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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またハロゲンが沈黙した。
何ハロゲンさんわたしのこと嫌いなのですか?
今週寒気がぬるんで油断してるとこにまた寒さが襲ってくるというのに。
ひどい。
世が世なら粉砕バットでせっかんものですよ。
まーそんな環境で機能的ROIについてちまちまやってるわけですが。
こないだぐだぐだ騒いでいた「ひとによって側頭のだいじなとこの信号おちてる事件」をスルーして進めるわけにはいかないよ、と。
そんなツッコミをうけて先輩に教えてもらったTipsをめもっとく。
Resultsからコントラストだしてきた後、その結果をテンプレート脳にのっけるだけじゃなくって個人の構造画像にものっけれるよ、という話がありまして。
まあ↓に書いてあるんですけど。
www.geocities.jp/fmri_lab_1968/spm5_use/overlay.html
要するに、コントラスト出したあとにOverlays...ってとこ選んで、sectionsを選んだら画像選ぶボックスが出てくるからのっけたい画像を選んだらよいのです。
ただし、コントラスト出したときってたいていもうNormaliseしてるから、構造画像なら先に構造画像だけをNormaliseしたものを用意しとくこと。
素の構造画像の上に上書きしないようNormalise Estimate&Writeを選ぶが吉。
これをやるときに、コントラストの有意水準を1.00にするんですよ。
ほいたら、撮像できたすべてのボクセルが光ってる状態になる。
それに構造画像を重ね合わせて、光ってるとこが見たい領域をカバーしてたのなら、ROIに有意な結果が出ないのは「そーゆー結果(ROIはそんなに活動してない)だから」ってことになる。
でも光ってるとこが関心のある領域をカバーできてないのならば、それは撮像に問題があって(こないだの「みみぶくろがある」とかの場合ですね)データが取れてないってことだから、その実験参加者さんのデータは論文にのっけられないかもしれない。
なんか補正かけたらなんとかなる場合もあるらしいけど、その補正がうまく望む方向にかかってくれる保証はない。
とりあえず、このまんま統計にかけていいものかどうか調べるのに使える方法。
なるほど有意水準というものを逆手にとった便利な手だ。
こーゆーのをすぱっと思いつくのってすごいなー。
(ちなみにわたしは、どろくさ~く、ふつーの出てきたコントラストをNormaliseした機能画像にのっけて、くろい部分に光るボクセルがのっかるかどうか見てました。もっちゃり発想。)
まあ関心領域を考えるためにも、やっぱ先行研究から代表的FFA・PPAの座標は必要っぽい。
解剖的に決めて楽をしようというわけにはいかなかった。
めんどくさいがちまちまやるしかないのう。
何ハロゲンさんわたしのこと嫌いなのですか?
今週寒気がぬるんで油断してるとこにまた寒さが襲ってくるというのに。
ひどい。
世が世なら粉砕バットでせっかんものですよ。
まーそんな環境で機能的ROIについてちまちまやってるわけですが。
こないだぐだぐだ騒いでいた「ひとによって側頭のだいじなとこの信号おちてる事件」をスルーして進めるわけにはいかないよ、と。
そんなツッコミをうけて先輩に教えてもらったTipsをめもっとく。
Resultsからコントラストだしてきた後、その結果をテンプレート脳にのっけるだけじゃなくって個人の構造画像にものっけれるよ、という話がありまして。
まあ↓に書いてあるんですけど。
www.geocities.jp/fmri_lab_1968/spm5_use/overlay.html
要するに、コントラスト出したあとにOverlays...ってとこ選んで、sectionsを選んだら画像選ぶボックスが出てくるからのっけたい画像を選んだらよいのです。
ただし、コントラスト出したときってたいていもうNormaliseしてるから、構造画像なら先に構造画像だけをNormaliseしたものを用意しとくこと。
素の構造画像の上に上書きしないようNormalise Estimate&Writeを選ぶが吉。
これをやるときに、コントラストの有意水準を1.00にするんですよ。
ほいたら、撮像できたすべてのボクセルが光ってる状態になる。
それに構造画像を重ね合わせて、光ってるとこが見たい領域をカバーしてたのなら、ROIに有意な結果が出ないのは「そーゆー結果(ROIはそんなに活動してない)だから」ってことになる。
でも光ってるとこが関心のある領域をカバーできてないのならば、それは撮像に問題があって(こないだの「みみぶくろがある」とかの場合ですね)データが取れてないってことだから、その実験参加者さんのデータは論文にのっけられないかもしれない。
なんか補正かけたらなんとかなる場合もあるらしいけど、その補正がうまく望む方向にかかってくれる保証はない。
とりあえず、このまんま統計にかけていいものかどうか調べるのに使える方法。
なるほど有意水準というものを逆手にとった便利な手だ。
こーゆーのをすぱっと思いつくのってすごいなー。
(ちなみにわたしは、どろくさ~く、ふつーの出てきたコントラストをNormaliseした機能画像にのっけて、くろい部分に光るボクセルがのっかるかどうか見てました。もっちゃり発想。)
まあ関心領域を考えるためにも、やっぱ先行研究から代表的FFA・PPAの座標は必要っぽい。
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カテゴリ説明
もっさり:日々の雑感をもっさり。
がっつり:論文や研究関連をがっつり。
びっくり:科学ニュースでびっくり。
まったり:空想科学などでまったり。
ばっかり:デザイン系自己満足ばっかり。
ほっこり:お茶を嗜んでほっこり。
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まったり:空想科学などでまったり。
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分野は視覚認知。視知覚にがて。
あと記憶全般。
カテゴリ (semanticsか?) とかも。
最近デコーディングが気になる。
でも基本なんでもこい。
好奇心は悪食。
好きな作家(敬称略)
川上弘美
小林秀雄
津原泰水
森茉莉
レイ・ブラッドベリ
イタロ・カルヴィーノ
グレッグ・イーガン
シオドア・スタージョン
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