뇌영상2 신경영상 데이터 해석 실수 자주 하는 5가지 사례 신경영상 데이터는 뇌의 구조와 기능을 이해하는 데 필수적인 도구이지만, 해석 과정에서 흔히 발생하는 실수들이 있습니다. 특히 초보 연구자나 임상가들은 특정 패턴에 집중하거나 기술적 한계를 간과하기 쉽죠. 오늘은 신경영상 데이터를 다룰 때 자주 발생하는 5가지 해석 실수를 살펴보고, 이를 방지하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1️⃣ 통계적 유의성 과대해석신경영상 연구에서 가장 흔한 실수는 p-value에만 의존하는 것입니다. p 🔍 문제점:- 작은 효과 크기를 통계적 유의성으로 오해- 복수의 비교에서 우연히 유의한 결과가 나타날 가능성 무시 💡 해결책:- FDR(False Discovery Rate)이나 Bonferroni 보정 적용- 효과 크기(effect size)를 함께 보고- 사전에 표본 크.. 2025. 7. 12. 신경영상 데이터 해석의 핵심 10가지 원칙 신경영상 데이터는 뇌의 활동을 시각적으로 보여주는 강력한 도구입니다. 하지만 이 복잡한 데이터를 정확히 해석하는 것은 쉽지 않죠. 오늘은 신경영상 데이터 해석의 핵심 원칙 10가지를 알아보겠습니다. 🧠 1. 데이터 품질 우선 확인신경영상 데이터 해석의 첫걸음은 데이터 품질 검증입니다. 아티팩트(인공적 노이즈)가 있는지, 신호 대 잡음비(SNR)는 적절한지 꼼�히 확인해야 합니다. 특히 fMRI의 경우 움직임 아티팩트가 흔히 발생하므로 주의가 필요합니다. 2. 해부학적 구조 이해뇌 영역의 정확한 위치 파악이 필수적입니다. 브로드만 영역 같은 해부학적 지식이 없으면 활성화된 부위의 기능을 오해할 수 있습니다. 예를 들어 전전두엽 피질의 활성화는 의사 결정과 관련 있을 수 있죠. 3. 통계적 유의.. 2025. 7. 10. 이전 1 다음
