来源： http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-572049.html，http://52brain.com/thread-15512-1-1.html
SPM8允许两种FDR校验。一个是voxel-wise FDR，另一个是topological FDR。
如果要做voxel-wise FDR 校验，就把spm_defaults里的68行的defaults.stats.topoFDR 改为0。
（有很多朋友下载下来的spm在处理结果是只显示FWE矫正和NOR,但是FWE矫正又太严格，我们往往需要FDR矫正来进行数据处理。spm的设置是在spm根目录下的spm_defaults这个文件。需要再matlab中调用才能编辑。在matlab中输入edit spm_defaults，在68行有defaults.stats.topoFDR = 1; 你把1改成0即可。当然你也可以对默认阈值、默认设置的激活体素大小进行设置。）
此时SPM8里的FDR按钮会出现。在SPM里点results，选FDR校验即可。
如果要做topological FDR 校验，就把defaults.stats.topoFDR设为1（默认是1）。
首先在SPM8里点results——None（无校验）——T threshold或p value（自己随意设，默认的0.001也可以）——extent threshold（默认0即可）。
然后在左下侧窗口点whole brain会得到results table。找到FDRc对应的值。然后再次点Results——None——T threshold或p value（输入上一次的值，例如上一次是0.001，这一次还是0.001）——extent threshold（输入FDRc对应的值）。这样得到的激活图就是cluster-wise FDR校验的结果，也就是topological FDR校验的结果。
SPM里面有peak-level FDR,见result table里面的FDRp，用FDRp对应的值作为height threshold得到的结果就是peak-level FDR的结果。用FDRc对应的值作为extent threshold得到的结果就是topological FDR（或cluster-wise FDR）的结果。
自己对topological FDR原理的理解（因为内部原理很复杂，不是特别懂，只写出简单理解，留着以后补充）：topological FDR是基于高斯随机场理论，认为voxel之间不是独立的，超过T threshold的voxel 构成了一个个cluster，然后对这些cluster进行FDR校验，这样独立单元（原来是voxel总个数，而现在就是cluster的个数）就大大减小了。这种校验的错误发现率是小于0.05的，不论T threshold 设为多大。而原来的voxel-wise FDR认为voxel之间是独立。而实际的fMRI数据经过平滑之后，voxel之间是不独立的，因此对于一个激活的脑区来说，用这种voxel-wise FDR校验得到的错误发现率就很高。
参考文献
Justin R. Chumbley, Karl J. Friston.False discovery rate revisited: FDR and topological inference using Gaussian random fields.NeuroImage 44 (2009) 62–70.