2025年大學(xué)《生物統(tǒng)計學(xué)》專業(yè)題庫——統(tǒng)計學(xué)在腦功能成像研究中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______考生注意：請將所有答案書寫在答題紙上，寫在試卷上無效。一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的代表字母填寫在答題紙上。）1.在fMRI數(shù)據(jù)分析中，時間層效應(yīng)（TimeCourseEffect）通常指什么？A.灰質(zhì)和白質(zhì)信號在時間上的變化B.由于傳感器或掃描儀問題導(dǎo)致的全局信號波動C.大腦皮層不同區(qū)域在執(zhí)行任務(wù)時的活動模式差異D.血氧水平依賴（BOLD）信號隨血氧濃度變化的響應(yīng)2.對于重復(fù)測量設(shè)計的fMRI實驗，分析被試內(nèi)效應(yīng)（如任務(wù)與基線的差異）時，最適合使用的統(tǒng)計方法通常是？A.單因素獨立樣本t檢驗B.兩因素方差分析（ANOVA）C.重復(fù)測量方差分析（RepeatedMeasuresANOVA）D.Mantel-Haenszel分層卡方檢驗3.在進行fMRI組間比較時，假設(shè)每個被試都進行了多次掃描，但不同被試的掃描次數(shù)和時間段不同，此時最可能需要考慮的統(tǒng)計問題是？A.相關(guān)性分析B.線性回歸分析C.效應(yīng)量估計困難D.重復(fù)測量方差分析的適用性4.在功能局部一致性（VFC）分析中，通常使用哪種方法來衡量一個體素鄰域內(nèi)平均時間序列的相似性？A.Pearson相關(guān)系數(shù)B.Fisher'sr-to-z轉(zhuǎn)換C.基于小波分析的相似性度量D.基于圖論的網(wǎng)絡(luò)密度計算5.在構(gòu)建功能連接網(wǎng)絡(luò)時，如果使用基于t統(tǒng)計圖的閾值方法，選擇閾值的主要目的是什么？A.提高統(tǒng)計功效B.控制假陽性率C.增加網(wǎng)絡(luò)的連通性D.減少網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)量6.對于EEG/MEG信號，在進行空間濾波以去除特定頻率的偽影（如眼動、心電）時，通常采用哪種數(shù)學(xué)工具？A.主成分分析（PCA）B.負(fù)相關(guān)系數(shù)（nCC）C.信號空間分離（SSS）D.波形疊加或帶通濾波7.在腦成像研究中，多重比較問題主要源于什么？A.樣本量過大B.數(shù)據(jù)維度過高C.統(tǒng)計模型過于復(fù)雜D.軟件操作不熟練8.如果一個fMRI研究的統(tǒng)計結(jié)果報告顯示了多個顯著激活簇（cluster），但它們的激活模式似乎并不一致，這可能提示研究者需要？A.使用更嚴(yán)格的FWE校正B.重新考慮實驗設(shè)計C.增加更多的被試D.認(rèn)為結(jié)果是可靠的，只是大腦功能復(fù)雜9.在解釋腦成像結(jié)果時，僅僅報告統(tǒng)計顯著性（p值）是不夠的，還需要考慮什么？A.檢驗的功效（Power）B.效應(yīng)量（EffectSize）C.閾值的選擇D.軟件的版本10.在進行靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建功能連接矩陣后，計算網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度（AveragePathLength）主要想考察網(wǎng)絡(luò)的什么特性？A.密度B.聚類系數(shù)C.小世界屬性D.節(jié)點度二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填寫在答題紙上。）1.腦成像數(shù)據(jù)（如fMRI、EEG）的預(yù)處理流程通常包括去頭動、______、______、標(biāo)準(zhǔn)化等關(guān)鍵步驟。2.在fMRI的GLM分析中，除了任務(wù)條件回歸項，通常還需要包含______和______作為回歸項，以去除信號中的主要成分。3.多重比較校正方法FWE（FalseDiscoveryRate）相比于FDR（Family-wiseErrorRate），通常具有______的嚴(yán)格程度，但可能會以犧牲______為代價。4.功能連接是指不同腦區(qū)神經(jīng)活動在______上的同步變化，通常使用______或______來量化。5.重復(fù)測量設(shè)計相比于獨立樣本設(shè)計，其主要優(yōu)勢在于能夠有效控制______的變異，從而提高______。三、名詞解釋（每小題4分，共20分。請將答案填寫在答題紙上。）1.BOLD信號（Blood-Oxygen-Level-DependentSignal）2.偽影（Artifacts）3.統(tǒng)計功效（StatisticalPower）4.功能連接網(wǎng)絡(luò)（FunctionalConnectivityNetwork）5.調(diào)節(jié)效應(yīng)（ModulationEffect）四、簡答題（每小題5分，共20分。請將答案填寫在答題紙上。）1.簡述在fMRI數(shù)據(jù)分析中進行頭動校正的必要性和常用方法。2.簡述VBM（Voxel-BasedMorphometry）分析方法的基本原理及其主要應(yīng)用。3.簡述在比較兩組被試的功能激活模式時，除了看統(tǒng)計地圖，還需要關(guān)注哪些信息。4.簡述在進行EEG/MEG數(shù)據(jù)分析時，如何識別和處理眼動偽影。五、論述題（每小題10分，共20分。請將答案填寫在答題紙上。）1.試述選擇合適的統(tǒng)計模型（如GLM、時間序列模型、網(wǎng)絡(luò)分析模型）進行腦成像數(shù)據(jù)分析時，需要考慮哪些因素？2.結(jié)合具體的腦成像研究場景（如認(rèn)知任務(wù)、resting-state），論述統(tǒng)計學(xué)方法在揭示大腦結(jié)構(gòu)與功能中的作用，以及如何科學(xué)地解釋統(tǒng)計結(jié)果的生物學(xué)意義。---試卷答案一、選擇題1.B2.C3.C4.A5.B6.D7.B8.B9.B10.C二、填空題1.空間標(biāo)準(zhǔn)化，時間層校正2.離焦回歸項，頭動回歸項3.嚴(yán)格程度，統(tǒng)計功效4.時間，皮爾遜相關(guān)系數(shù)，互相關(guān)系數(shù)5.個體內(nèi)差異，統(tǒng)計功效三、名詞解釋1.BOLD信號：指與神經(jīng)活動相關(guān)的局部腦血容量、血流或血氧合水平的變化，是fMRI信號的主要來源。2.偽影：指由非神經(jīng)生理因素（如頭動、眼動、心跳、呼吸、電教設(shè)備等）引起的腦成像信號干擾。3.統(tǒng)計功效：指假設(shè)檢驗正確拒絕原假設(shè)（即當(dāng)效應(yīng)真實存在時，能夠檢測出該效應(yīng)的能力）的概率。4.功能連接網(wǎng)絡(luò)：指通過分析腦區(qū)間功能連接（通?；跁r間序列相關(guān)性）構(gòu)建的抽象網(wǎng)絡(luò)模型，用以描述大腦不同區(qū)域的功能協(xié)作。5.調(diào)節(jié)效應(yīng)：指某個因素（如年齡、性別、藥物）對某個神經(jīng)活動模式（如特定腦區(qū)的激活強度或連接強度）的影響程度或調(diào)節(jié)作用。四、簡答題1.必要性：頭動會引入空間混疊和信號失真，嚴(yán)重影響fMRI數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，可能導(dǎo)致偽激活或假陰性。頭動校正能夠去除或減少頭動帶來的信號干擾，保證分析結(jié)果的可靠性。常用方法：常用方法包括基于幀間位移（Inter-FrameDisplacement）的算法（如估計頭動三軸向量）和基于主成分分析（PCA）的方法（如COMRISE、VARMAC）來估計和修正頭動影響。2.原理：VBM是一種基于形態(tài)學(xué)的腦成像分析方法，通過統(tǒng)計估計每個大腦體素內(nèi)神經(jīng)遞質(zhì)濃度（通常是假設(shè)的含水量）或結(jié)構(gòu)密度（如灰質(zhì)密度）的差異。它通過將個體腦圖像分割為灰質(zhì)、白質(zhì)和CSF體素，并對體素內(nèi)的強度值進行統(tǒng)計檢驗，從而揭示不同腦區(qū)在結(jié)構(gòu)上的組間或組內(nèi)差異。應(yīng)用：主要應(yīng)用于研究神經(jīng)退行性疾?。ㄈ绨柎暮Ｄ?、帕金森病）的結(jié)構(gòu)改變、精神疾?。ㄈ缫钟舭Y）的腦結(jié)構(gòu)異常、以及探索大腦結(jié)構(gòu)與認(rèn)知能力之間的關(guān)系。3.關(guān)注信息：除了看統(tǒng)計地圖（激活強度和空間位置），還需要關(guān)注激活簇的大小和形態(tài)（反映效應(yīng)的強度和局部性）、效應(yīng)量的大?。ǚ从承?yīng)的實際強度）、以及統(tǒng)計結(jié)果的穩(wěn)健性（如使用不同的參數(shù)或分析方法進行驗證）。4.識別：眼動偽影通常表現(xiàn)為時間序列上的規(guī)則性波動，常見于EOG（眼電圖）通道記錄到的信號，其頻率與眼球運動相關(guān)（如垂直運動約1-2Hz，水平運動約8-30Hz）。在頻譜分析中，眼動偽影會在特定頻段（尤其是低頻段）表現(xiàn)出顯著的能量峰值。處理：常用方法包括使用專門設(shè)計的回歸變量將眼動信號從EEG/MEG信號中去除（基于EOG信號或眼位追蹤數(shù)據(jù)構(gòu)建回歸項），或者使用空間濾波技術(shù)（如帶通濾波去除特定頻率范圍）進行抑制。五、論述題1.選擇統(tǒng)計模型時需考慮：①研究目的和科學(xué)問題：不同的模型適用于不同的研究問題（如檢驗組間差異、分析時間序列、探索網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）。②數(shù)據(jù)類型和特性：fMRI（三維、時間序列）、EEG/MEG（二維、時間序列）等數(shù)據(jù)特性不同，需選擇匹配的模型。③模型假設(shè)：任何統(tǒng)計模型都有其假設(shè)前提（如正態(tài)性、獨立性、線性關(guān)系），需確保數(shù)據(jù)滿足或通過轉(zhuǎn)換滿足模型假設(shè)。④樣本量和維度：樣本量大小、數(shù)據(jù)維度高低會影響模型選擇和統(tǒng)計功效。⑤計算復(fù)雜度和可解釋性：模型不應(yīng)過于復(fù)雜難以實現(xiàn)或解釋，需平衡模型精度與實用性。⑥先驗知識：是否利用已知的解剖學(xué)或功能連接信息。例如，GLM是fMRI基本模型，適用于任務(wù)設(shè)計明確的實驗；時間序列分析適用于分析自發(fā)活動；網(wǎng)絡(luò)分析適用于探索區(qū)域間協(xié)作。2.統(tǒng)計學(xué)在揭示大腦結(jié)構(gòu)與功能中作用：統(tǒng)計學(xué)方法是量化大腦活動、揭示神經(jīng)機制、比較不同群體差異的核心工具。例如，通過fMRI的GLM分析，可以量化特定認(rèn)知任務(wù)與哪些腦區(qū)活動相關(guān)；通過VBM，可以揭示疾病導(dǎo)致的腦結(jié)構(gòu)變化；通過功能連接分析，可以描繪大腦功能網(wǎng)絡(luò)的組織方式；通過多變量模式分析（MVPA），可以探究大腦如何表征外部世界的信息。這些量化結(jié)果為理解大腦如何工作、不同腦區(qū)功能特性和相互關(guān)系提供了客觀依據(jù)?？茖W(xué)解釋統(tǒng)計結(jié)果：科學(xué)地解釋統(tǒng)計結(jié)果的生物學(xué)意義需超越p值本身。首先，需考慮結(jié)果的