如果要做voxel-wise FDR 校验，就把spm_defaults里的68行的defaults.stats.topoFDR 改为0。

此时SPM8里的FDR按钮会出现。在SPM里点results，选FDR校验即可。

如果要做topological FDR 校验，就把defaults.stats.topoFDR设为1（默认是1）。

首先在SPM8里点results——None（无校验）——T threshold或p value（自己随意设，默认的0.001也可以）——extent threshold（默认0即可）。

然后在左下侧窗口点whole brain会得到results table。找到FDRc对应的值。然后再次点Results——None——T threshold或p value（输入上一次的值，例如上一次是0.001，这一次还是0.001）——extent threshold（输入FDRc对应的值）。这样得到的激活图就是cluster-wise FDR校验的结果，也就是topological FDR校验的结果。

http://image.sciencenet.cn/album/201205/17/1748595zplp878im7i1mo1.jpg

SPM里面有peak-level FDR,见result table里面的FDRp，用FDRp对应的值作为height threshold得到的结果就是peak-level FDR的结果。用FDRc对应的值作为extent threshold得到的结果就是topological FDR（或cluster-wise FDR）的结果。

自己对topological FDR原理的理解（因为内部原理很复杂，不是特别懂，只写出简单理解，留着以后补充）：topological FDR是基于高斯随机场理论，认为voxel之间不是独立的，超过T threshold的voxel 构成了一个个cluster，然后对这些cluster进行FDR校验，这样独立单元（原来是voxel总个数，而现在就是cluster的个数）就大大减小了。这种校验的错误发现率是小于0.05的，不论T threshold 设为多大。而原来的voxel-wise FDR认为voxel之间是独立。而实际的fMRI数据经过平滑之后，voxel之间是不独立的，因此对于一个激活的脑区来说，用这种voxel-wise FDR校验得到的错误发现率就很高。

 

参考文献

 Justin R. Chumbley, Karl J. Friston.False discovery rate revisited: FDR and topological inference using Gaussian random fields.NeuroImage 44 (2009) 62–70.