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intuitive resting state functional connectivity (iRSFC) toolbox About iRSFC iRSFC는 intuitive resting-state functional connectivity의 약자 입니다.가장 간단한 방법으로 휴자상태 뇌기능 연결성을 분석 할 수 있는 Matlab 기반의 툴박스 입니다.기능 뇌네트워크를 분석할 수 있는 프로그램들을 이미 많이 있습니다. 하지만, 너무 많은 기능이 들어 있어서 사용하기가 쉽지 않고 기존에 Event-related fMRI (ER-fMRI) 연구를 하시던 분들이 사용하시게에 생소한 부분들이 많이 있습니다. iRSFC는 ER-fMRI 연구를 하셨던 분들이 쉽게 사용할 수 있도록 디자인한 프로그램입니다. iRSFC toolbox를 구동하기 위해서는 SPM 툴박스를 미리 다운로드 받고 Matlab에서 Set Path를 설정해야 합니다.. 2015. 3. 3.
Topological Data Analysis with R, (토폴로지 데이터 분석) 국가수리과학연구소에서 병역특례로 근무하는 동안 (2011-2014) 다양한 수학자들을 만나 수 있었습니다. 그 중에서 위상수학(Topology)를 공부하신 박사님과 한 팀에서 일을 할 수 있게 되었는데, 이때 처음으로 토폴로지 데이터 분석 (Topological Data Analysis, TDA)라는 방법을 알게 되었습니다. 토폴로지 데이터 분석의 핵심은 고차원 위상공간의 매니폴드에서 얻은 포인트 클라우드 데이터를 간단하게 추상화 하여 그래프의 형태로 표현하는 것입니다. Filtration에 의해서 샘플된 데이터는 Simplicies를 구성하기 위해 사용되고, 이거한 simplicies들을 선으로 연결하여 매니폴드를 추상화 합니다. 또한, 대수적 토폴로지(Algebraic Topology)를 이용하면 여.. 2015. 2. 27.
Slice Timing Correction 하나의 3차원 뇌영상 데이터는 여러개의 단면영상(Slice Image)으로 구성되어 있다. 기능자기공명영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI)의 경우에는 보통 매2초마다 하나의 3차원 볼륨 영상을 획득하게 된다. 다시 말해서 2초동안 여러개의 단면영상을 획득하게 되는데, 그중에서 제일 처음에 획득한 단면영상과 맨 마지막에 획득한 단면영상 간에는 최고 2초 정도의 시간 차이가 발생하게 된다. 이러한 시간 차이를 보정해 주는 것이 Slice timing correction이라 물리는 전처리 과정이다. SPM의 경우에 slice timing correction 을 적용하게 되면 'a'를 어두로 하는 새로운 뇌영상 파일이 생성된다. 단면영상의 순서(slice orde.. 2015. 2. 12.
smoothness estimation in SPM and AFNI Smoothness estimation은 MonteCarlo simulation을 위해서 반드시 필요한 과정입니다. SPM으로 영상 데이터를 분석했다면, SPM.mat 파일의 Field 값을 확인함으로써 smoothness를 확인할 수 있습니다. >>load SPM; % SPM 결과 파일이 저장된 폴더에서 실행 >>M = SPM.xVol.M; % 변환행렬 정보를 가져옴 >>VOX = abs(diag(M)); % 대각행렬 정보가 볼셀 사이즈 >>FWHM = SPM.xVol.FWHM; % FWHM in voxel unit >>FWHMmm = FWHM.*VOX(1:3)'; % FWHM in mm unit >>disp(FWHMmm); SPM에서 Gaussian random field theory를 기반으로 sm.. 2015. 1. 23.
Voxel size determination through the MonteCarlo Simulation in AFNI 뇌영상을 이용한 뇌과학 연구는 대부분 다음과 같은 질문에 답하는 것이다.3차원의 뇌에 어떤 영역이 활성화 되었는지? 특정 영역의 시계열 데이터와 상관성이 높게 나오는 뇌영역은 어디인지? 생물정보학에서 다루는 Microarray 데이터도 마찬가지 이지만, 뇌영상 데이터도 multiple comparison에서 발생하는 false positive를 조절하는 방법에 대해서다양한 해법들이 있다. 가령, false discovery rate (FDR) 또는 family-wire error rate (FWE) 등이 전통적으로 가장 많이 이용되어 왔던 multiple comparison correction 방법들이다. 뇌영상 데이터는 특정 복셀에서 통계적으로 유의미한 차이를 보인다고 했을때 "아, 이 볼셀에서 통계적.. 2015. 1. 7.
AFNI에서 ROI 만들기. 기능 뇌영상 연구에서는 특정한 관심 영역(Region of Interest, ROI)를 설정하고, 해당 ROI에 대한 시계열 데이터를 추출해서 분석을 해야 하는 경우가 많이 있습니다. AFNI를 통해서 ROI를 그리는 방법에 대해서 잘 설명되어 있는 영문 포스트가 있어서 이곳에 한글로 옮깁니다. Afni 프로그램은 리눅스나 매킨토시 계열의 컴퓨터에서 작동하는 프로그램으로, 프로그램을 설치하고 쉘Shell에서 PATH 설정을 제대로 했다면, @GetAfniBin 명령어를 통해서 Afni가 설치되어 있는 경로를 return 받을 수 있습니다. 이제 중심 좌표의 위치가 (x=23,y=21,z=-6.5 in talairach coordinate)이고 반지름이 3mm인 왼쪽 hippocampus 영역의 일부 영역.. 2014. 9. 24.