11 thoughts on “SPMのPlotの理解

  1. 納得です‼️いつも丁寧に教えていただき、ありがとうございます。勉強になります。

  2. 大変お世話になっております。
    おかげ様で、論文も後は、Figureを調節するだけとなりました。
    Figureについて質問させていただきたいのですが、
    先生の”Plotの理解”のスライド、14ページ通りに、Voxel Valueをmatlabから取り出し、Voxel valueをY軸に、covariate of interestをX軸にして、scatter plotを書こうと思っています。それにcovariateについてのmatlabから取り出したβと、FWEの p値を付けようと思うのですが、この図は間違っていないでしょうか。文字だけで分かりにくいかもしれませんが、ご教授いただければうれしく思います。
    よろしくお願いいたします。

    • いくつかコメントさせてください。

      1. 取り出す方法は問題ないと思いますが、取り出す領域、そして、Adjusted, predictedのどちらを使ったかを明確にすることが必要です。
      2. 数値を取り出せば、ExcelやSPSSなどを用いて相関係数を求めることができますので、そちらがいいと思います。その際に得られるp値を報告されたらいいと思います。
      3. βについては、報告しなくてもいい気がしますが、いかがでしょうか。
      • ありがとうございます。また、以前、matlab上に計算されるvoxel value 生値は、共変量も加味した値とご教示頂いたと思うのですが、covariate of no interest の数を変えても、matlab上に計算される生値は、変わりません。計算される生値は、covariate of no interest のみを加味した値という理解で良いのでしょうか。covariate of interestまで、考慮されているのでしょうか。matlab上に計算される生値は、adjusting all covariates と論文に記載してもよいのでしょうか。。コメントが重複していましたらすみません。教えていただけると助かります。お忙しい中すみません。よろしくお願い致します。

        • 誤解をもたらしてしまったらすみません。
          voxel valueの生値は、言葉どおり生値で、MRIなりSPECTの信号値そのものです。
          一方、Yやyといった値については、生値ではなく、一般線形モデルにフィットさせた値になりますので、共変量などを加味した値になりえます。
          一番変わるのはbetaだと思います。covariate of no interestの数が変わると、betaの値は変わると思いますが、いかがでしょうか。

          • そうだったのですか。ありがとうございます。ということは、①相関係数をSPSSで計算するときは、covariate of no interestを制御変数に入れ、生値とcovariate of interestの関係を偏相関をしてみる、という方法でよいのでしょうか。②Yやyが共変量の影響を受けるとなると、Yやyとcovariate of interestの関係を見る時は、制御変数にcovariate of no interestを入れなくてもよいということでしょうか。また、③Figureについては、生値よりもYやyを使用する方が好ましいのでしょうか。過去の論文には生値が使用されているものは少ないように思うのですが、どうなのでしょうか。質問続きですみません。よろしくお願いいたします。

          • 各質問に対しての私の考えを述べさせていただきます。
            1. それがまさにSPMでやっていることと私は理解していますので、SPSSでやろうとするとそうなるかと思います。
            2. はい、そうだと思います。
            3. 生値を使う人は確かに少ないと思います。

            以上、よろしくお願いします。

  3. 大変お世話になっております。

    ①それぞれのボクセル値を先生の資料を参考に出してみました。
    すると50-95の値がずらっとmatlabに表示されました。
    先生の資料の表に書かれているボクセル値は1以下の値が多いように思うのですが、
    これは、使っている核種によって、または定量、定性で違うのでしょうか。
    ②SPSSに計算されたボクセル値を打ち込んで、独立変数とみなし、
    covariate interestを従属変数とし、回帰分析によってβを計算したところ、
    SPMでmatlabに表示されたβと違いました。
    これは、SPMでは、行列計算をしているからでしょうか。
    このように、SPSSなどにmatlabで計算されたボクセル値を打ち込んで、
    その他のcovariate of no interestも考慮し重回帰分析した結果を論文に記載するという方法は間違っているのでしょうか。
    ③過去の文献にはよく、figに、covariate of no interestを調整したZスコアがY軸に、X軸には、covariate of interestが書かれた回帰直線グラフがあります。SPMでcovariate of no interestを調整した、Zスコアというのはどこかで表示できるのでしょうか。

    いつも質問だらけですみません。
    よろしくお願いします。

    • 藤沢先生

      1. 値はモダリティによって全く変わります。
      私のスライドは、VBMのものです。VBMの前処理の後のデータは、データの値は1前後になります。
      一方、PETやSPECTに関しては、信号値が全く異なります。

      2. スライドでは、詳しくは説明しませんでしたが、
      この値は、Global normalizationと共変量の値に大きく左右されます。
      先生の値が50−95ぐらいということは、おそらく、Proportional scalingをされているからだと思います。
      出てくる値は、共変量も加味した値になります。

      >このように、SPSSなどにmatlabで計算されたボクセル値を打ち込んで、
      >その他のcovariate of no interestも考慮し重回帰分析した結果を論文に記載するという方法は間違っているのでしょうか。
      これ自体は間違っていません。ただし、ボクセル値を取り出すときに、共変量を加味していない値を取り出すことが重要になるでしょうか。
      そうしないと、SPSSなどで、共変量が加味された値と何らかの共変量の相関を見ると、何を見ているかわからない状況になるからです。

      3. SPM96などでは、Z値を取り出すようにしていましたが、最近は、T値で表示するのが主流かと思います。T値は、spmT_xxx.niiの値を取り出してくればそれで大丈夫です。ここでのT値は、covariate of no interestを調整したT値です。
      T値はZスコアに変換することはできます。

      SPMで、Matlabのコマンドウィンドウにおいて、

      spm_t2z(t,自由度)

      とすると、その結果がZ-scoreで表示されます。

      例えば、t値が3.4、自由度が120であれば、

      >> spm_t2z(3.4,120)

      ans =

      3.3153

      となり、Z-scoreが3.3であることがわかります。
      自由度は、SPMの結果を見ていただければ、SPMT{120}などと書かれているところの数字が自由度を意味します。
      実際には、Nの数-デザインマトリクスの列数です。

  4. 今までの自分の理解とまったく違いました。。。
    ありがとうございます。

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