预处理对功能连接的影响

功能连接对噪声极其敏感，几个必须知道的问题：

1. 头动：即使毫米级的头动，也会系统性地增强近距离脑区的相关、削弱远距离相关（Power 等, 2012, NeuroImage）。如果患者组头动更大，就可能“制造”出组间差异。常见对策：24 参数头动回归、按帧位移（FD）剔除坏帧（scrubbing）、组间匹配头动并作为协变量。
2. 生理噪声：呼吸、心跳、白质和脑脊液信号通常作为干扰回归项去除；时间序列一般带通滤波到约 0.01–0.1 Hz。
3. 全局信号回归（GSR）：去掉全脑平均信号可以减少头动和呼吸伪迹，但会在数学上把相关分布整体往负方向推，造成部分负相关（Murphy 等, 2009, NeuroImage）。是否做 GSR 至今没有共识，稳妥做法是两种都报告。

Ciric 等（2017, NeuroImage）在 393 名青少年的数据上系统比较了 14 种被试水平的干扰回归策略，评价标准包括残余的头动–连接关联、头动效应的距离依赖、网络可识别性和回归消耗的自由度。结论是各方法之间存在明确的取舍：去噪越彻底，消耗的自由度越多，也可能去掉部分神经信号。没有一种方法在所有标准上最优，这正是需要把去噪策略写进预先确定的分析方案、并做敏感性分析的原因。