Fukushima's dynamics estimation

目次

• 目次
• 修正履歴
• ダイナミクス推定
  • 概要
• Step1.Diffusion MRIデータ解析
  • 解析結果データファイル
• Step2.ダイナミクス推定
  • 準備
  • ダイナミクス推定手順
    • 初期値の推定を行う
    • ダイナミクス推定を行う
      • 留意事項
• Step3.電流時系列を取り出す
  • ダイナミクス推定で得られた電流時系列を取り出す
    • ダイナミクス推定関数が存在しない場合は
• 関連プロジェクト
• ドキュメント

修正履歴 _

2017/08/29

• DMRI解析方法をVBMEG2.0内のドキュメントを参照するように修正した。

2015/10/14

• 留意事項を追加(ダイナミクス推定で使用される信頼度パラメータは、初期値推定のものが継承される)
• ダイナミクス推定パラメータ(dbayes_parm.meg_file)の説明を追加(機能はVBMEG-Rev1632で追加)

2015/09/14 『初期値の推定を行う』の必要条件に、bayes_parm.area_key='dmri_area', reduce=1を追加。

ダイナミクス推定 _

概要 _

従来のVBMEGは、fMRIデータを事前知識として用い、MEG/EEGの逆問題を階層ベイズ推定により解くものであった。ダイナミクス推定は、従来法に加え、拡散強調MRI画像から抽出した解剖学的結合情報を追加し、より高い精度で逆問題を解く新しいアプローチである。解剖構造モデルを作成する作業がStep1.DMRIデータ解析に相当し、その情報を利用して推定を行う作業がStep2.ダイナミクス推定である。

Step1.Diffusion MRIデータ解析 _

解析データとして、

• T1-頭部MRI画像(DICOM形式)
• 拡散強調MRI画像(DICOM形式)
  
  

を用意する。

/home/cbi-data5/DTI(解析データディレクトリ)
　|
　|-- 3D(T1-頭部MRI画像)
　|　　|-- 1.3.12.2.1107.5.2.32.35283.2013103111331835928852729.dcm
　|　　|-- …
　|　　`-- 1.3.12.2.1107.5.2.32.35283.2013103111332097695253486.dcm
　|-- DTI(拡散強調MRI画像)
　 　　|-- 1.3.12.2.1107.5.2.32.35283.2013103111343145978153889.dcm
　 　　|-- …
　 　　`-- 1.3.12.2.1107.5.2.32.35283.2013103111544383509802522.dcm

このデータをDiffusion MRI data processingの手順で解析する。

解析結果データファイル _

解析で得られたファイルの中から、以下のファイルをVBMEGのダイナミクス推定プログラムの入力として使用する。

ファイル種別	出力ファイル
皮質モデルファイル(.brain.mat)	解析結果出力ディレクトリ/Subject/Subject.brain.mat
皮質領域ファイル(.area.mat)	解析結果出力ディレクトリ/Subject/Subject.area.mat
皮質活動ファイル(.act.mat)	解析結果出力ディレクトリ/Subject/Subject.act.mat
Diffusion MRIファイル(.dmri.mat)	解析結果出力ディレクトリ/connectivity/connectivity.dmri.mat

Step2.ダイナミクス推定 _

通常のVBMEGの階層ベイズ推定で初期値を算出し、その初期値を元にダイナミクス推定を行う。

準備 _

• ダイナミクス推定に必要なファイル
  • VBMEGの通常の階層ベイズ推定に必要なファイル
  • Diffusion MRI file(.dmri.mat)
• 作業概要

1. 拡散強調MRI画像の解析を行い、Diffusion MRI file(.dmri.mat)とVBMEG皮質モデルファイル群(.brain.mat, .area.mat, .act.mat)を作成する
2. VBMEGの標準解析ステップ(VBMEG users manual)に従い、Leadfield行列の計算まで進める。ただし、VBMEG皮質モデルはDiffusion MRIファイルの解析時に作成されるものを用いる（皮質モデルのインポートステップは省略する）。

ダイナミクス推定手順 _

以下の推定は、MATLAB上で行う。

初期値の推定を行う _

初期値推定の方法に関してはまだ研究の余地がある。ここでは福嶋さんオススメの初期値の算出方法を紹介する。

1. 皮質領域ファイルに、DiffusionMRIデータ解析で得られた領域を保存する
   
   • area_file:皮質領域ファイル(.area.mat)
   • dmri_file:DiffusionMRIデータ解析結果ファイル(.dmri.mat)
   • dmri_area:キー名。任意の文字列

   vb_areafile_add_dmri_area(area_file, dmri_file, 'dmri_area');
   

2. VBMEGの通常のベイズ推定のパラメータを作る

   パラメータの作成はGUIを使用すると比較的簡単に行える。ファイルを指定後、画面下のSaveボタンよりファイル保存を行うと、bayes_parmを含むファイルを保存することが出来る。 詳しくは(current_variance_estimation)を参照。

   [必要条件]
   bayes_parm.Tperiod = bayes_parm.twin_meg(2) - bayes_parm.twin_meg(1) + 1
   bayes_parm.Tnext = bayes_parm.Tperiod
   （以上の設定は，時間窓は一つのみ，という意味）
   bayes_parm.area_key = 'dmri_area';
   bayes_parm.reduce = 1;
   bayes_parm.twin_global = bayes_parm.twin_noise
   bayes_parm.basisfile_global = bayes_parm.basisfile
   bayes_parm.area_key_global = bayes_parm.area_key
   bayes_parm.Rfilt_global = bayes_parm.Rfilt
   bayes_parm.reduce_global = bayes_parm.reduce
   bayes_parm.patch_norm = OFF
   bayes_parm.trial_average = ON
   bayes_parm.temporal_filter = OFF
   bayes_parm.expand_spatial_filter = ON
   bayes_parm.variance_orientation = OFF
   bayes_parm.soft_mode = 0
   bayes_parm.forward_model = 'focal'
   
   [推奨条件]
   bayes_parm.noise_estimation_model = 1
   bayes_parm.noise_model = 3
   bayes_parm.twin_noise = [1, (bayes_parm.twin_meg(1) - 1)]
   
   また，vbmeg_ard_estimate25.mの直前で満たすべきvb_parmの条件は
   以下の通りです（一部はbayes_parmの設定から自動的に定まります）．
   
   [必要条件]
   vb_parm.Norient = 1
   vb_parm.Norient_var = 1
   vb_parm.Nsession = 1
   vb_parm.Norient_all = 1
   vb_parm.Ntrials = 1
   vb_parm.Nwindow = 1
   vb_parm.soft_mode = 0
   
   [推奨条件]
   vb_parm.update_sx = 1
   
   

3. ベイズ推定を行い初期値を算出する(出力ファイル：VBMEG階層ベイズファイル(.bayes.mat))

   vb_job_vb(proj_root, bayes_parm);

ダイナミクス推定を行う _

$VBMEG/template/vb_set_dbayes_parm_test.mの内容を参考にファイル名をセットする。

パラメータ	設定値	備考
dbayes_parm.bayes_file	ベイズ推定ファイル名(.bayes.mat)	proj_rootからの相対パス。初期値を含む階層ベイズ推定ファイル(.bayes.mat)
dbayes_parm.dmri_file	DiffusionMRI解析結果ファイル名(.dmri.mat)	絶対パス
dbayes_parm.dbayes_file	ダイナミクス推定結果出力ファイル名(.dbayes.mat)	proj_rootからの相対パス
dbayes_parm.meg_file	(Optional)ダイナミクス推定に使用するMEGファイル。指定しない場合は、初期値推定に使用したMEGファイルについてダイナミクス推定が行われる。(VBMEG Rev:1632で追加)	proj_rootからの相対パス

Hyperparameters for the variance parameter of the MAR coefficients

パラメータ	デフォルト設定値	備考
dbayes_parm.ieta0	1e-2
dbayes_parm.g0	1e2
dbayes_parm.Ntrain	500

準備が出来たら、以下のようにしてダイナミクス推定を実行する

vb_job_vb_dynamics(proj_root, dbayes_parm);

留意事項 _

• 信頼度パラメータ(a0,a0_act,Ta0,Ta0_act)は、初期値推定で使用したパラメータが、ダイナミクス推定でも使用される。

Step3.電流時系列を取り出す _

ダイナミクス推定で得られた電流時系列を取り出す _

$VBMEG/template/vb_set_current_parm_dynamics_test.mの内容を参考にファイル名をセットする。

パラメータ	設定値	備考
current_parm.dbayes_file	ダイナミクス推定結果ファイル名(.dbayes.mat)	proj_rootからの相対パス
current_parm.curr_file	推定電流時系列ファイル名(.curr.mat)	proj_rootからの相対パス
current_parm.trial_average	ON

準備が出来たら、以下のようにして、電流時系列取り出し関数を実行する

vb_job_current_dynamics(proj_root, current_parm);

※得られた電流時系列を確認するには、job_plot_current_map.mを使う。

ダイナミクス推定関数が存在しない場合は _

1. ダイナミクス推定関数は、VBMEGのSubversionリポジトリに2015/9/4にアップロードされました(Revision.1630)。関数が存在しない場合は、最新版をここから取得して下さい。

関連プロジェクト _

• Diffusion MRIデータ処理プログラム
• ダイナミクス動画作成

ドキュメント _

• ダイナミクス推定ファイル(.dbayes.mat)書式
• Diffusion MRIファイル(.dmri.mat)ファイル書式