关于linear detrend

Submitted by insular on Mon, 08/23/2010 - 09:54

老师，您好。
我最近在用Rest处理一批静息态数据，其中的linear detrend这一项我有一些疑问。
我记得以前用普通方法做的时候，linear detrend要用到在relign时生成的参数文件。
为什么rest的linear detrend没有提示要选择参考什么文件？
而是默认的，我要把那个文件与我的图像放在一起？

谢谢

Forums:

dongzy08

Tue, 08/24/2010 - 05:33

用REST做的linear detrend，采用的是MATLAB自带的detrend的函数，去掉的是数据的线性趋势（比如由于机器温度上升等引起的噪声）。
用REST去协变量的时候，要用到在realign时生成的头动参数文件，这一步REST需要手动选择文件，而DPARSF是自动识别的。

insular

Tue, 08/24/2010 - 09:15

这一步是必须吗？用在realign时生成的头动参数文件去协变量

ZangYF

Tue, 08/24/2010 - 09:19

去除BOLD时间序列的线性趋势，或者去除与头动相关的成分，这些只是大家常用的步骤，很难说一定要怎样做。

insular

Wed, 08/25/2010 - 08:33

老师。我用Rest的里面的去除协变量的工具，发现去除rp_.txt的头动参数后，图像文件的大小大了一倍。是不是我哪里出错了，而是本来就会大一倍？

insular

Wed, 08/25/2010 - 08:44

老师，去除协变量应该在detrend和滤波之前还是之后。。我是用已经linear detrend和滤波好的数据进行去除协变量的

ZangYF

Wed, 08/25/2010 - 14:56

去除协变量到底应该在哪一步，没有什么科学依据。如果研究的主要内容是基于线性相关分析的功能连接，通常在进行线性相关功能连接的同时，去除协变量，即partial correlation。

insular

Thu, 08/26/2010 - 01:19

“通常在进行线性相关功能连接的同时，去除协变量”

而进行线性相关功能连接的数据一般都已经detrend和滤波好了，
也就是说，虽然放在哪一步没有严格的要求，但是通常的做法是放在detrend和滤波之后吧？

ZangYF

Thu, 08/26/2010 - 01:44

是这样的。

insular

Thu, 08/26/2010 - 05:03

老师，您好。我看了你们录得教学视频，学到不少东西。在做功能连接去除协变量的那张PPT里，列出了若干个协变量：
1.全脑均值
2.白质信号
3.脑脊液信号
4.relignment生成的rp_*.txt头动参数

教学视频提到全脑均值现在又很大的争议，它会导致负连接。
那么去除.白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗？
是不是只有去全脑均值属于global signal regression？
除了去全脑均值，还有没有其他什么步骤属于global signal regression
----

另外老师提到去不去协变量没有一个统一的标准。那么在什么情况下适合去除这些协变量？哪些情况下不适合？

比如说：
1.我用functional localiser的方法定义了10多个ROIs,然后让它们互相做功能连接，并不涉及脑的其他区域，因此，去除白质信号和脑脊液信号是不是很没有必要？
2.用某个seed做voxel-vised 功能连接，涉及全脑的所有区域，因此，去除白质信号和脑脊液信号就很有必要？

ZangYF

Sat, 08/28/2010 - 12:23

"去除白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗"，具体的研究我没太注意，理论上是有可能的，但目前来看，去除global trend肯定会引起负相关。但反过来，负相关，未必是去除这些协变量所致。

“是不是只有去全脑均值属于global signal regression？”准确地说，是去除全脑的平均时间序列。“全脑均值”这个词，容易误解，因为3D脑有一个全脑均值，4D脑也有一个全脑均值。

“除了去全脑均值，还有没有其他什么步骤属于global signal regression”，“去除全脑平均时间序列”与“global signal regression”是一个意思。

至于什么情况下去协变量，你提到的两个例子，都会受到全脑平均时间序列、白质、脑脊液、以及头动的影响，脑脊液容易受到呼吸心跳的影响，去除脑脊液相当于在某种程度上减小了呼吸心跳的影响。到底是否应该去除，并不是一个非常清楚的问题。只是大家一般都会这么做而已。

insular

Mon, 08/30/2010 - 09:01

谢谢老师，今天我在用rest除去协变量时，出现了warning

warning:Matrix is close to singular or badly scaled
Results may be inaccurate.

我上网查了下，是目前的算法不能求逆，矩阵奇异。
导致结果不准确

不知道对数据结果影响大不大，还是可以直接忽略这个warning?>

YAN Chao-Gan

Tue, 08/31/2010 - 03:44

你现在是在做一个测试性实验吧？
估计是你用的时间点太少，而协变量又太多，出现这个问题。你可以报告一下你用了多少个时间点，用了多少个协变量。

insular

Wed, 09/01/2010 - 08:10

老师，您好。我数据一共有138个时间点，协变量用了7个：6个头动的，1个全脑均值的

dongzy08

Wed, 09/01/2010 - 09:21

结果影响不是很大，要是感兴趣可以把matlab的detrend函数中的  y = x - a*(a\x); a\x改成a*pinv(x)比较下。

insular

Fri, 09/03/2010 - 07:12

我试试。

去协变量用的也是detrend函数？

dongzy08

Sat, 09/04/2010 - 11:24

之前看你问的是detrend的问题，没注意这里是说去协变量。不好意思。

在去协变量和detrend的时候，都会做回归，所以都会用到矩阵的逆。 去协变量的时候，并没用detrend函数，它求矩阵的逆的时候用的是inv这个函数，改成pinv或许能解决这个问题。

insular

Sun, 09/05/2010 - 04:39

thanks  rest里面去协变量调用的是matlab里的哪个函数呢？函数名叫什么

dongzy08

Sun, 09/05/2010 - 09:53

这里是我们自己写的函数，你在fc的函数中可以看到。

分别是Brain1D_RegressOutCovariables和Brain4D_RegressOutCovariables.

insular

Sat, 09/18/2010 - 03:42

老师，我能不能分2次去除协变量。6个头动参数为一次，白质脑脊液信号为一次，这样就不会出现求不出逆的问题了？

但是这个和一次除去协变量回归的结果肯定不一样.

这个方法和把inv改成pinv，哪个方法更精确？

insular

Sat, 09/18/2010 - 04:36

另外，我看了一下。我的协变量矩阵（8个协变量）是满秩的，为什么求不出逆呢？

YAN Chao-Gan

Mon, 09/20/2010 - 07:10

你的这个问题从来没有遇到过。
建议你回查一下到底是哪步出的问题。
或者，换套数据试试可能更容易定位问题所在。

dongzy08

Mon, 09/20/2010 - 15:35

满秩的方阵才有逆，一般做回归用的是广义逆

dongzy08

Wed, 08/25/2010 - 15:58

因为去除协变量之后，输出的结果文件的数据类型是double的，是64位表示一个数。如果你输入的文件时数据类型是32位的，那么输出的结果肯定会比输入的文件大一倍，这一点没关系，因为64位要比32位更精确。

insular

Thu, 08/26/2010 - 01:15

我查了一下。smooth完后的数据时16-bit int, detrend和滤波后变成了32-bit real，然后出去rp_*.txt的协变量后变成了64-bit real