뉴로이미징7 뇌영상 데이터 분석 - Create Brain Mask MATLAB을 이용하여 뇌영상 데이터를 분석하다 보면, 뇌영역에 해당되는 부분의 마스크Mask를 만들어야 하는 경우가 있습니다. 이러한 경우에는 뇌영상 데이터 분석 - Matlab Index scheme 강의에서 처럼 MATLAB의 index 기능을 이용하면 회색질, 백색질, 뇌척수액 등에 해당되는 뇌 영역을 indices 값을 얻을 수 있고, 각각의 인덱스 값의 합집합을 이용하면 전체 뇌영역에 해당되는 마스크Mask를 얻을 수 있습니다.위에 그림은 회색질(Grey Matter, GM), 백질(White Matter, WM), 뇌척수액(Cerebro-spinal Fluid, CSF)의 3차원 공간에서의 확률 분포를 보여주고 있습니다. 각각의 영상은 SPM (Statistical Parametric Map.. 2015. 7. 10. 뇌영상 데이터 분석 - Matlab Index scheme 매틀랩으로 데이터 분석을 하다보면 find() 명령어를 통해서 특정 index를 찾고, 해당되는 index 값에 대해서만 여러 연산을 수행하는 과정이 필요합니다. 매틀랩에서 행렬을 생성하게 되면 아래의 그림과 같이 Subscript space에서는 A(1,1) 또는 A(1,2) 등의 과정을 통해서 행렬의 각 요소에 있는 값을 얻어올 수 있습니다. 하지만, Subscript space에서 Index space로 변환을 하게 되면 A(1,1)은 A(1)로 접근이 가능하고, A(1,2)는 A(11)을 통해서도 행렬의 값을 얻을 수 있습니다. 가령 아래와 같은 10x20의 행렬 A를 생각해 보겠습니다. 숫자는 행렬의 index를 의미하는 것이고 색깔은 행렬 요소의 값을 의미합니다. 파란색은 0이고 빨간색은 1을.. 2015. 6. 25. 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. TCI & Functional Modular Organisation 논문 수락 후기 뇌과학 분야에서 출판한 첫 논문이기에 꼭 후기를 남기고 싶었다. 물리학 분야에서 첫 논문이 출판되었을때 후기를 썼던 것 처럼... 논문의 Manuscript가 대략적으로 완성된 시점은 2012년 12월 쯤으로 기억한다. 데이터 획득부터, 뇌영상 데이터의 분석, 그리고 논문 작성의 전체 과정에 직접 참여했기 때문에 나에게 의미가 더욱 각별하게 느껴지는 논문이다. 이번 연구는 "기질Temperament에 따라서 뇌네트워크의 연결성이 다르게 나타나고 그로 인해서 서로 다른 모듈 구조를 갖는다"는 것을 주요 결과로 하고 있으며, 논문 초안의 제목은 으로 정했다. 인성의 외향성은 기질의 위험회피 척도와 자극추구 척도로 구분하는 것이 무리일 수도 있다는 것은 어느정도 예상했고, 특히 성격심리학자들이 보기에는 완전 .. 2014. 7. 19. 이전 1 2 다음 728x90
