空间置换检验（spatial permutation test）是一类专门用于空间数据的置换检验。它的核心目的是在构建零分布时，尽量保留原始数据的空间结构或空间自相关性，然后判断你观察到的关联是否仍然显著。在MRI数据分析中，我在文献中经常看到一种方法是使用基于皮层球面旋转的 spin test，可以使用Vertex-level和 ROI-level。我的问题是，如果使用的是Harvard–Oxford 图谱，是体积空间的 atlas，但想使用spin test，是不是需要将Harvard–Oxford volume 正确映射到 fsaverage surface，然后计算球面质心的坐标？那如果我先计算出MNI空间的质心坐标然后尽心坐标转换（从 MNI152 转换到 fsaverage），得到球面的质心坐标是否可行？如果可以的话应该如何做呢？另外是否用参数化的方法来做置换检验更合适呢？
- 我觉得如果是volume atlas的话，用BrainSmash包提供的方法更好（我写过一个博客），不需要转换到皮层上，而且也可以用于皮下结构。
- 投射到皮层的思路我觉得也是可行的，spin test应该并不需要质心坐标。具体怎么做，我感觉需要参考要使用的软件包的要求。
我在文献中看到的spin test貌似需要计算一个坐标，例如这个代码： GitHub - frantisekvasa/rotate_parcellation: Code (in Matlab and R) to perform a spherical rotation (permutation) of a parcellated cortical map. · GitHub 。我就想了解投射到皮层的话，应该怎么做，之前看到您写过一篇文献，是关于MNI152 和 fsaverage 相互转换的，那我得到MNI空间的质心坐标，能否直接投射到fsaverage空间得到相应的坐标，然后来做spin test，这样是否合适呢？当然，我也会了解下您说的BrainSmash包
- 我看了一下你发的代码链接，如果是打算用这个代码来分析的话，它提供了一个
centroid_extraction_sphere.m函数来提取脑区坐标。如果要用这个函数，那么可以将你的volume atlas转换成FreeSurfer皮层分区的格式（.annot），可以用MNI152-fsaverage相互转换那个代码来实现。直接将MNI坐标转换成球形坐标我不太确定是否可行，完全没有试过。 - 你也可以试试neuromaps这个包，用起来可能更简单一点。