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Evaluation of Second-Level Inference in fMRI AnalysisEvaluación de la inferencia de segundo nivel en el análisis de fMRI

Resumen

Investigamos el impacto de las decisiones en el proceso inferencial de segundo nivel (es decir, sobre los sujetos) en la resonancia magnética funcional sobre (1) el equilibrio entre falsos positivos y falsos negativos y sobre (2) la estabilidad analítica de los datos, ambos indicadores de la reproducibilidad de los resultados. El análisis de segundo nivel basado en un enfoque univariante de masas suele constar de 3 fases. En primer lugar, se procede a través de un modelo lineal general para una imagen de prueba que consiste en información agrupada de diferentes sujetos. Se evalúan los modelos que tienen en cuenta la variabilidad de primer nivel (dentro de los sujetos) y los modelos que no tienen en cuenta esta variabilidad. En segundo lugar, se procede mediante inferencia basada en supuestos paramétricos o mediante inferencia basada en permutaciones. En tercer lugar, evaluamos 3 procedimientos comúnmente utilizados para abordar el problema de las pruebas múltiples: la corrección de la tasa de error en función de la familia, la corrección de la tasa de falsos descubrimientos (FDR) y un procedimiento de dos pasos con un tamaño mínimo de clúster. Basándonos en un estudio de simulación y en datos reales, descubrimos que el procedimiento de dos pasos con un tamaño de conglomerado mínimo produce los resultados más estables, seguido de la corrección de la tasa de error por familias. El FDR da lugar a los resultados más variables, tanto para la inferencia basada en permutaciones como para la inferencia paramétrica. La modelización de la variabilidad específica del sujeto produce un mejor equilibrio entre falsos positivos y falsos negativos cuando se utiliza la inferencia paramétrica.

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