來源： http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-572049.html，http://52brain.com/thread-15512-1-1.html
SPM8允許兩種FDR校驗。一個是voxel-wise FDR，另一個是topological FDR。
如果要做voxel-wise FDR 校驗，就把spm_defaults里的68行的defaults.stats.topoFDR 改為0。
（有很多朋友下載下來的spm在處理結果是只顯示FWE矯正和NOR,但是FWE矯正又太嚴格，我們往往需要FDR矯正來進行數據處理。spm的設置是在spm根目錄下的spm_defaults這個文件。需要再matlab中調用才能編輯。在matlab中輸入edit spm_defaults，在68行有defaults.stats.topoFDR = 1; 你把1改成0即可。當然你也可以對默認閾值、默認設置的激活體素大小進行設置。）
此時SPM8里的FDR按鈕會出現。在SPM里點results，選FDR校驗即可。
如果要做topological FDR 校驗，就把defaults.stats.topoFDR設為1（默認是1）。
首先在SPM8里點results——None（無校驗）——T threshold或p value（自己隨意設，默認的0.001也可以）——extent threshold（默認0即可）。
然后在左下側窗口點whole brain會得到results table。找到FDRc對應的值。然后再次點Results——None——T threshold或p value（輸入上一次的值，例如上一次是0.001，這一次還是0.001）——extent threshold（輸入FDRc對應的值）。這樣得到的激活圖就是cluster-wise FDR校驗的結果，也就是topological FDR校驗的結果。
SPM里面有peak-level FDR,見result table里面的FDRp，用FDRp對應的值作為height threshold得到的結果就是peak-level FDR的結果。用FDRc對應的值作為extent threshold得到的結果就是topological FDR（或cluster-wise FDR）的結果。
自己對topological FDR原理的理解（因為內部原理很復雜，不是特別懂，只寫出簡單理解，留着以后補充）：topological FDR是基於高斯隨機場理論，認為voxel之間不是獨立的，超過T threshold的voxel 構成了一個個cluster，然后對這些cluster進行FDR校驗，這樣獨立單元（原來是voxel總個數，而現在就是cluster的個數）就大大減小了。這種校驗的錯誤發現率是小於0.05的，不論T threshold 設為多大。而原來的voxel-wise FDR認為voxel之間是獨立。而實際的fMRI數據經過平滑之后，voxel之間是不獨立的，因此對於一個激活的腦區來說，用這種voxel-wise FDR校驗得到的錯誤發現率就很高。
參考文獻
Justin R. Chumbley, Karl J. Friston.False discovery rate revisited: FDR and topological inference using Gaussian random fields.NeuroImage 44 (2009) 62–70.