20110524-近红外课程-任务数据处理 (1).ppt
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1,功能近红外光学成像(fNIRS)任务数据分析原理、操作与实践,段炼朱朝喆课题组2011,May24th,本讲主要内容,原理部分fNIRS探测区域的确定fNIRS激活区检测原理观察数据与数据预处理操作部分三维定位仪NIRS-SPM软件,2,本讲主要内容,原理部分fNIRS探测区域的确定fNIRS激活区检测原理观察数据与数据预处理操作部分三维定位仪NIRS-SPM软件,3,功能近红外光学成像原理,4,fNIRS探测区域的确定,1.既没有三维定位仪,也没有结构像的场合。
此时一般只能根据文献,把某些导摆在头皮表面的某些标志点(10-20system)处,大概齐地确定探测区域,只能提供最为基本的空间信息。
5,Plichtaet.al,2006,NeuroImage,Example:
6,10-20system,fNIRS探测区域的确定,2.有MRI结构像和导的位置标定的场合。
使用维生素E胶丸在NIRS头盔表面标定导的位置,被试戴着头盔扫MRI结构像。
这种情况可以通过投影算法得到每个导在皮层上的定位。
7,Zhangetal,2010,JBIOMEDOPT,VitaminEcapsule,fNIRS探测区域的确定,3.有三维定位仪的场合。
三维定位仪是一种空间定位设备。
能够建立空间坐标系,给出空间点的坐标。
实验过程中,利用三维定位仪获得头皮表面的光极和导的坐标,则可以通过一定的算法得到每个导探测的脑皮层的坐标。
8,9,通过三维定位仪获得NIRS探测的皮层位置,本讲主要内容,原理部分fNIRS探测区域的确定fNIRS激活区检测原理观察数据与数据预处理操作部分三维定位仪NIRS-SPM软件,10,11,激活区检测,fNIRS激活区检测原理,实验设计,被试扫描,拿到数据,fNIRS激活区检测原理,12,谁在跟随指挥家演奏?
谁又在滥竽充数?
克劳斯-韦瑟,13,predictor,1,2,3,4,n,Bychance?
fNIRS激活区检测原理,Problem1:
每个导的时间序列能够在多大程度上被预测序列解释?
Problem2:
Bychance的概率有多大?
Tosolveproblem1:
Howmuchthepredictorcouldexplainourobservations?
14,fNIRSSignal,“whatweCANexplain”,“whatweCANNOTexplain”,“howmuchofitweCANexplain”,“ourdata”,=,Beta,x,DesignMatrix,+,Residuals,=,+,x,Statisticalsignificanceisbasicallyaratioofexplainedtounexplainedvariance,GLM(一般线性模型),15,reference,1,2,3,4,n,多种刺激条件的情况?
多种刺激条件的GLM,16,“whatweCANexplain”,“whatweCANNOTexplain”,“howmuchofitweCANexplain”,“ourdata”,=,+,x,Statisticalsignificanceisbasicallyaratioofexplainedtounexplainedvariance,Howtogeneratethepredictor?
最简单的predictor方波,17,tap,+,tap,+,20s,20s,20s,20s,+,20s,tap,+,20s,20s,将大脑的血液动力学响应特性考虑进来,可以得到更精细的predictor,Hemodynamicresponsefunction(HRF),18,我们的血氧系统对单次刺激的响应函数:
stimuli,Hemodynamicresponse,19,刺激序列,HRF,设计矩阵中的刺激因素X,20,方波与HRF卷积得到predictor,=,21,GLMforfNIRS,y:
观测数据X:
预测(参考波):
待估计的参数:
残差,矩阵形式,22,,估计参数及残差,得到:
23,对模型,求解GLM模型,这样我们已经解决了第一个问题:
每个导的时间序列能够在多大程度上被预测序列解释?
24,“whatweCANexplain”,“whatweCANNOTexplain”,“howmuchofitweCANexplain”,“ourdata”,=,+,x,Statisticalsignificanceisbasicallyaratioofexplainedtounexplainedvariance,Tosolveproblem2:
Isthegoodpredictionmadebychance?
25,为了回答这个问题,我们需要进行统计推断。
predictor,observation,fNIRS激活区检测中的统计推断就是要以概率形式对每一个导是否激活作出判断。
具体地说,即判断每一个导是否激活?
若激活,其假阳性概率p是多少?
在GLM模型的框架下,通过每个导估计出来的参数的和残差,即可给出在给定的显著性水平下(允许的假阳性概率内),哪些导激活。
26,统计推断,27,多重比较校正,死鱼脑子里也有激活?
!
NIRS中同样存在这个问题。
如何解决?
28,uncorrectedp=0.01,我在进行探索性研究!
探索性研究,p=0.01(Bonfferonicorrected),例:
群体统计,目的:
将结果推广到人群上。
看看某个效应在群体上是否也是显著的?
问题:
建立不同人之间的可比性多个被试的统计分析,29,建立不同人之间的可比性,没有结构像,没有三维定位仪的场合,只能将不同被试的相同编号的导放在一起统计。
30,individuallevel,statistic,grouplevel,sub1,sub2,subn,建立不同人之间的可比性,使用三维定位仪的场合,对不同被试测量区域进行空间插值,提高分辨率,再对overlap的部分进行组上统计。
31,sub1,subn,overlap,grouplevel,individuallevel,本讲主要内容,原理部分fNIRS探测区域的确定fNIRS激活区检测原理观察数据与数据预处理操作部分三维定位仪NIRS-SPM软件,32,观察数据,观察数据的重要性1.及时发现数据的异常是否有某些导没有记录到信号?
数据中是否有异常的点(Nan,Inf)?
其他异常(读取、解算过程中产生的错误)2.充分熟悉数据的特性噪声情况如何(漂移、机器噪声、生理噪声、头动噪声)?
是否能观察到信号跟随任务设计?
HbO和HbR是否存在反向变化特性?
能否观察到明显的心跳频率?
33,34,一段较好的数据,典型的头动噪声,常规的数据预处理,DetrendFilter,35,去漂移(Detrend),什么是漂移(drift/trend)?
有何影响?
36,滤波(Filter),37,目的:
去除数据中的高频和低频噪声,原则:
不能破坏任务设计的频率,任务频率0.0197Hz,参考波及其频谱:
38,原始数据:
滤波后:
滤波结果示例,本讲主要内容,原理部分fNIRS探测区域的确定fNIRS激活区检测原理观察数据与数据预处理操作部分三维定位仪NIRS-SPM软件,39,40,连好三维定位仪,将大天线置于被试脑后,用定位笔顺序点出:
参考点的位置(【必选】鼻根、枕骨隆突、双耳乳突、CZ;【可选】其他10-20点)全部的光极位置全部导的位置。
使用三维定位仪获得光极和导的坐标位置,41,三维定位仪软件界面,每点一下定位笔按钮,本处出现1,2两行数据。
新建一个文本(.txt)文件,把数据复制粘贴进去。
42,上一步产生的.txt文件,我们需要利用标“1”的行中的前三列数据。
可以编程将其提取出来。
注意删除重复的点!
43,把删除重复点后提取出来的点的坐标整理成两个.csv文件,分别存放参考点坐标和光极+导的坐标。
这样就可以在后面的步骤中使用了。
10-20系统参考点坐标,光极和导的坐标,进一步分类整理,本讲主要内容,原理部分fNIRS探测区域的确定fNIRS激活区检测原理观察数据与数据预处理操作部分三维定位仪NIRS-SPM软件,44,HitachiETG-4000的原始数据格式,45,原始数据存储格式为EXCEL逗号分隔符文件(.csv),可以保存原始光强数据和机器解算的血红蛋白浓度数据。
注意:
做完实验保存数据时,分隔符要选择“comma(逗号)”。
数据文件内容:
1-40行是头信息。
41行开始是记录的数据。
Mark列是状态标记。
46,NIRS_SPM操作流程,47,输入文件,激活图,48,配置需求,SoftwareRequirementsMATLAB7SPM5(http:
/www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm5/)HardwareRequirements2.0GBRAM,49,下载与安装,下载地址(http:
/bisp.kaist.ac.kr/NIRS-SPM)将nirs_spm安装包解压缩至一个文件夹(如nirs_spm)打开matlab,单击“文件”菜单,选择“Setpath”菜单项,在打开的“Setpath”窗口中,单击“Add”按钮,将nirs_spm文件夹添加至MATLAB搜索路径,单击“Save”按钮,保存设置,nirs_spm即安装完毕,50,启动nirs_spm,在matlab命令窗口中输入nirs_spm,即打开如下界面,51,Registation,选择Stand-alone,点击SpatialRegistration,52,Registation,53,Registation,54,Registation,55,Registation,56,Registation,点击save,保存定位信息,57,DataConvert,光强数据转化为血红蛋白数据,58,DataConvert,59,DataConvert,数据转化过程,保存血红蛋白数据,*.mat格式,60,DataConvert,Matlab打开nirs_spm转化之后的数据,61,Specifythe1stlevel,62,接下来是预处理方法和设计矩阵的一些参数选择,不一一细讲了,可参考操作手册。
63,64,得到的SPM_indiv_HBO.mat,65,Estimate,66,Estimate,这一步计算量比较大,费时较长(在我的机器上大约10分钟),67,Inferenceandresults,68,Inference,69,Inference,70,Inference,71,Inference,72,Inference,73,Inference,74,InferenceGroupanalysis,75,InferenceGroupanalysis,得到SPM_group_HBO,76,InferenceGroupanalysis,不需要ch.location信息,77,InferenceGroupanalysis,78,TimeSeriesAnalysis,79,TimeSeriesAnalysis,点击load,把nirs数据load到nirs_spm软件中,80,TimeSeriesAnalysis,81,TimeSeriesAnalysis,选择处理方法例如:
F,82,TimeSeriesAnalysis,滤波之后的效果,以29导为例(29导是激活最强的导),83,Thankyou!
假设检验,想知道北师大男生的平均身高是否高于165cm,肿么办?
84,假设北师大男生的平均身高只有165cm,根据经验,随机
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