計測中に頭が動くので、その動きによるノイズの除去を目的とした補正である。頭のズレは、左右(x)、前後(y)、上下(z)方向、pitch(頷く・見上げるの回転方向)、yaw(左右を見る回転方向)、roll(首を傾げる回転方向)の6方向の偏位を求める。このズレは、アフィン変換で記述できる。基本的に最初に撮像したボリュームに合わせるように、2番目以降(TR)の各撮像画像に対してアフィン変換を行い、頭の動きによる雑音を除去する。標準化すべての人の脳は、他の人の脳とは少し異なります。脳の大きさと形状は異なります。各被験者のデータを標準脳に合わせて大きさと形を同じにして、同じ座標のボクセル同士が対応できるようにする。雑音の多いfMRIデータにガウスフィルターを適応する。fMRIデータは雑音が多い上に、標準化でさらに雑音が混入する。それらの雑音を除去するために、平滑化を行う。SPMでは、ガウスフィルターによる平滑化が行われる。この平滑化では、ガウス分布と各データを畳み込むことで、データを平滑化する。Maximum:FWHM)で指定される。これは、最大値の半分の位置でのガウス分布の幅を表している。ガウス分布の標準偏差(σ)を指定することになる。一般線形モデル各ボクセルごとにfMRIデータが得られる。このデータは、時系列データである。各ボクセルごとに統計的処理を行う。実験課題を行なっている(タスク)と、行なっていない(レスト)のfMRIデータの差を取るのが最も簡単である。これだけでは、雑音が付加されて、正しい賦活部分が得られない場合がある。そこで、統計的処理が必要になる。SPMでは、賦活を推定するためのモデルを仮定し、fMRIデータからそのモデルのパラメータを推定する。実際に観察されたfMRIデータとの差が最小となるように線形しきの係数を求め、統計的検定を行う。各ボクセルを標本データとしてボクセルの補正を行う。ブロックデザインについての設定です。SPM12のRealign(動き補正)の手順を記録します。SPM12のSmooth(平滑化)の手順をメモします。脳機能画像解析のメモSummaryβshort某大学院M1データ解析を勉強しています。プログラミングPythonC++ホーム検索トップサイドバーSummaryβshort某大学院M1データ解析を勉強しています。ネットワーク分析アーカイブ2020年2月12020年1月112019年12月62019年11月22019年10月52019年9月82019年8月102019年7月42019年6月72019年5月202019年4月82019年3月112019年2月122019年1月142018年12月132018年11月202018年10月242018年9月232018年8月162018年7月112018年6月182018年5月6タイトルとURLをコピーしました。