीसोट्रोपी)18,स्थिति उत्सर्जन टोमोग्राफी (पीईटी, जैसे, रिसेप्टर ऑक्यूपेंसी)19 और सतह आधारित मॉर्पोमेट्री (एसबीएम, जैसे कॉर्टिकल मोटाई) अध्ययन/डेटासेट।

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Computer</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>32- or 64-bit Windows, 64-bit Mac OSX, or 64-bit Linux</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies using seed-based d mapping with permutation of subject images (sdm-psi)

वोक्सल आधारित न्यूरोइमेजिंग अध्ययनों के मेटा-विश्लेषण करने के अधिकांश तरीके यह आकलन नहीं करते हैं कि क्या प्रभाव शून्य नहीं हैं, लेकिन क्या सांख्यिकीय महत्व की चोटियों का अभिसरण है, और बाइनरी वर्गीकरण के लिए सबूतों के आकलन को कम करता है विशेष रूप से पी-मूल्यों (यानी, वोक्सल केवल "सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण" या "गैर-सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण") के आधार पर। यहां, हम विषय छवियों (एसडीएम-पीएसआई) के क्रमपरिवर्तन के साथ बीज-आधारित डी मैपिंग का उपयोग करके मेटा-विश्लेषण कैसे आयोजित करते हैं, एक उपन्यास विधि जो यह आकलन करने के लिए एक मानक क्रमपरिवर्तन परीक्षण का उपयोग करती है कि क्या प्रभाव शून्य नहीं हैं। हम यह भी दिखाते हैं कि मानदंडों के एक सेट के अनुसार सबूतों की ताकत को कैसे ग्रेड किया जाए जो सांख्यिकीय महत्व के स्तर (अधिक उदार से अधिक रूढ़िवादी) की एक श्रृंखला पर विचार करता है, डेटा की मात्रा या संभावित पूर्वाग्रहों का पता लगाना (उदाहरण के लिए, छोटे अध्ययन प्रभाव और महत्व से अधिक)। प्रक्रिया का उदाहरण देने के लिए, हम जुनूनी-बाध्यकारी विकार में वोक्सल-आधारित मोर्पोमेट्री अध्ययन के मेटा-विश्लेषण के चालन का विस्तार करते हैं, और हम पांडुलिपियों से पहले से निकाले गए सभी डेटा प्रदान करते हैं ताकि पाठक को मेटा-विश्लेषण को दोहराने की अनुमति दी जा सके आसानी. एसडीएम-पीएसआई का उपयोग कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग, प्रसार टेन्सर इमेजिंग, स्थिति उत्सर्जन टोमोग्राफी और सतह आधारित मॉर्पोमेट्री अध्ययन के मेटा-विश्लेषणों के लिए भी किया जा सकता है।

जैसा कि मुख्य विश्लेषण(चित्रा 2,चरण 7.6) की थ्रेसहोल्डिंग करते समय एमआरआईक्रोन में खोले गए नक्शे में दिखाया गया है, ओसीडी वाले रोगियों में पृष्ठीय पूर्वकाल सिंगुलेट/मध्यस्थ ललाट कॉर्टेक्स में सांख्यिकीय रूप से काफी छोटे ग्रे मैटर वॉल्यूम थे। क्लस्टर मामूली रूप से छोटा (143 वॉक्सल) और मुख्य रूप से ब्रॉडमैन क्षेत्र 32 पर स्थित है, और क्लस्टर का शिखर एमएएनआई [2, 32, 32] पर स्थित है, इसका जेड-वैल्यू -4.97 और 0.01 का एफडब्ल्यूईआर-सही पी-वैल्यू है।
8.1 और 8.2 चरणों में प्राप्त वेबपेजों में, कम I2 आंकड़े (1.5%) बहुत छोटी विषमता इंगित करता है, कीप साजिश विषमता(चित्रा 3)नहीं दिखाती है, और छोटे अध्ययन प्रभाव के लिए परीक्षण और महत्व से अधिक के लिए परीक्षण दोनों नकारात्मक हैं। हालांकि, पृष्ठीय पूर्वकाल सिंगुलेट कॉर्टेक्स में छोटे ग्रे मैटर वॉल्यूम के सबूत मामूली रूप से कमजोर हैं, जैसा कि एमआरआईक्रोन में खुले नक्शे में दिखाया गया है, विशेष रूप से डेटा की सीमित मात्रा के कारण।
जब मुख्य विश्लेषण एक कम कठोर सांख्यिकीय महत्व स्तर (चरण ७.३) का उपयोग कर दहलीज था, रोगियों को भी सांख्यिकीय काफी बड़ा ग्रे पदार्थ की मात्रा में striatum और बेहतर पार्श्व gyrus (गलत पी मूल्यों = ०.००००६ और 0.0002 क्रमशः), लेकिन इन असामान्यताओं के सबूत कमजोर माना जाना चाहिए।

<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59841/59841fig01.jpg"> चित्रा 1: एक मतलब निष्पादन के दौरान एसडीपी-पीएसआई ग्राफिकल यूजर इंटरफेस की मुख्य खिड़की। <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59841/59841fig01large.jpg" target="_blank">कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59841/59841fig02.jpg"> चित्रा 2: मिलान स्वस्थ नियंत्रण की तुलना में जुनूनी-बाध्यकारी विकार वाले रोगियों में सांख्यिकीय रूप से काफी छोटे ग्रे मैटर वॉल्यूम के क्षेत्र। सांख्यिकीय महत्व के क्लस्टर १४३ स्वर शामिल हैं, MNI [२,३२,३२] में अपनी चोटी है, और ज्यादातर पृष्ठीय पूर्वकाल सिंगुलेट/मध्यकालीन ललाट प्रांतस्था, Brodmann क्षेत्र ३२ भी शामिल है । <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59841/59841fig02large.jpg" target="_blank">कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59841/59841fig03.jpg"> चित्रा 3: पृष्ठीय पूर्वकाल सिंगुलेट कॉर्टेक्स में सांख्यिकीय रूप से काफी छोटे ग्रे मैटर वॉल्यूम के क्लस्टर के शिखर के लिए कीप प्लॉट। <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59841/59841fig03large.jpg" target="_blank">कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>सॉफ्टवेयर पैकेज</td>
			<td>एसडीएम में कोडिंग</td>
		</tr>
<tr>
<td>सांख्यिकीय पैरामेट्रिक मैपिंग (एसपीएम)</td>
			<td>Spm</td>
		</tr>
<tr>
<td>एफएमरिब सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी (एफएसएल)</td>
			<td>Fsl</td>
		</tr>
<tr>
<td>अन्य पैकेज</td>
			<td>अन्य</td>
		</tr>
<tr>
<td></td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>स्टीरियोटैक्टिक स्पेस</td>
			<td>एसडीएम में कोडिंग</td>
		</tr>
<tr>
<td>मॉन्ट्रियल न्यूरोलॉजिकल इंस्टीट्यूट (एमएएनआई)</td>
			<td>Mni</td>
		</tr>
<tr>
<td>रॉ तलियाचन</td>
			<td>ताल</td>
		</tr>
<tr>
<td>MNI ब्रेट ट्रांसफॉर्म का उपयोग कर Talairach में परिवर्तित</td>
			<td>ब्रेट</td>
		</tr>
</tbody></table>तालिका 1: एसडीएम-पीएसआई द्वारा समझा एफ़ोस्ट पैकेज और स्टीरियोटैक्टिक रिक्त स्थान की सूची।
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td></td>
			<td>टी-मान सकारात्मक होना चाहिए जब:</td>
			<td>टी-मान नकारात्मक होना चाहिए जब:</td>
		</tr>
<tr>
<td>एक नमूना एफएमआरआई अध्ययन</td>
			<td>कार्य और gt; बेसलाइन (सक्रियण)</td>
			<td>कार्य और एलटी; बेसलाइन (निष्क्रियता)</td>
		</tr>
<tr>
<td>दो नमूना एफएमआरआई अध्ययन</td>
			<td>टास्क एंड जीटी; बेसलाइन (हाइपर-एक्टिवेशन) में मरीजों और नियंत्रण</td>
			<td>मरीजों और लेफ्टिनेंट; टास्क में नियंत्रण > बेसलाइन (हाइपो-एक्टिवेशन)</td>
		</tr>
<tr>
<td></td>
			<td>रोगी और एलटी; कार्य में नियंत्रण और एलटी; बेसलाइन (निष्क्रियता की विफलता)</td>
			<td>टास्क एंड एलटी; बेसलाइन (हाइपर-डिएक्टिवेशन) में रोगी और नियंत्रण</td>
		</tr>
<tr>
<td>दो नमूना VBM/एफए अध्ययन</td>
			<td>रोगियों और gt; नियंत्रण (बड़ी मात्रा/एफए)</td>
			<td>रोगियों और लेफ्टिनेंट; नियंत्रण (छोटी मात्रा/एफए)</td>
		</tr>
</tbody></table>तालिका 2: चोटियों के टी-मूल्यों का संकेत।

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Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images SDM-PSI

हम विषय छवियों (एसडीएम-पीएसआई) के क्रमपरिवर्तन के साथ बीज आधारित डी मैपिंग का उपयोग करके स्वर आधारित न्यूरोइमेजिंग अध्ययनों का मेटा-विश्लेषण कैसे करें।

विषय छवियों के क्रमपरिवर्तन के साथ बीज आधारित डी मैपिंग का उपयोग कर स्वर-आधारित न्यूरोइमेजिंग अध्ययनका मेटा-विश्लेषण (एसडीएम-पीएसआई)

Most methods for conducting meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies do not assess whether effects are not null, but whether there is a ...

बीज आधारित डी मैपिंग मेटा-एनालाइजर न्यूरोइमेजिंग अध्ययन डालने के लिए एक विधि है जो विरोधाभासी लग सकता है। उदाहरण के लिए, ओसीडी में ग्रे मैटर असामान्यताओं के अध्ययन से परिणाम। पिछले मेटा-एनालिटिक तरीकों ने आमतौर पर यह आकलन किया है कि क्या अध्ययन किसी न किसी कारण से या दूसरे में अधिक सांख्यिकीय चोटियों का समर्थन करते हैं, जबकि एसडीएम-पीएसआई यह आकलन करता है कि किसी विशेष कारण से कोई प्रभाव है या नहीं ।शोधकर्ताओं ने ज्यादातर मनोवैज्ञानिक कार्यों और न्यूरोसाइकियाट्रिक विकारों के तंत्रिका सब्सट्रेट्स की जांच करने के लिए एसडीएम का इस्तेमाल किया है, जिसमें एफएमआरआई, वीबीएम, डीटीआई, पीईटी या एसबीएम अध्ययन शामिल हो सकते हैं । एसडीएम-पीएसआई का अब तक का उपयोग बिल्कुल सीधा है। हालांकि, एक सही मेटा-विश्लेषण आयोजित करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण कदम एक सटीक मेटा-विश्लेषण योजना तैयार कर रहे हैं और ध्यान से डेटा एकत्र कर रहे हैं।एक विस्तृत खोज करने के लिए, रुचि का डेटाबेस खोलें और विभिन्न कीवर्ड दर्ज करें जो किसी भी अध्ययन की खोज करने की अनुमति देगा जो समावेशन मानदंडों को पूरा कर सकता है। फिर, प्राप्त अध्ययनों की संख्या और प्रत्येक कारण से बाहर किए गए अध्ययनों की संख्या रिकॉर्ड करें। इन नंबरों के साथ एक PRISMA प्रवाह आरेख बनाने पर विचार करें।निकालने के लिए विशिष्ट डेटा खोजने के लिए, जेड-मूल्यों और पी-मानों को टी-मानों में परिवर्तित करने के लिए रुचि की पांडुलिपियों को पढ़ने के बाद, एसडीएम-पीएसआई सॉफ्टवेयर में चोटियों को परिवर्तित करने पर क्लिक करें। फिर वृद्धि की चोटियों के लिए सकारात्मक टी मूल्यों का उपयोग करें और नकारात्मक टी-मूल्यों को कम करने की चोटियों के लिए, टी-मूल्यों के संकेत को तय करने के लिए मार्गदर्शन के लिए तालिका का उपयोग करें। दो नमूना अध्ययनों में, आप सकारात्मक टी-मानों का उपयोग करते हैं जब एमआरआई सिग्नल नियंत्रण की तुलना में रोगियों में अधिक होता है।और नकारात्मक टी मूल्यों का उपयोग करें जब एमआरआई संकेत नियंत्रण की तुलना में रोगियों में कम है । डेटा को एसडीएम-पीएसआई में पेश करने के लिए, एसडीएम-पीएसआई ग्राफिक यूजर इंटरफेस खोलें और अबास स्पलैश विंडो को बंद करें। क्लिक करें मेटा-विश्लेषण को बदलें मेटा-विश्लेषण के लिए एक नई खाली निर्देशिका का चयन करने के लिए।अध्ययन से सामान्य जानकारी इनपुट करने के लिए एसडीएम टेबल एडिटर पर क्लिक करें और चोटियों के निर्देशांक और टी-मूल्यों को टाइप करने के लिए प्रत्येक अध्ययन के लिए एक टेक्स्ट फाइल बनाने के लिए एक टेक्स्ट एडिटर खोलें। और फ़ाइल का नाम, सॉफ्टवेयर प्रोग्राम का इस्तेमाल किया और स्टीरियोटाटिक अंतरिक्ष। डेटा की प्रीप्रोसेसिंग के लिए प्रीप्रोसेसिंग बटन पर क्लिक करें, लिस्ट बॉक्स लेबल वाले मोडलेपर स्टडीज के तौर-तरीके चुनें और ओके दबाएं । फिर कई मिनट इंतजार करते हैं, जबकि विषय छवियों कार्यक्रम के क्रमपरिवर्तन संभावित प्रभाव आकार के निचले और ऊपरी सीमा के नक्शे की गणना की ।मुख्य विश्लेषण करने के लिए, मीन बटन पर क्लिक करें और ओके दबाएं। एसडीएम-पीएसआई द्वारा कई आरोपण और मेटा-विश्लेषण किए जाने के बाद, सीमा पर क्लिक करें, मुख्य विश्लेषण के गलत पी-मूल्यों का चयन करें और ओके पर क्लिक करें। एसडीएम-पीएसआई परिणामों की विस्तृत रिपोर्ट के साथ परिणामों और एक वेब पेज की कल्पना करने के लिए एमआरआईसीआरआरन दोनों को स्वचालित रूप से खोल देगा। सूची बॉक्स में मुख्य विश्लेषण का चयन करने और ओके पर क्लिक करने के लिए परिवारवार त्रुटि सुधार पर क्लिक करें। एसडीएम-पीएसआई कार्यक्रम कई घंटों या दिनों में क्रमपरिवर्तन परीक्षण का आयोजन करेगा। बाकी के अंत में, सीमा पर क्लिक करें, मुख्य विश्लेषण के TFCE सुधार का चयन करें और ठीक क्लिक करें। कार्यक्रम स्वचालित रूप से दोनों MRIcron खोलने के लिए परिणामों और विश्लेषण की एक विस्तृत रिपोर्ट के साथ एक वेब पेज की कल्पना करेंगे ।विषमता, प्रकाशन पूर्वाग्रह और ग्रेडिंग के लिए, निकालने पर क्लिक करें, मुख्य विश्लेषण से एक चोटी का चयन करें और ठीक प्रेस करें। कार्यक्रम स्वचालित रूप से इस P.रिकॉर्ड विषमता मैं चुकता आंकड़ा के आंकड़ों के साथ एक वेब पेज खुल जाएगा । इसके बाद पूर्वाग्रह परीक्षण बटन पर क्लिक करें, मुख्य विश्लेषण से एक चोटी का चयन करें और ओके पर क्लिक करें। कार्यक्रम स्वचालित रूप से एक कीप प्लॉट और छोटे अध्ययन प्रभाव के लिए एक परीक्षण के परिणाम और अतिरिक्त महत्व के लिए एक परीक्षण के साथ एक वेब पेज खोल देगा । इसके बाद टॉप टूल बॉक्स से रॉश्चन ग्रेडिंग बटन पर क्लिक करें।सूची बॉक्स से मुख्य विश्लेषण का चयन करें और परिणाम देखने के लिए ठीक क्लिक करें। जैसा कि इन प्रतिनिधि मानचित्रों में देखा गया है, ओसीडी वाले रोगियों में पृष्ठीय पूर्वकाल सिंगुलकैमल फ्रंटल कॉर्टेक्स में सांख्यिकीय रूप से काफी छोटे ग्रे मैटर की मात्रा होती है। क्लस्टर मामूली छोटा है और मुख्य रूप से MNI दो, ३२, ३२ में क्लस्टर के शिखर के साथ Brodmann क्षेत्र में स्थित है ४.९७ के एक जेड मूल्य के साथ और एक परिवार के लिहाज से त्रुटि दर ०.०१ के पी मूल्य सही ।इस डेटा विश्लेषण में, कम आई-चुकता आंकड़ा बहुत छोटी विषमता को इंगित करता है और कीप प्लॉट विषमता नहीं दिखाता है। एक सफल मेटा-विश्लेषण के प्रमुख पहलू स्पष्ट समावेशन और बहिष्कार मानदंडों का निर्माण, डेटा का सावधानीपूर्वक संग्रह और परिणामों को पी-मूल्यों तक सीमित नहीं करना है । एसडीएम-पीएसआई में सामान्य रैखिक मॉडल शामिल है जिसके लिए उपयोगकर्ता अध्ययन के समूहों के मेटा-प्रतिगमन या मेटा-संपीड़न का संचालन कर सकते हैं और या विश्लेषण से इसकी तुलना कर सकते हैं।कई एसडीएम मेटा-विश्लेषण का उनके विशिष्ट क्षेत्रों पर खासा प्रभाव पड़ा है। उदाहरण के लिए, कई मेटा-विश्लेषण ने एडीएचडी में देखी गई मस्तिष्क असामान्यताओं पर उत्तेजक के दिलचस्प प्रभावों का खुलासा किया है।

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI)

Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG

एक साथ एमईजी और ईईजी के साथ कार्यात्मक मानचित्रण

We use magnetoencephalography (MEG) and electroencephalography (EEG) to locate and determine the temporal evolution in brain areas involved in the ...

Basics of Multivariate Analysis in Neuroimaging Data

बहुभिन्नरूपी विश्लेषण के डेटा न्यूरोइमेजिंग में मूल बातें

Multivariate analysis techniques for neuroimaging data have recently received increasing attention as they have many attractive features that cannot be ...

Mapping Inhibitory Neuronal Circuits by Laser Scanning Photostimulation

निरोधात्मक neuronal सर्किट लेज़र स्कैनिंग Photostimulation द्वारा मानचित्रण

Inhibitory neurons are crucial to cortical function. They comprise about 20% of the entire cortical neuronal population and can be further subdivided into ...

Functional Neuroimaging Using Ultrasonic Blood-brain Barrier Disruption and Manganese-enhanced MRI

कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग अल्ट्रासोनिक रक्त मस्तिष्क बाधा विघटन और मैंगनीज बढ़ाकर एमआरआई का उपयोग

Although mice are the dominant model system for studying the genetic and molecular underpinnings of neuroscience, functional neuroimaging in mice remains ...

Characterizing the Composition of Molecular Motors on Moving Axonal Cargo Using "Cargo Mapping" Analysis

का प्रयोग Axonal कार्गो स्थानांतरण पर आण्विक मोटर्स की संरचना निस्र्पक &quot;कार्गो मानचित्रण&quot; विश्लेषण

Understanding the mechanisms by which molecular motors coordinate their activities to transport vesicular cargoes within neurons requires the quantitative ...

3-D Imaging and Analysis of Neurons Infected In Vivo with Toxoplasma gondii

3-D Imaging and Analysis of Neurons Infected In Vivo with Toxoplasma gondii

न्यूरॉन्स की 3 डी इमेजिंग और विश्लेषण संक्रमित<em&gt; Vivo</em&gt; साथ<em&gt; Toxoplasma gondii</em

Toxoplasma gondii is an obligate, intracellular parasite with a broad host range, including humans and rodents. In both humans and rodents, Toxoplasma ...

Preparation of Acute Brain Slices Using an Optimized N-Methyl-D-glucamine Protective Recovery Method

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एक अनुकूलित N-मिथाइल-D-glucamine सुरक्षात्मक वसूली विधि का उपयोग कर तीव्र मस्तिष्क स्लाइस की तैयारी

This protocol is a practical guide to the N-methyl-D-glucamine (NMDG) protective recovery method of brain slice preparation. Numerous recent studies have ...

The Use of Trace Eyeblink Classical Conditioning to Assess Hippocampal Dysfunction in a Rat Model of Fetal Alcohol Spectrum Disorders

एक चूहा मॉडल भ्रूण शराब स्पेक्ट्रम विकारों में हिप्पोकैम्पस रोग का आकलन करने के लिए ट्रेस Eyeblink शास्त्रीय कंडीशनिंग का उपयोग

Neonatal rats were administered a relatively high concentration of ethyl alcohol (11.9% v/v) during postnatal days 4-9, a time when the fetal brain ...

Live Images of GLUT4 Protein Trafficking in Mouse Primary Hypothalamic Neurons Using Deconvolution Microscopy

माउस प्राथमिक हाइपोथैलेमस ंयूरॉंस में GLUT4 प्रोटीन की तस्करी की लाइव छवियां Deconvolution माइक्रोस्कोपी का उपयोग

Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a global health crisis which is characterized by insulin signaling impairment and chronic inflammation in peripheral ...

Neuroimaging Field Methods Using Functional Near Infrared Spectroscopy (NIRS) Neuroimaging to Study Global Child Development: Rural Sub-Saharan Africa

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Neuroimaging फील्ड के पास कार्यात्मक अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (NIRS) Neuroimaging का उपयोग कर वैश्विक बाल विकास का अध्ययन करने के तरीके: ग्रामीण उप सहारा अफ्रीका

Portable neuroimaging approaches provide new advances to the study of brain function and brain development with previously inaccessible populations and in ...