Applicazione SPM (Statistical Parametric Mapping) ad immagini ...

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Soglia <strong>SPM</strong>: Random Field Theory • L’immagine statistica è considerata come la rappresentazione a reticolo di un campo continuo aleatorio. • Caratteristica di Eulero χ u •Misura topologica #blobs • A soglia sufficientemente alta, EC rappresenta il conteggio del numero di blobs (nr aree sopra soglia). P FWE = E[EC]
<strong>SPM</strong>: Livelli di inferenza • Tre livelli di inferenza (ipotesi regionale) Voxel level Inference u α •Vengono conservati tutti I voxel sopra una soglia u α . •Dà la migliore specificità spaziale. •L’ipotesi nulla può essere rigettata sul singolo voxel. Voxel significativi space Cluster level Inference u clus Cluster non significativo k α k α space Processo a in due passi: 1.Si definiscono i cluster attraverso una soglia arbitraria uc lus . 2.Si conservano i cluster che superano la soglia k α . • Tipicamente ha la migliore sensibilità e peggiore specificità spaziale • L’ipotesi nulla può essere rigettata sull’intero cluster • Si può solo dire che uno o più voxel nel cluster sono attivi. Set-level Inference u clus Conta il numero di blobs c: • Dimensione minima del blob k Peggiore specificità spaziale Permette di rigettare solo l’ipotesi nulla globale space k k
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