NeuroElf wiki

User Tools

Site Tools

Trace:
alphasim_-_extended_uses
no way to compare when less than two revisions

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.


—alphasim_-_extended_uses [2010/05/26 04:35] (current) – created jochen
Line 1: Line 1:
 +====== alphasim - extended uses ======
 +
 +===== Motivation =====
 +Under certain circumstances, the traditional way to employ alphasim does not provide the user with the appropriate cluster-level thresholds to actually correctly achieve the desired false-positive rate (of maps, FWE/Bonferroni-corrected alpha level):
 +
 +  * the maps that are displayed are the result of a conjunction
 +  * the maps are correlations (sometimes more severe if the IV is heavily skewed)
 +
 +===== Requirements =====
 +
 +==== Conjunction case ====
 +In case of a conjunction analysis, alphasim currently assumes that the terms entering the contrast themselves are valid statistics (their overall false-positive rate behaves as specified) and are independent (e.g. orthogonal contrasts from separate conditions or groups of subjects).
 +
 +==== Correlation case ====
 +To simulate the outcome of a specific correlation, both the maps used (e.g. per-subject contrast maps) and the regressor (independent variable, e.g. behavioral measure with one value per subject, such as a questionnaire score) must be given.
 +
 +Alternatively, if only the maps are specified, alphasim generates random (normally distributed) regressors, which then tests whether any skewing in the contrast maps leads to increased (or decreased) levels of false positives and thus larger (or smaller) cluster-level thresholds.
 +
 +===== Function help =====
 +<code>alphasim  - simulate noise data to estimate cluster threshold
 +
 +FORMAT:       [at = ] alphasim(ddim [, opts])
 +
 +Input fields:
 +
 +      ddim        data dimension (1x3 integer values)
 +      opts        optional settings
 +      .clconn     connectivity of clusters, ('face', {'edge'}, 'vertex')
 +      .conj       conjunction simulation (1x1 double, number of maps)
 +      .fftconv    boolean flag, use FFT convolution (default: false)
 +      .fwhm       FWHM kernel sizes (default: [2, 2, 2])
 +      .mask       boolean mask (size must be == ddim!, default: none)
 +      .niter      number of iterations, default: 1000
 +      .pbar       either xprogress or xfigure:XProgress object
 +      .regmaps    regression maps (e.g. betas, contrasts)
 +      .regmodel   regression model (all-1s column will be complemented)
 +      .regrank    rank-transform data before useing regression
 +      .srf        optional surface (perform surface-based simulation)
 +      .srfsmp     surface sampling (from, step, to, along normals,
 +                  default: [-3, 1, 1])
 +      .srftrf     transformation required to sample surface coordinates
 +                  derived from bvcoordconv
 +      .thr        applied (raw) threshold(s), default: p<0.001
 +
 +Output fields:
 +
 +      at          optional output table
 +
 +Note: other than AFNI's AlphaSim, the data is considered to be
 +      iso-voxel for the default kernel, but that can be altered
 +      accordingly by changing the kernel!
 +
 +      to simulate specific regression results, both options, .regmaps
 +      .regmodel must be set; if only .regmaps is given, random numbers
 +      (using randn) will be generated instead of permuting the predictor</code>
 +
 +===== Usage examples =====
 +==== Conjunction case ====
 +In this example, we assume that the map to be cluster-level thresholded is the result of the conjunction of two independent t-statistics. Further settings
 +
 +  * map is 52-by-50-by-62 voxels in size
 +  * functional resolution is 3mm (iso-voxel)
 +  * smoothing of the underlying maps was 8mm -> kernel in functional resolution is 8/3 voxel!
 +  * we hope for very few maps with large clusters, thus we increase the number of iterations
 +  * alphasim supports settings several threshold (by rescaling the simulated maps)
 +
 +<code matlab>asim_options = struct( ...
 +    'conj',  2, ...
 +    'fwhm',  [8/3, 8/3, 8/3], ...
 +    'niter', 2500, ...
 +    'thr',   [0.05, 0.02, 0.01, 0.005, 0.002, 0.001]);
 +alphasim([52, 50, 62], asim_options);</code>
 +
 +==== Correlation case ====
 +=== Only maps are given ===
 +Following the example above, we simply use a different set of options:
 +
 +  * maps are given (see [[glm.RFX_conmaps]] for how to obtain those from a RFX-GLM)
 +  * mask is derived from those maps
 +
 +<code matlab>asim_cons = glm.RFX_conmaps([0, 1, 0, -1, 0]);
 +asim_mask = any(asim_cons ~= 0, 4); % this masks voxels for which all subjects have a 0-value
 +asim_options = struct( ...
 +    'fwhm',    [8/3, 8/3, 8/3],  ...
 +    'mask',    any(asim_cons ~= 0, 4), ...
 +    'niter',   2500, ...
 +    'regmaps', asim_mask, ...
 +    'thr',     [0.005, 0.002, 0.001]);
 +alphasim(size(asim_mask), asim_options);</code>
 +
 +This will simulate a normally distributed regressor.
 +
 +=== Maps and regressor are given ===
 +In addition to the above example, a regressor can be set in asim_options, in which case a permutation-based simulation is performed:
 +
 +<code matlab>asim_options.regmodel = ...
 +    [0.25; 0.61; 1.24; -0.07; 0.91; 1.41; 3.11; -0.12; 0.77; 0.49; 0.8; 0.04];
 +alphasim(size(asim_mask), asim_options);</code>
 +
 +===== Sample output =====
 +In the conjunction case, this is the sample output (using only 100 iterations, taking 94 seconds on my MacBook Pro...):
 +
 +<code>Uncorrected threshold: p<0.050000
 +------------------------------------------------------------
 + Cl Size  Frequency  CumProbCl  p / Voxel  MaxFreq   Alpha 
 +       1       6367  0.4037925  0.0500000         0  1.00000
 +       2       3248  0.6097793  0.0435410         0  1.00000
 +       3       1817  0.7250127  0.0369512         0  1.00000
 +       4       1161  0.7986428  0.0314214         0  1.00000
 +       5        804  0.8496322  0.0267104         0  1.00000
 +       6        602  0.8878108  0.0226323         0  1.00000
 +       7        411  0.9138762  0.0189681         0  1.00000
 +       8        290  0.9322679  0.0160495         0  1.00000
 +       9        233  0.9470446  0.0136960         0  1.00000
 +      10        207  0.9601725  0.0115687         0  1.00000
 +      11        137  0.9688610  0.0094688         0  1.00000
 +      12        105  0.9755200  0.0079401         0  1.00000
 +      13         86  0.9809741  0.0066619         4  1.00000
 +      14         59  0.9847159  0.0055277         3  0.96000
 +      15         46  0.9876332  0.0046898         5  0.93000
 +      16         35  0.9898529  0.0039898         6  0.88000
 +      17         41  0.9924531  0.0034217        10  0.82000
 +      18         20  0.9937215  0.0027147         8  0.72000
 +      19         19  0.9949264  0.0023495         7  0.64000
 +      20         19  0.9961314  0.0019832         8  0.57000
 +      21         10  0.9967656  0.0015978         7  0.49000
 +      22          8  0.9972730  0.0013847         4  0.42000
 +      23          7  0.9977169  0.0012062         5  0.38000
 +      24          4  0.9979706  0.0010429         4  0.33000
 +      25          6  0.9983511  0.0009455         6  0.29000
 +      26          8  0.9988584  0.0007933         8  0.23000
 +      27          2  0.9989853  0.0005823         2  0.15000
 +      28          4  0.9992390  0.0005275         3  0.13000
 +      29          1  0.9993024  0.0004139         0  0.10000
 +      30          1  0.9993658  0.0003845         1  0.10000
 +      32          1  0.9994292  0.0003540         0  0.09000
 +      33          3  0.9996195  0.0003216         3  0.09000
 +      34          1  0.9996829  0.0002211         1  0.06000
 +      35          1  0.9997463  0.0001867         1  0.05000
 +      36          2  0.9998732  0.0001512         2  0.04000
 +      37          1  0.9999366  0.0000781         1  0.02000
 +      40          1  1.0000000  0.0000406         1  0.01000
 +
 + 
 +Uncorrected threshold: p<0.020000
 +------------------------------------------------------------
 + Cl Size  Frequency  CumProbCl  p / Voxel  MaxFreq   Alpha 
 +       1       2363  0.4895380  0.0200000         0  1.00000
 +       2       1073  0.7118293  0.0157331         0  1.00000
 +       3        542  0.8241144  0.0118581         0  1.00000
 +       4        331  0.8926870  0.0089220         0  1.00000
 +       5        186  0.9312202  0.0065312         2  1.00000
 +       6        115  0.9550445  0.0048519        10  0.98000
 +       7         67  0.9689248  0.0036060         6  0.88000
 +       8         55  0.9803190  0.0027591        18  0.82000
 +       9         19  0.9842552  0.0019646        11  0.64000
 +      10         24  0.9892273  0.0016558        17  0.53000
 +      11         19  0.9931635  0.0012225         8  0.36000
 +      12         10  0.9952351  0.0008451         6  0.28000
 +      13          5  0.9962710  0.0006284         4  0.22000
 +      14          8  0.9979283  0.0005110         8  0.18000
 +      16          4  0.9987570  0.0003088         4  0.10000
 +      17          2  0.9991713  0.0001932         2  0.06000
 +      18          3  0.9997928  0.0001318         3  0.04000
 +      19          1  1.0000000  0.0000343         1  0.01000
 +
 + 
 +Uncorrected threshold: p<0.010000
 +------------------------------------------------------------
 + Cl Size  Frequency  CumProbCl  p / Voxel  MaxFreq   Alpha 
 +       1       1176  0.5613365  0.0100000         0  1.00000
 +       2        480  0.7904535  0.0070754         2  1.00000
 +       3        199  0.8854415  0.0046879         6  0.98000
 +       4        103  0.9346062  0.0032032        16  0.92000
 +       5         51  0.9589499  0.0021786        14  0.76000
 +       6         45  0.9804296  0.0015444        26  0.62000
 +       7         17  0.9885442  0.0008729        13  0.36000
 +       8          9  0.9928401  0.0005770         8  0.23000
 +       9          5  0.9952267  0.0003979         5  0.15000
 +      10          4  0.9971360  0.0002860         4  0.10000
 +      11          2  0.9980907  0.0001865         2  0.06000
 +      13          3  0.9995227  0.0001318         3  0.04000
 +      14          1  1.0000000  0.0000348         1  0.01000
 +
 + 
 +Uncorrected threshold: p<0.005000
 +------------------------------------------------------------
 + Cl Size  Frequency  CumProbCl  p / Voxel  MaxFreq   Alpha 
 +       1        508  0.5805714  0.0050000         5  1.00000
 +       2        212  0.8228571  0.0033388        19  0.95000
 +       3         90  0.9257143  0.0019523        32  0.76000
 +       4         27  0.9565714  0.0010693        10  0.44000
 +       5         22  0.9817143  0.0007162        18  0.34000
 +       6         10  0.9931429  0.0003564        10  0.16000
 +       7          2  0.9954286  0.0001602         2  0.06000
 +       8          1  0.9965714  0.0001145         1  0.04000
 +       9          3  1.0000000  0.0000883         3  0.03000
 +
 + 
 +Uncorrected threshold: p<0.002000
 +------------------------------------------------------------
 + Cl Size  Frequency  CumProbCl  p / Voxel  MaxFreq   Alpha 
 +       1        196  0.6555184  0.0020000        40  1.00000
 +       2         66  0.8762542  0.0011588        31  0.60000
 +       3         24  0.9565217  0.0005923        17  0.29000
 +       4          7  0.9799331  0.0002833         6  0.12000
 +       5          2  0.9866221  0.0001631         2  0.06000
 +       6          1  0.9899666  0.0001202         1  0.04000
 +       7          2  0.9966555  0.0000944         2  0.03000
 +       8          1  1.0000000  0.0000343         1  0.01000
 +
 + 
 +Uncorrected threshold: p<0.001000
 +------------------------------------------------------------
 + Cl Size  Frequency  CumProbCl  p / Voxel  MaxFreq   Alpha 
 +       1         81  0.6750000  0.0010000        68  1.00000
 +       2         28  0.9083333  0.0005424        21  0.32000
 +       3          7  0.9666667  0.0002260         7  0.11000
 +       4          2  0.9833333  0.0001073         2  0.04000
 +       5          1  0.9916667  0.0000621         1  0.02000
 +       6          1  1.0000000  0.0000339         1  0.01000</code>
  
alphasim_-_extended_uses.txt · Last modified: 2010/05/26 04:35 by jochen