如何对TBSS的结果进行统计学的分析已完成置换检验，如何在最终的TBSS输出结果提取除具体值及如何做进一步相关性分析

Question

如何对TBSS的结果进行统计学的分析
已完成置换检验，如何在最终的TBSS输出结果提取除具体值及如何做进一步相关性分析

Answer 1

此答案是由GPT4和本人亲自作答，如有帮助，还请采纳！
TBSS（Tract-Based Spatial Statistics）是基于DTI（扩散张量成像）数据的分析方法，用于研究白质的微观结构变化。TBSS的主要步骤包括预处理、空间配准、骨架提取、置换检验以及最终结果的可视化和统计分析。对于已经完成置换检验的TBSS结果，后续的统计学分析及相关性分析至关重要。本文将介绍如何从最终的TBSS输出中提取具体数值，并进一步进行相关性分析，并结合代码示例提供解决思路。

TBSS基本流程回顾

1. 数据预处理：包括图像去噪、头动校正、FA（Fractional Anisotropy，分数各向异性）等指标计算。
2. 空间配准：将每个受试者的FA图像配准到标准空间。
3. 骨架提取：提取每个受试者的白质骨架（white matter skeleton），保证分析集中在一致性高的白质纤维束区域。
4. 统计分析与置换检验：通过非参数置换检验（permutation test）评估不同组之间的差异。

假设你已经完成了上述流程并得到了置换检验的统计图（例如tbss_tfce_corrp_tstat1），接下来我们将讨论如何进行进一步的统计分析。

1. 从TBSS结果中提取具体数值

TBSS的结果通常以经过统计检验的t-statistics或者p-value的形式呈现，通常在TBSS输出目录下，例如：

stats/tbss_tfce_corrp_tstat1
stats/mean_FA_skeleton_mask

这些文件是经过骨架化的白质区域的统计学结果。我们可以使用FSL工具fslmaths、fslstats等工具从中提取感兴趣区域（ROI）的具体数值。

1.1 提取ROI的平均FA值

在TBSS分析中，我们通常关注FA值的变化。为了提取某个特定ROI的FA值，可以利用以下步骤：

1. 使用FSL自带的工具fslmeants提取ROI内的平均FA值：

   fslmeants -i stats/all_FA_skeletonised -m <ROI_mask> -o roi_FA_values.txt
   

• stats/all_FA_skeletonised：这是骨架化后的FA图像，它包含了所有受试者的骨架FA值。
• <ROI_mask>：这是感兴趣区域（Region of Interest，ROI）的掩膜文件，它定义了你要提取数值的区域。
• roi_FA_values.txt：输出文件，存储了每个受试者在该ROI内的平均FA值。

1. 使用fslstats计算整个骨架的平均FA值：

   fslstats stats/all_FA_skeletonised -k stats/mean_FA_skeleton_mask -M
   

• -k选项指定掩膜文件。
• -M用于计算掩膜区域的平均值。

1.2 提取感兴趣区域内的t统计量或p值

在分析组间差异时，我们也可能对感兴趣区域的t值或校正后的p值感兴趣。假设我们关注校正后的p值图（tbss_tfce_corrp_tstat1），可以通过以下命令提取ROI内的p值：

fslmeants -i stats/tbss_tfce_corrp_tstat1 -m <ROI_mask> -o roi_p_values.txt

这会输出该ROI内每个受试者的p值，这对于进一步分析如相关性分析非常有用。

2. 相关性分析

一旦我们从TBSS结果中提取了特定的数值，下一步通常是进行相关性分析。假设我们想要研究某个临床变量（如认知评分、病程）与FA值之间的相关性，可以采用以下步骤。

2.1 数据准备

假设我们已经从多个ROI中提取了每个受试者的FA值，并且有对应的临床数据，接下来我们可以使用Python或R语言进行相关性分析。

首先，我们需要将FA值和临床变量整理成表格，形式如下：

| Subject | FA_ROI1 | FA_ROI2 | Clinical_Variable |
|---------|---------|---------|-------------------|
| 01      | 0.501   | 0.456   | 80                |
| 02      | 0.487   | 0.439   | 75                |
| 03      | 0.532   | 0.478   | 85                |
| ...     | ...     | ...     | ...               |

2.2 Python代码示例

使用Python可以快速进行Pearson相关性分析，下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设我们有一个CSV文件包含FA值和临床变量
data = pd.read_csv('fa_clinical_data.csv')

# 提取FA值和临床变量
fa_values = data['FA_ROI1']
clinical_variable = data['Clinical_Variable']

# 计算Pearson相关系数
corr, p_value = stats.pearsonr(fa_values, clinical_variable)

print(f"Pearson correlation: {corr}, p-value: {p_value}")

# 可视化
sns.regplot(x=fa_values, y=clinical_variable)
plt.xlabel('FA Value')
plt.ylabel('Clinical Variable')
plt.title(f'Correlation: {corr:.2f}, p-value: {p_value:.3f}')
plt.show()

2.3 R语言代码示例

使用R语言也可以进行类似的相关性分析，以下是R代码示例：

# 加载必要的库
library(ggplot2)

# 读取数据
data <- read.csv('fa_clinical_data.csv')

# 提取FA值和临床变量
fa_values <- data$FA_ROI1
clinical_variable <- data$Clinical_Variable

# 计算Pearson相关性
correlation <- cor.test(fa_values, clinical_variable)

# 打印结果
print(correlation)

# 可视化
ggplot(data, aes(x=FA_ROI1, y=Clinical_Variable)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method='lm', col='blue') +
  ggtitle(paste('Correlation: ', round(correlation$estimate, 2),
                'p-value: ', round(correlation$p.value, 3))) +
  xlab('FA Value') +
  ylab('Clinical Variable')

3. 多重比较校正

在进行相关性分析时，若我们进行了多个ROI的分析，必须进行多重比较校正。常用的方法包括Bonferroni校正或FDR（False Discovery Rate）校正。Python和R都有相应的库可以实现。

Python中的多重比较校正

from statsmodels.stats.multitest import multipletests

# 假设有多个p值需要校正
p_values = [0.01, 0.03, 0.04, 0.001]

# 使用FDR校正
_, p_corrected, _, _ = multipletests(p_values, method='fdr_bh')

print(f'Corrected p-values: {p_corrected}')

R中的多重比较校正

# 假设有多个p值需要校正
p_values <- c(0.01, 0.03, 0.04, 0.001)

# 使用FDR校正
p_corrected <- p.adjust(p_values, method='fdr')

print(p_corrected)

4. 结果解释与报告

在完成相关性分析及多重比较校正后，需要对结果进行合理解释。例如，如果某个ROI的FA值与临床变量的p值在校正后仍显著，我们可以得出该区域白质微结构与该临床变量显著相关的结论。

结论

对TBSS结果进行统计学分析，首先需要从输出结果中提取感兴趣区域的数值。然后可以基于提取的数值进行相关性分析，并结合多重比较校正方法获得更加可靠的结论。结合FSL工具和Python或R编程语言，可以高效地完成数据提取与统计分析。