CONNでPreprocessingが終わった後、ノイズ除去を行います。
CONNでは2段階でノイズを除去します。第1段階は linear regression (線形回帰) で、第2段階は temporal band-pass filtering (時間バンドパスフィルタリング) です。
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CONNチュートリアル (20.b対応): SETUP – Options
SETUPの最後、Optionsも軽くみておきましょう。
CONNチュートリアル (20.b対応): SETUP – Covariates (1st-level)
Covariates (1st-level) をみていきます。ここのCovariatesは個人のfMRI画像に関する情報が入っています。
サンプルデータのSubject 1でみていきます。
CONNチュートリアル (20.b対応): SETUP – ROIs, Conditions
前処理が終わり、QA plotsで不適なsubjectsを取り除きました。次にROIsとConditionsを確認します。
CONNチュートリアル (20.b対応): subjectの除去 (SETUP – Basic)
ここでは、画像が不適であることがわかった場合のSubjectの取り除き方を説明します。
CONNチュートリアル (20.b対応): SETUP – Covariates (2nd-level)
前処理のQAで今回準備したサンプルデータでは、Subject 16は解析に不適ということがわかりました。なので、これを省きたいと思いますが、その前に準備している Covariates を登録しておきます。（そうでないと Covariates を入れてある subjects.txt を編集し直さないといけないからです。）
CONNチュートリアル (20.b対応): SETUP – QA plots
前処理が終わったら、前処理のQA (Quality Assurance) を行いましょう。よくQC (Quality Check)という言葉が使われますが、QAはQCと同義です。
CONNチュートリアル (20.b対応): SETUP – Preprocessing
構造画像と機能画像を指定したら、前処理 Preprocessing を行います。
CONNチュートリアル (20.b対応): ワーキングディレクトリの設定
脳画像解析を行う際には、「ワーキングディレクトリ」を意識することがとても大切になります。なぜならば、ワーキングディレクトリの中に画像データが保存されていくからです。CONNも例外ではありません。
そして、忘れられがちですが、Matlabでまずワーキングディレクトリに移動してからCONNやSPMを起動すると、ファイルの選択などが非常に容易になります。
今は、conn_practice.zip を展開してできた conn_practice をワーキングディレクトリとして設定したいと思います。
CONNチュートリアル (20.b対応): インストール
CONNの記事を最初に書いてからほぼ5年が経ちました。
多くの方に「CONNを使えるようになりたい」という質問をいただくので、改めて、2021年8月時点の最新バージョン 20.b を用いてCONNの使い方を紹介していきたいと思います。