We created box plots to visualize e

We created box plots to visualize extracted physiologicalparameters. We used R (Rstudio 2017) and R package afex[37] to perform a linear mixed effects analysis of theextracted physiological parameters between each lesiongroup and its corresponding visually-normal sites. As a fixedeffect, we entered the lesion pathology type into the model.As random effects, we had intercepts for patients andlesions. Visual inspection of residual plots did not reveal anyobvious deviations from homoscedasticity or normality.P-values were obtained by the Kenward-Roger approximation using R package afex [37].

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我们创建箱线图来可视化提取生理 参数。我们用R（Rstudio 2017）和R封装AFEX [37]执行的线性混合效应分析 每个病变之间提取的生理参数 组及其相应的视觉正常部位。作为一个固定的 效果，我们进入了病变的病理类型到模型中。 作为随机效应，我们不得不为患者和拦截 病变。残差图的目视检查没有发现任何 来自同方差或常态明显的偏差。 ，使用R包AFEX [37]和灰由Kenward-罗杰approxima获得P-值？

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我们创建了框图来可视化提取的生理 参数。我们使用 R （Rstudio 2017）和 R 包 afex [37] 执行线性混合效果分析的 提取每个病变之间的生理参数 组及其相应的可视正常站点。作为固定 效果，我们在模型中输入了病变病理类型。 作为随机效应，我们为患者进行了拦截， 病变。目视检查剩余地块未发现任何 明显偏离同源性或正态性。 P 值由使用 R 封装 afex [37] 的 Kenward-Roger 近似值获得。

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我们创建了方框图来可视化提取的生理 参数。我们使用R（Rstudio 2017）和R package afex [37]对 提取每个病变之间的生理参数 组及其相应的视觉正常部位。固定的 结果，我们将病变病理类型输入模型。 作为随机效应，我们对病人进行了截取 损伤。对残迹图的目视检查没有发现任何 与均质性或正态性的明显偏差。 p值是通过R包逼近得到的。（37）。

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