Setupがすべて済んだらDenoisingです。
正直、ここはすべてデフォルトのままで大丈夫です。
ただ、ひとつひとつ確認する価値があります。
確認ポイントはいくつかあります。
- 左の “Confounds” をご覧ください。ノイズを減らすために、白質、CSF、realignment, scrubbingの情報を使っています。
- 左下にはバンドパスフィルタの情報がのっています。
- 一番右のSubjectsを選ぶことで、各個人のデータがどのようにノイズが減るのかがわかります。
- ヒストグラムで、実際にデータがどのようになるのかが直感的に理解できます。灰色のヒストグラムがDenoising前、黄色のヒストグラムがDenoising後です。
- ヒストグラムの下はボクセル同士のconnectivityがDenoisingによってどのように変化するかを示しています。これを見ると、ノイズによる見せかけの相関が減っていることがわかります。
- 相関グラフの下は、BOLD信号のタイムシリーズの信号値がDenoisingによってどのように変化するかを示しています。
これをひと通り確認したら、左下の”Done”をクリックしてください。
先ほどのOptionsの時と同じ画面が出ますので、 “Start” で処理がはじまります。
＞＞BOLD信号のタイムシリーズの信号値がDenoisingによってどのように変化するかを示しています
お世話になります。
下記の内容と重複するかもしれませんが、
https://www.nemotos.net/?p=5382
こちらの波形を出力するにはどのようにすればよろしいでしょうか？
これは、Denoising前後の波を取り出したいという意味になりますでしょうか？
ご返信ありがとうございます。
はい、そうです。
Global signalのBOLD timeseriesの前後の波形を取り出して、実際にどのように変化しているのかをみたいです。
返信が遅くなりました。
そうしたら、以下の感じでどうでしょうか。
– denoising前後の画像を同定する
denoising前: swau元画像
denoising後: dswau元画像
– mask画像の作成
SPM の ImCalc を使って、dswau 画像の最初のタイムフレームを読み込み、i1>eps として、mask.nii を作成
– 3つの画像を spm_vol で読み込む
denoising前 を V1, denoising後 を V2, mask画像 を msk とし読み込みます。
V1 = spm_vol(spm_select); denoising前の画像を指定 V2 = spm_vol(spm_select); denoising後の画像を指定 msk = spm_vol(spm_select); mask画像を指定– time course の計算
spm_summarise を使って、平均time_courseを計算します。
t1 = spm_summarise(V1, msk, @mean); t2 = spm_summarise(V2, msk, @mean);– プロット
比較できるように縦に２つ並べてみます。
subplot(2,1,1) plot(t1) subplot(2,1,2) plot(t2)試してみてください。
根本清貴先生
はじめまして．同志社大学文化情報学部にて，fMRIのデータ分析のためにSPMやCONNを使い始めている学部生です．
現在，『fMRIデータの脳活動・機能的結合性の解析』（https://www.ishiyaku.co.jp/search/details.aspx?bookcode=266010）を参考に，SPMやCONNに触れており，書籍の付録として与えられているDMNのデータから，Denoisingを行ってデータからノイズを取り出す作業を行いました．
ここで，ノイズを取り出したデータからtxtやcsvの形式で時系列のデータを取り出すことができるのか疑問に感じ，こちらにコメントさせていただきました．
お忙しいところ申し訳ありませんが，ご返信いただけたら幸いです．
DMNのデータでノイズを取り出したデータから時系列データを取り出したいとのことですが、もうちょっと詳しく教えていただけませんか？
入力画像はDMNとありますが、すみません、その書籍が手元にないので、DMNのデータというのがどういうものなのかちょっとわかりません。NIFTIデータですか？
時系列データは、DMNの関心領域のデータの平均値を取り出したいということでしょうか？
こんにちは．ご返信が遅くなり申し訳ありません．
現在，DMN（安静時のデフォルトモードネットワーク）における脳のダイナミクスがどのようなものかを時系列データにて確認をしたく，分析を行なっています．説明が不足及び誤っていたら申し訳ありません．
使用するデータは脳機能画像（1人あたり120枚分が5人分）のNIFTIデータであります．また時系列データはDMNの関心領域（ROIs）のデータの平均値を取り出したいという認識で問題ありません．
了解です。
それでは、そのやりかたをまとめてブログに載せようと思います。
載せたら改めて記載します。
ありがとうございます．
よろしくお願いいたします．
以下にまとめてみました。
https://www.nemotos.net/?p=5382
試してみてください。