(2017.11.26: 追記しました)
Denoisingが終わった後、first-levelの画面に来ます。
first-levelということは、
個人のfunctional connectivityを見る
ということになります。
最初は、下のようなものしか見えません。
ROI-to-ROIとSeed-to-Voxelがひとつ
Voxel-to-VoxelとICA networksが次にきて、
最後にdynamic ICAがきます。
まずは、ROI-to-ROI, Seed-to-Voxelを見ていきましょう。
ROI-to-ROIをクリックします。
ここでは画面の右側でいろいろなことが確認できますので、右側のスクリーンショットで説明します。
上にある “Preview first-level analysis results”
の下に領域を選ぶことができます。
この領域は “Seed” になる領域です。
まず、わかりやすく、デフォルトモードネットワーク(DMN)を確認してみましょう。
atlas.FP r のところをクリックすると領域が多く出てきますので、スクロールして、”networks.DefaultMode.PCC (1,-61,38)”を選択してください。
画像が見えているところの右側にマウスをもっていくとスクロールバーがあらわれますので、適宜スクロールしていただくと、確かにDMNっぽい感じで見えます。
ただ、これは色がつきすぎの感じがしますね。
画面下を見ると threshold 0.25 と見えます。
これは、今の場合Default Mode NetworkのPCCと相関係数0.25以上の関係にある領域を描出しているということになります。
この値を変えてみることで変わります。
そして、一番右側にあるSubjectsを適宜クリックしていくと、各個人のDMNの様子を観察することができます。
続いて、どんな解析をしていくのかを決定します。
画面中央をご覧ください。
ここに
Analysis type
Analysis options
とあり、それぞれ2項目設定する必要があります。
- Analysis type
- Analysis options
ここで、何の解析をするかを決定します。デフォルトは、”functional connectivity (Weighted GLM)” となっています。このままで大丈夫です。もし、Psychophysiological interaction (PPI)などをしたい場合は、変更します。
その下の段のデフォルトは、”ROI-to-ROI analysis only” となっています。ここをクリックすると、”ROI-to-ROI” と “Seed-to-Voxel”を選ぶことができるのがわかります。いろいろな結果を見てみたいので、”ROI-to-ROI and “Seed-to-Voxel”をここでは選んでいます。
ここでは解析のオプションを指定します。上段の選択肢は4つ、”correlation (bivariate)”, “correlation (semipartial)”, “regression (bivariate)”, “regression (multivariate)” となります。 2変量の相関係数、半偏相関係数、2変量の回帰分析のβ, 多変量回帰分析のβということですね。どんな解析をするかによって異なります。今回は、シンプルにデフォルトの2変量の相関係数とします。
その下の段のデフォルトは、デフォルトの no weighting で大丈夫です。タスクfMRIの時にここを変える必要が出てくると私は理解しています。
次に、画面左側の Voxel-to-Voxel をクリックします。
そうすると、画面中央が下のような図になるはずです。
- Analysis type
- Number of factors
- Dimensionality Reduction
ここでは、主成分分析、独立成分分析、MVPA、ALFFの計算などができます。
私は、独立成分分析 (ICA) を行ってみたいので、Analysis typeの下をクリックして、”Group ICA” を選択しました。
これは、独立成分分析の際のFactor数です。デフォルトの20のままにしました。
これは、独立成分分析を行う際に、connectivity matrixの次元を落とすというものです。デフォルトの64にしました。
その下に dyn-ICA circuits (dynamic ICA circuits) がありますが、ここは正直私の手にはおえないので、何も変更しませんでした。
このうえで、左下のDoneをクリックします。
そうすると、first-level Analysisの解析が行われます。