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Evaluation of different cerebrospinal fluid and white matter fMRI filtering strategies—Quantifying noise removal and neural signal preservation

机译：评估不同的脑脊液和白质fMRI过滤策略-量化噪声消除和神经信号保留

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摘要

This study examines the impact of using different cerebrospinal fluid (CSF) and white matter (WM) nuisance signals for data‐driven filtering of functional magnetic resonance imaging (fMRI) data as a cleanup method before analyzing intrinsic brain fluctuations. The routinely used temporal signal‐to‐noise ratio metric is inappropriate for assessing fMRI filtering suitability, as it evaluates only the reduction of data variability and does not assess the preservation of signals of interest. We defined a new metric that evaluates the preservation of selected neural signal correlates, and we compared its performance with a recently published signal–noise separation metric. These two methods provided converging evidence of the unfavorable impact of commonly used filtering approaches that exploit higher numbers of principal components from CSF and WM compartments (typically 5 + 5 for CSF and WM, respectively). When using only the principal components as nuisance signals, using a lower number of signals results in a better performance (i.e., 1 + 1 performed best). However, there was evidence that this routinely used approach consisting of 1 + 1 principal components may not be optimal for filtering resting‐state (RS) fMRI data, especially when RETROICOR filtering is applied during the data preprocessing. The evaluation of task data indicated the appropriateness of 1 + 1 principal components, but when RETROICOR was applied, there was a change in the optimal filtering strategy. The suggested change for extracting WM (and also CSF in RETROICOR‐corrected RS data) is using local signals instead of extracting signals from a large mask using principal component analysis.
机译：这项研究检查了使用不同的脑脊液（CSF）和白质（WM）讨厌信号进行功能磁共振成像（fMRI）数据的数据驱动过滤作为清理方法的影响，然后分析了内在的大脑波动。常规使用的时间信噪比度量标准不适用于评估fMRI过滤的适用性，因为它仅评估数据变异性的降低，而不评估感兴趣信号的保存。我们定义了一个评估所选神经信号相关性保存情况的新指标，并将其性能与最近发布的信号-噪声分离指标进行了比较。这两种方法提供了越来越多的证据，证明了常用过滤方法的不利影响，这些方法利用了来自CSF和WM隔室的更多主成分（对于CSF和WM，通常分别为5 + 5）。当仅将主要成分用作扰动信号时，使用较少数量的信号会导致更好的性能（即1 + 1表现最佳）。但是，有证据表明，这种由1 + 1主成分组成的常规使用方法可能不适用于过滤静止状态（RS）fMRI数据，尤其是在数据预处理期间应用RETROICOR过滤时。任务数据的评估表明1 + 1主成分是适当的，但是当应用RETROICOR时，最佳过滤策略发生了变化。建议的提取WM（以及经RETROICOR校正的RS数据中的CSF）的建议更改是使用本地信号，而不是使用主成分分析从大型蒙版中提取信号。

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