CONNチュートリアル 15: Second-level Analysis 群間比較

多くの方から、”Second-level Analysis”のチュートリアルを執筆するように言われていましたが、なかなか時間がとれなかったのでそのままになっていました。
ようやく、時間がとれたので second-level analysis にいきます。

First-level analysisで Done と押すと、以下のような画面になるはずです。

ここで、大事なのは、画面中央の “Subject effects” と “Between-subjects contrast” です。

CONNがすごいのが、SPMで設定するコントラストを自動で考えてくれるところです。

それでは、2群間の比較から行きましょう。

健常者より統合失調症でfunctional connectivityが落ちているところをまず探したいと思います。
年齢と性別は共変量として扱いましょう。

まずは、”Subjects effect” のところで、シフトキーを押しながら、

control
patients
age
gender

の4つを選択します。

次に、Between-subject contrastsで、”Any effects of interest” のところをクリックして、”control > patients”を選択します。

そうすると、上のコントラストが自動で [1 -1 0 0] となります。

つまり、SPMで自分で設定しなければいけないコントラストを、CONNは自動で設定してくれるのです。

そうすると、画面下に、統計の表があらわれます。

ただ、これは味気ないので、もう少しファンシーな結果を見ましょう。
画面左下にある “Results explorer” をクリックしてください。

これを見ていきます。

  • Define connectivity matrix
  • これは、connectivityの行列のサイズを示します。今は、164のROIを使っているとわかります。

  • Select seed ROI(s)
  • これは、左側にある図の seed がどれかを示します。今は、右前頭極がシードになっています。左側の絵が真っ黒ということは、右前頭極と相関をきたす領域で、統合失調症が健常者より落ちているconnectivityはなかったということになります。ちなみに、seedは、ひとつずつ変更していくと、左の絵が変わりますし、CtrlキーやShiftキーを使って複数選ぶことも可能です。下の”Select all”を選ぶと、ROIをすべて選ぶことになります。あたりをつけるために、やってみるといいと思います。今の場合でやった結果を下に示します。

  • Define thresholds
  • ここで統計の閾値を設定します。今は、FDRで多重比較補正をかけて p<0.05 となります。 閾値を変更したかったらここで変更します。

  • 統計結果
  • その下にあるのは、統計結果です。領域が出ているところを選択すると、左側でどのconnectivityかを示してくれます。

表示も変えてみましょう。

メニューの View -> axial view を選んでください。

そうすると、以下のようになります。

きれいですね。

coronal, sagittalも同様です。

そして、3d viewを選択すると、以下のようになります。

これも素敵ですね。

こんな感じで結果を表示できます。

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