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In den letzten Jahren kommen zunehmend Methoden der sogenannten Echtzeit-fMRT zum Einsatz. Dabei werden schon während der fortschreitenden Sitzung die zum jeweiligen Zeitpunkt vorhandenen Daten analysiert und Ergebnisse zurückgemeldet, so dass der weitere Fortschritt der Sitzung danach modifiziert werden kann. Die Besonderheit bei der Analyse von funktionellen Bilddaten liegt in der Abhängigkeit zwischen den zeitlich benachbarten Aufnahmen. Für diese zeitliche Korrelation wird zumeist ein autoregressiver Prozess erster Ordnung unterstellt.

Im Zusammenhang mit Analysen von solchen Daten untersuchten wir die in klinischen Studien etablierten gruppensequentiellen Prozeduren nach Pocock [1] und O'Brien-Fleming [2], die trotz mehrfacher Durchführung von Tests die Einhaltung des Testniveaus im multiplen Sinne garantieren. Da bei der Herleitung von kritischen Grenzwerten der sequentiellen Prozeduren auch von unabhängigen Stichprobenelementen ausgegangen wird, können diese aufgrund der Korrelation für die Auswertung der funktionellen Daten nicht einfach kritiklos angewendet werden. Aufgrund dessen erfolgte eine Adaption der vorhandenen Methoden an die Situation von abhängigen Daten. Dabei wurden unter Einbeziehung der zeitlichen Korrelationsstruktur die kritischen Grenzwerte für die sequentiellen Prozeduren modifiziert.

Da auch die Tests zu den verschiedenen Analysezeitpunkten die Abhängigkeit zwischen den Stichprobenelementen berücksichtigen müssen, wurde das hier über die in der Praxis der funktionellen Bildgebung etablierten Adjustierungsverfahren erreicht. Dazu gehören ein Pre-Whitening-Verfahren und eine Satterthwaite-Approximation. Als eine Alternative zu parametrischen Methoden wird ein Permutationstest betrachtet, wobei ganze Blöcke aufeinanderfolgender Stichprobenelemente permutiert werden. Die durchgeführten Simulationsuntersuchungen bezogen sich ausschließlich auf die Situation des Einstichprobenfalles zur Prüfung der Nullhypothese, dass die normalverteilten Daten den Erwartungswert 0 haben.

Die Simulationsergebnisse mit der Satterthwaite-Approximation, kleinem Gesamtumfang und einer größeren Zahl von Interimsanalysen zeigten die erwartete Auswirkung der Korrekturmaßnahmen von kritischen Grenzwerten. Bei geringerer Zahl von Analysezeitpunkten und größerem Gesamtumfang lässt der Einfluss der Korrelation auf die Grenzwerte schnell nach.