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めもめも ...〆(。_。)

認知心理学・認知神経科学とかいろいろなはなし。 あるいは科学と空想科学の狭間で微睡む。

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ほっほい。
個人ROI解析もだいぶたけなわ。
習っている先輩にリテイクされる回数もそこそこたけなわ。
そろそろ次の段階にいきたいです。
「解析ひといきついたら紅茶買いに行く」っていうのは解析終了しないフラグだったのかもしれん。うかつだった。

・・・まあ今試行錯誤しとくのもあとあとのためだよね・・・

というわけで今回は、ROI解析してたらクラスターがひとかたまりじゃなかったーっていうときのおはなし。

機能的にROIを決めたら、そのかたまりがきれいなかたちをしているとは限らないわけです。
きれいな円じゃないのはしょうがないけれど、まるいのが2つくっついたようなかたち(∞みたいな、といえばいいのか?)、ゆきだるまをころがしたようなかたちのクラスターも中にはあります。
それって2つの違うクラスターがくっついて1こに認識されちゃってるのではなかろーか?なんとか分離できないものか?と先輩に質問したところ、MarsBaRによる解決策を授けていただきました。

わたしは勝手に上記のようなクラスターを「ゆきだるまクラスター」と呼ぶことにしたので、題して「ゆきだるまクラスター退治法」はじまりはじまり。


と、いうわけで、ちゃきちゃきゆきだるまを退治してしまいましょう。

まず、ゆきだるまクラスターのうち、自分のみたいほうの塊の中心はどこか見極める。
これはSPMのほうのResultsで、ROIだして、overlay→sectionで構造画像重ねて、どっちのゆきだるまがどこ中心でどれくらいの幅なのか見極めるしかない(と、思う。もっとスマートな方法もありそう)。
とりあえず上のしろいほーの図で右クリックしたときにでるgoto nearest suprathreshold voxelとかgoto nearest local maximaをうまいこと利用するとなんかあたりがつく。

そいでもって、中心の座標とかだいたいの幅とかめもっといたら、今度はそいつをROIとして書き出す。
手順としては

1)MarsBaR起動。
2)ROI definitionからBuild選ぶ。
3)Box(centre, width)選んでみる
4)中心となる座標入力(MNIで)
5)そこから幅入力。xyzそれぞれに指定。
6)全部デフォルトでぽちぽちっとな。

または、

3)Box(ranges XYZ)選ぶ
4)X座標最小値・最大値いれる
5)Y座標最小値・最大値いれる
6)Z座標最小値・最大値いれる
7)全部デフォルトでぽちりぽちり

3)Sphere選ぶ
4)中心座標入力
5)半径にゅうりょく
6)デフォルトで(ry

デフォルトで・・・って言ってるとこはたいがいROIの名前とかなんでお好みで。
とりあえず後からわかるようにつけような。
>自分

これで自分が調べたいほうのかたまりを選ぶためのROIができる。
どの方法がいいのかは悩みどころ。
あとでROIの中心の座標とか結果にするんなら中心を設定するBox(centre, width)かSphereのがいいのかも。
論文ではSphereばっか見かける気がする。

これとゆきだるまクラスターを重ね合わせることで、よぶんな領域をおとしたROIにすることができる。

1)ROI definitionからTransform選ぶ。
2)そのうちのCombine選ぶ。
3)複数ROIファイル選ぶ(元のクラスターのROIとさっき作った自分が見たいROI)。
3)Functions to combine ROIで、共通部分(いわゆる論理積、AND)が欲しいなら「r1 & r2」
合計部分(いわゆる論理和、OR)が欲しいなら「r1 | r2」を記入
4)てきとーな名前をつけとく

こうしてできたROIでResultsやればいいのですね。
ResultsのやりかたはMarsBaRのとこ参照で。


と、こうしてみると最初不安に思ってたよりも機能的ROIって収斂していくなあ。
だからこそ引用されまくってるし方法としてメジャーなのだろうけど。
うっかり局在論信者になりそうな気分もわからんでもない。
いやまあここからが大議論なのは承知の上で。






以下勝手な感想。

今気づいたんだけど、こうやって研究めもを恥ずかしげも無く人目に晒すことで、恥は晒すもののvikingさんのようなプロが颯爽と登場してくださったり他研究室のノウハウをこっそり垂れ込んでもらったりして、自分の研究室におるだけではわからない知識がちょこっとずつたまるんじゃなかろうか。
すげえ。ウェブすげえ。
と無駄に感動する情報弱者。

わたしは既存コミュニティに新参するのが苦手なので、徒弟制度的なコミュニティに属しておとなしく知識吸収に努める、とかようやらんのですよ。
いやまあ象牙の塔にいる以上は多少はやってるんやろーけど。
でもおおらかなぼすの下じゃないと多分やってけない。
思ったことはすぐに口に顔に出してしまうし気分にむらはあるし興味のないことを何年もじっくりやるとか苦痛でしかないし。
自分の興味ある分野の研究をしながら強化学習で研究に伴うスキルを獲得しようとするから多分すげー無駄が多い。
あとコミュニティ内に秘められた謎の技術にはなかなか迫れない。

某研究者が半笑いで嘆いていたのだけども、「MRI研究の方法はMRIギルドに入らないと習得できないようなものだものね」と。
どこか既存コミュニティに潜り込まなければ、そもそもMRI研究に新参者が着手することは不可能なのだ。
(まあ装置の問題やら技術の問題やらあるけども)
ところがネットだと、そのコミュニティの壁ってのがけっこうかんたんに緩む。
わたしは自分が在籍する研究室に無関連のひとに自分の醜態を晒し、見かねた別コミュニティの先達が助け舟を出してくださる。
こうやってうまれた集合知があれば、「MRIギルド」に深入りしなくてもMRI研究に着手することも可能になるんじゃないだろーか。
・・・いや装置とかの問題があるから無理か。
それでも、多少の人脈さえできれば、ギルド徒弟制度のもとで修行を積まなくても、異分野提携研究ぐらいはできるようになるんじゃないだろーか。
いや飛躍しすぎか。

そもそも、MRI研究がおてがるになればなるほど、似非科学的な山師の跋扈も簡単になるわけで。
んでも、山師的物言いを疑問に思ったひと(特に教育分野は医学知識しっかりある人が多いわけではないだろうから振り回されそう。現に振り回されてるのか?)が、山師言説を検証したいとか検証した結果を見たいとか思ったときに、まず徒弟制度のギルドに入るところからねってなったらたぶん挫折する。
ギルドはいらなくても検証程度はできますよ、ってなったら山師に遊ばれてる分野(・・・やっぱ教育か?あとは行動療法的なとこ?)からの猛反論で山師ども退散、とかなりませんかね。
反論できるくらいMRI分野について知識があれば最初から山師にひっかからないか。

あー。
錯綜してきよった。

要約。
自分用のめもをネット上に置くことで、「恥晒すけどネット環境あるとこならどこでもめもが見れる」という当初考えていたメリット以上のものが得られる可能性がある。
ひとつは、リアルでは得られない他コミュニティからの知識。
あと可能性として、わたしに匹敵するくらいどしろーとの誰かが、何らかのきっかけでMRI分野に参入したいとなったとき、めんどくさいことすっとばして知識だけ得られるかも。
あくまで可能性。
・・・ぜんぜん体系だってないから役に立たない可能性のほうが高くね?というツッコミはいまさらなのでのみこむ。

あ、当初の目的のひとつだった「非研究者のともだちに自分の研究および研究生活をわかりやすく紹介」がどっかいってしまってるなコレ。
そのへんうまいこと論理和とっていくしかないか。

そこがWeb 2.0(笑)の可能性ですね
僕自身「業界外」の人間でしたので、聞きたいことがある時に相談する人がいなかったり頼れる師匠がいなかったりした時の気持ちはよくわかります。最終的に僕は相談する相手がいないままでしたので、結果としてかなりの時間をかけて独学するハメになってしまいました。細かいことまで知っているのは、頼れる師匠を持たないままかなりの時間を過ごしてきてしまった裏返しでもあるのです。

なので、いかにweb上であろうと困っているfMRI初心者(失礼)の方々を見つけたら、どうしても助け舟を出さずにはおれないのですね。もっとも、こういう性分の研究者というのは特に自然科学の世界には多いもので、今まではそういった助け舟というのは例えばサマースクールの類などで直に交流しない限りは期待できないものでした。それが現在ではweb上でもできるというところに、これまでにはない新しい可能性があるのではないかと思っています。

ところでROI analysisなんですが。BVにもROI analysis toolがあって、非常に便利です。AND/OR結合もできますし、そこから生BOLD信号データのエクスポートも可能です。これにBVQXtoolsを加えれば、Matlab上でそれらのデータを自分でいじくることもできます。ご検討下さい。
by viking URL 2010/02/09(Tue)02:42:52 編集
いい時代になったものですね
なるほど。vikingさんはMRIのプロであるばかりか独学のプロでもいらっしゃるわけですね!
すばらしい助け舟を何度もありがとうございます。

特に日本ではfMRIについて原理から実験まで教えてくれるような学部・大学院ってないのかもしれません。
MRI研究法というのは研究室の中で代々伝わっていく秘伝の書なのですね。
秘伝の書をウェブ上にさらけ出すことで、MRI研究の裾野が広がって、発展速度が速くなって、世界のあちこちで(せっかく日本語なのだから特に日本で)どしどしすごい研究が生まれればいいですね!
・・・あ、でもそうしたらわたしののうみそ容量ではついていけなくなってしまうかもしれない・・・
夢見るだけならフリーですが。

ROI analysisだけ考えてたら、なんだかSPMよりもBrainVoyagerのほうが魅力的にみえてきました・・・
なんてこった。
この春宗旨替えを検討してみます。

そういえばSPMは最初からDCMが入ってたりしますし、全脳のほうがメインなのかも?とへんな勘繰りをしてしまいます。
ROIを設定することに関する議論は、肯定派否定派どっちも正しい気がして、初心者は悩んでしまいます。
結局「すみわけ」の問題なのかもしれませんが。

今回、というかしばらくはまったく関係ないのですが、流行りモノに心惹かれてSVM的なことも将来やってみたいなあーと夢想しています。
(何年先になるのか検討もつきませんが・・・)
そこいらも含めて、ソフトウェア面も原理面も勉強していきたいと思っております。
成長速度はかたつむりの歩みより遅いですが(むしろかたつむりって意外と動くの早い)、笑ってご寛恕いただけましたら幸いです。
by az 2010/02/09(Tue)03:35:29 編集
fMRIの宗門、ROI analysis
某研究所ではfMRI実験をやる場合はわざわざMRI技官チームに弟子入りして、ンヶ月修業してからでないと実験させてくれないと聞きますからねぇ。本当は、博士院生やらポスドクにもなってからわざわざそんな手間をかけなくてもいいように、きちんと課程教育機関を整備するべきなんだと僕も思います。僕も「秘伝」となると知らないことだらけですし(シミングとか)。

ROI analysisについては、肯定派・否定派という見方もありますが、僕も「住み分け」だと理解しています。結局、目的に応じてwhole brain analysisとROI analysisを使い分ければよいわけで、実際問題どちらの手法がより効果的か?という点についてはきちんと切り分けられているものです。これはもうある程度先行研究を参考にしていくしかないので、頑張ってサーベイなさって下さい。

ちなみに、DCMはROI analysisで使うものではありませんか? とはいえ、SPMはいわゆる「ヨーロッパ型」でwhole brain analysisが好きな研究者に広く使われるもので、BrainVoyagerは「アメリカ型」でROI analysisが好きな研究者に広く使われる、というこれまた住み分けがあるようです。実際、そのように機能が特化しています。

ともあれ、多くの原理が絡む実験手法を用いる場合には、原理の勉強あるのみです。頑張ってください。
by viking URL 2010/02/09(Tue)23:57:27 編集
ぬわー
や、ややこしいですね・・・住み分け。

今の実験は先行研究でROI analysisが主流でそこからうまれた議論にはなづらつっこみたくてしかたがないので、「今はROI analysisでいい」と言えますが、今のが終わったあと新しい実験始めるときにどっちが適切かちゃんと自分で判断できるようにならないといけませんね。
やはり勉強あるのみです。


DCMに関しては、SEMと対照する上での知識しかないもので、実はさっぱりよくわかっていません。
ROIをあらかじめ決めた上でcausalityのモデルを作るのがSEMで、もちょっとボトムアップ的にcausalityモデルつくれるのがDCM、ぐらいの認識でした・・・
一応勉強しようと思って論文はとりためているので、また時間を見つけてざっと勉強しなくては・・・

某所では、MRIについて短期間の講習を受けることが可能だそうですが、なぜか「毎年1機関から1名のみ」という制限があったり、とおりいっぺんのことは教えてくれるけど「秘伝」は実際に実験始めて技官の方となかよくなったらぽろっと聞ける場合があるとかだったりするそうです。
もっと公開してほしいものだと思います。

愚痴言っててもしかたがないので、できる範囲から勉強します。
何度もご教示ありがとうございます。
by az 2010/02/11(Thu)19:24:58 編集
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