选了两个ROI（ROI1和ROI2），实验组 vs 对照组，分别计算得到ROI1-wise FC和ROI2-wise FC的统计结果。问题：对这两个ROI-wise FC统计所得结果进行异同比较，请问下一步是做什么统计？还是一开始计算的时候，用哪种统计方法直接比较两个ROI-wise FC的结果？求助，感谢。
不是很清楚你想要比较什么？也许可以做相关分析或者算一下Dice Coefficient。
老师，我重新梳理了一下思路。我做的是基于种子点的功能连接，选了三个ROI。
首先，分别计算ROI1，ROI2和ROI3和皮层各体素的功能联系，发现这三个都和PFC，CG有显著的功能联系。由此，得到结论是这三个ROI和皮层有相似的功能联系。
但是做ROI-ROI FC时，发现这三个ROI两两之间有强相关。
因而，进一步去比较ROI1，ROI2，ROI3和皮层的功能联系差异，把另外两个ROI所有时间点的信号值取均值作为协变量，比如计算ROI1-wise FC时，把ROI2和ROI3的时间点的信号值取均值作为协变量，分别得到ROI1，ROI2，ROI3和皮层的功能联系，由此说明他们和皮层的功能联系是不同的。
可以这么去理解吧？不知道有没有这么操作的？
我觉得可以的。有一个细节是，作为协变量，不需要把另外两个ROI的时间序列平均，直接当作两个协变量就行了。
老师好，我按照这个想法去计算，存在一个问题，其他ROI的时间信号当做协变量是放在哪个环节？有以下几种想法：
①放在预处理的步骤？类似回归脑脊液/白质信号时，额外添加这个ROI的时间序列为协变量？但这样一来的话，分析一个ROI，就需要重新做预处理，想想也不太合理。
②放在计算种子点功能连接这一步？但是我用dpabi软件计算，不知道在哪里添加这个协变量。我更倾向于放在这个环节，不知道是不是自己没找对位置？
③放在组间统计这一步？重新查了文献，CONN工具中有Multivariate Seed-Based Connectivity (mSBC)这样一个相似的功能Multivariate SBC maps are computed as semipartial correlation coefficients between an ROI BOLD timeseries and each individual voxel BOLD timeseries, after controlling for one or several other ROI BOLD timeseries.这一步是放在预处理结束后，一阶分析中。按照这个思路反推，将时间序列当做协变量还是放在统计这一步？
确实没太整明白，再次前来求助，感谢老师的解答。
我觉得最简单的做法是，你现在手上有三个ROI的时间序列，直接在一般统计软件里（比如，R，SPSS或者excel）做一下回归，得到去除协变量（即另外两个ROI）后的残差序列去做后续分析（这个时候就跟普通的seed-FC流程一样了）。先回归用残差做的效果应该和你提到的CONN里面的这个semipartial correlation一样（我不清楚DPABI里是否有partial correlation或者semi-partial correlation的选项来计算FC）。
老师，我是用dpabi或者restplus软件进行Seed based connectivity分析，具体操作：先导入预处理后的图像数据，再导入ROI，在dpabi软件选择Functional connectivity / restplus软件选择Functional connectivity、voxel-wise，这样软件直接计算得到ROI和全脑各体素间的相关系数，生成zFCMap，后续直接用zFCMap进行统计分析。
按照您所说，我用统计软件先得到回归协变量（即另外两个ROI）后的残差序列，再用这个时间序列和全脑各体素做相关性分析。那返回到dpabi或者restplus软件，应当怎么操作用这个时间序列和取脑各体素做相关性分析呢？这一点我不太理解，是不是我又理解错了？
那我可能搞错了，我以为可以直接把“图像+时间序列”当做输入。我对DPABI/RESTPLUS操作都不熟悉。如果如你所说，只能使用“图像+ROI”作为输入，那似乎只能在图像本身把协变量去掉。但这样太麻烦了。
老师，按照你提到在图像本身把协变量去掉，是不是理解成：预处理环节中，回归脑脊液和白质信号时，同时回归控制脑区的信号；每计算一个种子点的功能连接，从回归协变量这一步接着往下做，是这个意思吧。
另外先前有一个问题：我选了两个ROI（ROI1，ROI2），做基于种子点的功能连接，按常规分别做组间比较，各自得到一个统计结果图（图1，图2）。接着，我将统计结果图1和图2做减法运算，假设得到的结果落在IC脑区，是不是可以描述为ROI1和IC的功能连接，大于，ROI2和IC的功能连接？
（1）是的，不过我觉得这样做太麻烦了。我建议你去问问DPABI或者RESTPLUS的开发者，看看可不可以用现成的时间序列做输入来做seed-FC。或者可不可以用semi-partial correlation或者partial correlation来做seed-FC。我觉得这个功能应该是基本功能。（2）应该不能。因为你前面是做了组间比较，所以图1、图2反映的是组间差异，而不是FC本身，因此，IC脑区只能说明ROI1和IC的功能连接与ROI2和IC的功能连接在组间差异上有差异。