これは本来は、First-level Analysisをやる前に確認しておくものですが、忘れたので、今、書きます。
first-level Analysisで結果を確認したとき、サンプルデータのSubject 16において、以下のようにDMNではなく、かなり変な結果になりました。
これはおかしいですね。
改めてSetup -> Covariates 1st levelのところにいってscrubbingの結果を確認すると、
ほとんどすべてが外れ値と判定されていることがわかります。
ちなみに、次のSubject, Subject 17の結果を見れば本来はこの程度ということがわかります。
このscrubbingの話は、いつかもう少し詳しくしますが、要するに、頭が大きく動いてしまっているボリュームを検出する機能です。CONNは適切な結果を得るために、scrubbingにひっかかったボリュームは取り除いて解析します。今、Subject 16に関しては、ほとんどすべてが外れ値だったために、時系列の相関を計算するのに十分なボリュームがなくなってしまったわけです。
そこで、改めて、Quality Checkをします。CONNのチュートリアルでは、QCではなく、QAといっていました。Quality Assuranceの略ですね。興味深かったので、そのままにします。
QAのひとつは、Setup – Covariates 1st-levelでscrubiingを見ることでできます。
今、見た所、Subject 16, 19の2つがかなり外れ値が多い状況です。
（以前の投稿では、4被験者でしたが、外れ値の判定をゆるくしたことで、Subject 16, 19以外はOKと判断しました）
なので、このSubject 16, 19は取り除きたいと思います。
普通、このような場合、解析を最初からやらなければいけないのですが、CONNのものすごい親切なところは、Setup – BasicでSubject数を減らすと、取り除くSubjectを聞いてくれるのです。
なので、Setup Basicに戻り、今の20例から2例をひきますので、Number of Subjectsを18に変更します。
そして、Enterを押すと、新しいダイアログが出ます。
ここで、取り除きたいSubject 16と19を選択します。複数選ぶ場合は、Ctrlキーを押しながら選択することで、選択できます。
これでOKを押すと、「本当に消してもいいの？回復できないよ」と確認されます。
これでOKを押すと、しばらく何も起こらないように見えますが、MatlabのWindowを見ると、何やらいろいろコピーしているのが見えます。
終わりましたら、改めてSetup -> Covariates 1st-levelを見てみましょう。
Subjectが18に減っているのがわかると思います。
こればかりでは、ありません。Setup -> Covariates 2nd-levelを見てみてください。
なんと、先ほど設定したCovariateで削除した2例分がきちんと削除されているのがわかります。
これはとても便利ですね。（また、本論から外れますが、covariate 2nd-levelの項目が増えていますね）
最後に、first-level Analysisに戻りましょう。
もちろん18例のデータだけで構成されていることがわかります。
このQAは本来は、Preprocessingの後にすべきことです。上記のようにCovariatesも処理してくれるので、Covariates 2nd-levelを設定した後で、このQAをするといいのかもしれません。