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NBS软件介绍
(1) NBS的下载:
https://www.nitrc.org/projects/nbs
(2) NBS的安装:下载并解压名为 NBS1.2.zip 的压缩包;打开 matlab 窗口,进入文件菜单下的 set path(设置路径);先点击默认清空路径,后单击 Add with Subfolders(添加并包含子文件夹),选择解压后的 NBS1.2 文件夹,单击保存。
(3) NBS的打开:再命令框输入大写的‘NBS’,回车。弹出 NBS 界面即添加成功。
NBS的初次使用
根据 NBS1.2 的官方手册,第一次使用 NBS 且想了解该软件,可先使用 cd 命令或直接将 matlab 当前路径文件夹更改为 NBS1.2,在命令框输入大写的‘NBS’,回车打开 NBS 后,不更改任何字段,点击右下角 NBS Connectome 按钮,即可准确复制最初 NBS 工作中呈现的精神分裂症研究结果(Zalesky et al, 2010)。(如下图所示)
NBS的界面介绍
NBS中有三个大模块:Statistical Model(统计模型)、Data(数据)和Advanced Settings(高级设置),接下来将逐个讲解各个模块的设置。
1.Statistical Model
(1) Statistical Model 的 Design Matrix(设计矩阵):用于指定统计模型,可输入的格式为文本文件(*.txt)或者包含单个变量的 Matlab 文件(*.mat)。格式可参考:NBS1.2 文件夹内 SchizophreniaExample 文件夹下的 designMatrix.txt 及 designMatrix.mat 文件。
(2) Statistical Model 的 Contrast、Statistical Test 根据要做的统计检验相应修改。
(3) Statistical Model 的 Threshold 为指定测试统计阈值的值,值越大越严格,越小越宽松。
Ps:当 Advanced Settings 中的 Method 选择的是 False Discovery Rate(FDR)时,Threshold 不会显示。
如何根据制作 Design Matrix 文件及修改 Contrast、Statistical Test?
①需要进行单样本t检验时:
新建 txt 文件夹,有多少个被试则输入多少行 1;
保存,Design Matrix 制作完毕。
Statistical Model 中 Contrast 设置为 [1],Statistical Test 下拉,选择 One Sample;
单样本检验是检验被试的功能连接与 0 是否有区别,Threshold 参考被试功能连接的数值,一般不小于 0,不大于 1。
②需要进行独立样本t检验时:
新建 txt 文件夹,第一组有多少个被试则输入多少行 1 0(1和0中间为空格);第二组有多少个被试则再输入多少行 0 1(1和0中间为空格);
保存,Design Matrix 制作完毕。
Statistical Model 其他设置:假设组1>组2时,Contrast 设置为 [1 -1](方括号一定不能少);假设组1<组2时,Contrast 设置为 [-1 1]。Statistical Test 下拉,选择 t-test;
Threshold 此时一般在 2.5~3.5 之间。
③需进行配对样本t检验时
新建 txt 文件夹,参考如下示例:
Statistical Model 其他设置:假设组1>组2时,Contrast 设置为 [0 0 0 0 1],假设组1<组2时,Contrast 设置为 [0 0 0 0 -1],其他设置参考独立样本 t 检验。
还需在 Advanced Settings 中的 EXCHANGE BLOCKS 设置:[1;2;3;4;1;2;3;4],或载入内容如下的 txt 文件:
④需要进行单因素方差分析时:
新建 txt 文件夹,有三组被试时,第一组有多少个被试则输入多少行 1 0 0(1和0中间为空格);第二组有多少个被试则再输入多少行 0 1 0(1和0中间为空格);第三组有多少个被试则输入多少行 0 0 1(1和0中间为空格)。
保存,Design Matrix 制作完毕。
Statistical Model 中,Statistical Test 下拉,选择 F-test,比较三组之间是否有差异时 Contrast 设置为 [1 1 1];比较第一组是否大于第三组时 Contrast 设置为 [1 0 -1],以此类推。
Threshold 此时一般在 t 检验 Threshold 值的平方,6.25~12.25 左右。
2.Data
(1) Data 中的 Connectivity Matrices(Data中唯一的必填字段),选择储存被试的功能连接数据的文件;可输入的格式为文本文件(*.txt)或者包含单个变量的 Matlab 文件(*.mat)。
如果使用 txt 储存 connectivity 数据,那么每个被试分别保存为一个 txt 文档。各被试文档名字只能有编号不同,其余地方完全相同,(如:subject01.txt、subject02.txt、subject03.txt......)所有被试文件放于同一文件夹,Connectivity Matrices 处只需要载入任一文件,其他的都会被自动别载入。
如果使用 .mat 格式文件储存 connectivity 数据,则按照以:element(i,j,k)的格式存储通道 i 与通道 k 之间的连接强度。
注意:.txt 文件的编号顺序或者 .mat 文件的 k(被试维度)必须与 Statistical Model 中 Design Matrix 的被试顺序相匹配。如:Design Matrix 的 txt 文件中第一行为编号 01 的被试,第二行为编号 02 的被试,以此类推。
(2) Node Coordinates(MNI)(可选)
用于定位重要脑区的节点坐标,由三列(x,y,z)数组组成,并以毫米为单位的NMI坐标。可以输入的格式为文本文件(*.txt)或者包含单个变量的 Matlab 文件(*.mat)。
不载入不会影响结果的计算,但会影响后面结果的可视化。
(3) Node Labels(可选)
为节点坐标指定名称,会在后面的 NBSview 中显示;可以输入的格式为文本文件(*.txt)或者 Matlab 文件(*.mat)。需要与 Node Coordinates 文件一一对应。
不载入不会影响结果的计算,但会影响后面结果的可视化。
3.Advanced Settings
(1) Exchange Blocks(可选):
包含与被试数相同列数的数值向量,可直接输入,或载入格式为文本文件(*.txt)或者包含单个变量的 Matlab 文件(*.mat)。
以下示例为将交换限制在第 1 行和第 4 行、第 2 行和第 5 行、第 3 行和第 6 行内;其他情况以此类推。
(2) Permutations:
要生成的总排列数,一般使用默认值 5000。
(3) Significance:
指定矫正的显著性水平(α阈值),一般使用默认值 0.05。
(4) Method:
选择多重比较矫正的方法,提供 Network-based Statistic(NBS),Spatial Pairwise Clustering(SPC)以及 False Discovery Rate(FDR)。
(5) Component Size:
Extent:关注脑网络连接的数量时选择。
Intensity:关注脑网络连接的强度时选择。
(在选择FDR矫正时不显示)
注:需要NBS手册的小伙伴,可在后台回复“NBS1.2”,获取NBS1.2软件包及官方手册哦。
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