activation likelihood estimation methods for fMRI meta-analysis

현재 lab에서 진행하고 있는 project가 몇가지가 있는데 그 중의 하나가 fMRI study들에 대한 meta-analysis입니다.

과연 이 것이 가능할까? 했는데, 가능하더군요. 이러한 연구를 가능하게 하여 준 것이 activation likelihood estimation (ALE) method입니다.

많은 기존의 fMRI 연구들이 있었지만, 이 개별 연구들은 몇가지 한계점이 있습니다. (First, their reliance on relatively small, well-characterized samples limits their generalizability and power to detect differences. Second,  variations in task design and implementation influence fMRI results—even within singular constructs (e.g. response inhibition).)


Activation likelihood estimation (ALE) meta-analysis techniques offer novel solutions to these limitations, facilitating research on developmentally-unique neural alterations associated with specific psychiatric disorders.


Specifically, ALE meta-analyses address these limitations by aggregating published data to model the probability of detecting activation differences at each brain voxel . Thus, ALE reduces the estimated 10-20% likelihood of false positives common in smaller individual fMRI studies.

이 기법은 2002년에 Turkeltaub에 의하여 처음으로 제안된 정량적인 메타분석 기법입니다. 이 기법을 사용하는 프로그램이 GingerALE 입니다. (an application freely available for educational and scientific purposes by BrainMap (http://brainmap.org/ale/; Research Imaging Center of the University of Texas in San Antonio)

(현재 제가 쓰고 있는 논문이 소아 bipolar에서의 fMRI meta-analysis입니다.)

아래에 홈페이지 그림이 있습니다.