CONNチュートリアル 12: Denoising

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。

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CONNチュートリアル 12: Denoising” へのコメント

  1. 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.

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