使用基于种子的 d 映射对基于体素的神经成像研究进行元分析，并结合主题图像的排列 （SDM-PSI）

基于种子的 d 映射是一种将元分析神经成像研究放在可能看起来矛盾的方法。例如，OCD 中灰物质异常研究的结果。以前的元分析方法通常评估研究是否支持一个原因或另一个原因的统计峰值，而SDM-PSI则评估特定原因是否具有效果。

研究人员大多使用SDM来研究心理功能和神经精神病的神经基质，其中可能包括fMRI、VBM、DTI、PET或SBM研究。到目前为止，SDM-PSI 的使用非常简单。但是，进行正确的元分析最重要的步骤是设计准确的元分析计划和仔细收集数据。

若要执行详尽的搜索，请打开感兴趣的数据库并输入各种关键字，以便搜索任何可能满足包含条件的研究。然后，记录检索到的研究数和因每个原因排除的研究数。请考虑使用这些数字创建 PRISMA 流程图。

阅读感兴趣的手稿以查找要提取的特定数据，将 Z 值和 P 值转换为 T 值后，单击 SDM-PSI 软件中的"转换峰值"。然后对增加峰值使用正值 T 值，对下降峰值使用负 T 值，使用表指导如何确定 T 值的符号。在两个样本研究中，当 MRI 信号在患者中高于对控点时，使用阳性 T 值。

当患者 MRI 信号低于对控时，使用负 T 值。要将数据引入 SDM-PSI，请打开 SDM-PSI 图形用户界面并关闭"关于初始"窗口。单击"更改元分析"为元分析选择新的空目录。

单击 SDM 表编辑器从研究数据输入常规信息，并打开文本编辑器为每个研究创建文本文件，以键入峰值的坐标和 T 值。并命名文件，使用的软件程序和立体定向空间。要对数据进行预处理，请单击预处理按钮，在标有"模式"的列表框中选择研究模式，然后按"确定"。然后等待几分钟，而主题图像程序的排列计算潜在效果大小的下限和上限的地图。

要执行主分析，请单击"均值"按钮，然后按"确定"。SDM-PSI 进行多重归因和元分析后，单击阈值，选择主分析的未校正 P 值，然后单击"确定"。SDM-PSI 将自动打开 MRIcron 以可视化结果，并生成包含结果详细报告的页面。单击按家庭设置的纠错，在列表框中选择主分析，然后单击"确定"。SDM-PSI 计划将执行数小时或数天的置换测试。在其余部分结束时，单击阈值，选择主分析的 TFCE 校正，然后单击"确定"。该程序将自动打开 MRICron 以可视化结果，并生成包含详细分析报告的页面。

对于异质性、出版物偏置和分级，单击"提取"，从主分析中选择峰值，然后按"确定"。程序将自动打开一个包含此 P.记录异质性 I 平方统计的网页。接下来单击"偏置测试"按钮，从主分析中选择峰值，然后单击"确定"。程序将自动打开一个网页，其中包含漏斗图和小研究效果测试结果以及超额意义测试的结果。然后从顶部工具框中单击"证据分级"按钮。

从列表框中选择主分析，然后单击"确定"以查看结果。正如在这些代表性地图中观察到的，OCD 患者的前脑前额皮层中，灰质体积在统计学上明显较小。聚类体积中等小，主要位于布罗德曼区32号，聚类的峰值为MNI二、32、32，Z值为4.97，家庭误差率修正为0.01。

在此数据分析中，低 I 平方统计表示非常小的异质性，漏斗图不显示不对称。成功的荟萃分析的关键方面是建立明确的纳入和排除标准，仔细收集数据，不将结果限制在P值。SDM-PSI 集成了一般线性模型，用户可以对研究组进行元回归或元压缩，并将其与分析进行比较。

许多 SDM 元分析对它们的特定领域产生了相当大的影响。例如，一些荟萃分析揭示了兴奋剂对多动症中观察到的大脑异常的有趣影响。