mixed effects modeling approach used in fMRI

GLM에 관련된 것을 읽다 보면, first-level versus higher-level analysis (e.g. analysis across sessions or across subjects) 라는 말이 나옵니다. 아래의 그림을 보시면 이에 대해서 이해가 되길 것입니다.

다시 말하면, single-subject, analysis를 first-level이라고 한다면,  Comparing the activations across multiple subjects은 the second-level or group-level or higher level analysis라고 부릅니다.

mixed effects modeling은 multiple stage로 이루어집니다.

여기에서 한 번 fMRI 실험을 가정하여서 이야기를 하여 보도록 하겠습니다.

한 명의 참가자가 각기 한번씩 MRI를 촬영하는 실험을 생각하여 봅시다. 각 참가자들은 (환자와 대조군) 두 그룹들 중의 하나에 속하게 됩니다. 그리고 연구의 목표는 이 다른 두 군 간에서 각기 얼굴과 집을 보았을 때에 activation에서 차이가 있는 가를 보는 것이라고 합시다.

우선 first level에서는 위에서 이야기가 된 대로 각각의 subject (실험 참여자)들을 대상으로 개별적으로 modeling이 이루어집니다. 여기에서 나온 결과는 당연히 subject-specific한 estimate들 및 within-subject variance estimates for the used contrast(얼굴-집)가 될 것입니다.

그 다음의 second-level analysis에서는 first level model에서 나온 subject-specific parameter estimate들과 variance estimate들을 input으로 사용하게 됩니다.