5.4.3 三种水平的分析
图像标准化后可以进行基于体素（voxel-based）、基于脑白质图谱（atlas-based），以及基于纤维束示踪的空间统计（tract-based spatial statistics，TBSS）的三种水平的分析。
1.基于体素的分析
将标准化后的FA或MD等其他参数的图像进行平滑处理，减少噪声和被试之间未对齐的影响，通常使用4 mm或6 mm高斯核对图像进行平滑处理，如图5.30所示。
图5.30 图像平滑处理
之后可进行上述指标的组间比较（双样本t检验），将有显著差异的体素集群参数求平均，最后与临床指标进行相关分析等。例如，Sabine等在2010年发现乳腺癌患者化疗后会引起脑白质结构改变，通过分析发现，进行化疗的患者中FA显著降低的体素主要分布于枕叶上束、前肢内囊以及前放射冠；MD明显增加的体素主要分布于上纵束、胼胝体、扣带以及前放射冠。将这些区域的FA、MD与神经心理学测试成绩进行相关分析发现，部分区域的异常与认知功能受损存在相关。由此推断，乳腺癌患者化疗引起的脑白质结构改变及其与认知功能受损存在一定联系。
2.基于白质图谱的分析
与基于体素的分析不同的是，基于白质图谱的分析将大脑划分成一些感兴趣区，然后将感兴趣区内体素的相关指标进行平均，接着将每个感兴趣区内的指标进行组间比较，或者与临床指标进行相关分析。
例如Karen等在2009年发现创伤性脑损伤的青少年感觉组织测试评分普遍低于对照组（在姿势控制方面存在缺陷）。基于白质图谱的分析发现，存在创伤性脑损伤的青少年在小脑、丘脑后辐射和皮质脊髓束的各向异性显著降低，且各向异性值与感觉组织测试评分有显著相关性。
3.基于纤维束示踪的空间统计的分析
首先对所有被试FA图像进行配准，计算均值并进行骨架化，得到平均FA骨架，接着将被试的扩散指标投射到骨架上。最后创建带有骨架数据的单独图像，得到的图像可直接用骨架上的体素进行基于体素的统计分析，步骤如图5.31所示。这种分析方法避免了基于体素的分析中空间平滑的过程。将其应用于多个被试的数据分析，能够提供更好的敏感性和可解释性。
图5.31 TBSS步骤示意图
Huang等通过TBSS方法构建FA骨架，对投射到FA骨架上的体素进行分析，发现存在患抑郁症高风险因素的健康青年的胼胝体、上纵束、钩状束和额枕下束各向异性比值较普通青年显著降低，可能是抑郁症的易感性标志。