Mise en œuvre des analyses et applications Mathieu Desrosiers, B.Ing Administrateur Système Unité...

Mise en œuvre des Mise en œuvre des analyses et analyses et applicationsapplicationsMathieu Desrosiers, B.Ing Mathieu Desrosiers, B.Ing

Administrateur SystèmeAdministrateur Système

Unité de Neuroimagerie Unité de Neuroimagerie FonctionnelleFonctionnelle, Centre de Recherche, , Centre de Recherche,

IUGM IUGM

Aux chercheurs/étudiants qui veulent Aux chercheurs/étudiants qui veulent effectuer une analyse IRMf de groupeeffectuer une analyse IRMf de groupe

Et qui souhaite automatiser les Et qui souhaite automatiser les traitements pour leurs analyses traitements pour leurs analyses

A qui s’adresse cette A qui s’adresse cette présentationprésentation

La réalité sur les La réalité sur les traitements en IRMftraitements en IRMf

Nécessite énormément d'efforts logistiques en Nécessite énormément d'efforts logistiques en l’absence d’automatisationl’absence d’automatisation Il faut extirper le maximum d’informations à partir Il faut extirper le maximum d’informations à partir des donnéesdes données Une approche souvent utilisée est celle du « DATA Une approche souvent utilisée est celle du « DATA DRIVEN », analyse large DRIVEN », analyse large Procédure complexe, laborieuse et redondanteProcédure complexe, laborieuse et redondante

La réalité sur les La réalité sur les traitements en iRMFtraitements en iRMF

Les outils actuels sont souvent mal adaptés à la réalité des Les outils actuels sont souvent mal adaptés à la réalité des études de groupe de grande envergureétudes de groupe de grande envergure

Les paramètres initialement choisis sont rarement optimauxLes paramètres initialement choisis sont rarement optimaux

Et puisque …

Il vous faudra une bonne Il vous faudra une bonne méthodologie et un bon outil pour méthodologie et un bon outil pour réussir vos analyses en IRMfréussir vos analyses en IRMf

Une partie de la Une partie de la solution…solution…

Écrire (ou utiliser) un logiciel qui permet Écrire (ou utiliser) un logiciel qui permet d’automatiser d’automatiser certaines chaînes de certaines chaînes de traitement lors de la conduite d’une traitement lors de la conduite d’une analyse IRMf, pour plusieurs sujets à analyse IRMf, pour plusieurs sujets à l’aide d’outils de traitementsl’aide d’outils de traitements

Caractéristiques d’un Caractéristiques d’un bon outilbon outil

Robuste Robuste Facilement réutilisable (possibilité de modifier facilement Facilement réutilisable (possibilité de modifier facilement

un des paramètre de l’analyse) un des paramètre de l’analyse) Incrémentiel (on ne doit pas tout recommencer chaque Incrémentiel (on ne doit pas tout recommencer chaque

fois que nous ajoutons un sujet additionnel)fois que nous ajoutons un sujet additionnel) Très flexible (Tirer profit des forces des logiciels courants Très flexible (Tirer profit des forces des logiciels courants

sans pour autant être limité par leurs inconvénients)sans pour autant être limité par leurs inconvénients) Il doit laisser beaucoup de traces lors des étapes Il doit laisser beaucoup de traces lors des étapes

intermédiairesintermédiaires Il doit permettre la sauvegarde des algorithmes utilisésIl doit permettre la sauvegarde des algorithmes utilisés L’enchaînement des différentes étapes de l’analyse doit L’enchaînement des différentes étapes de l’analyse doit

être rapideêtre rapide Il doit utiliser les ressources de façon optimalIl doit utiliser les ressources de façon optimal

Les résultats doivent être reproductibles pour être Les résultats doivent être reproductibles pour être crédibles auprès de la communauté scientifiquecrédibles auprès de la communauté scientifique

uperscriptuperscript version version

betabeta

Ma SolutionMa Solution

Le superscriptLe superscript

Permet d’abolir la redondance des Permet d’abolir la redondance des traitements,traitements,

s’assure de l’intégrité des outils et de s’assure de l’intégrité des outils et de l’environnement, l’environnement,

conserve une trace des différentes étapes conserve une trace des différentes étapes effectuées lors des différents traitements,effectuées lors des différents traitements,

valide la structure du jeux de données valide la structure du jeux de données initiales,initiales,

prend en charge le nom des fichiers et des prend en charge le nom des fichiers et des répertoires,répertoires,

gère plusieurs exceptions additionnelles. gère plusieurs exceptions additionnelles.

Exemple d’une analyse à Exemple d’une analyse à l’aide du scriptl’aide du script

1 groupe de 15 sujets1 groupe de 15 sujets 4 runs, 5 conditions (4 4 runs, 5 conditions (4

expérimentales + 1 référence) pour expérimentales + 1 référence) pour chaque sujetchaque sujet

Choisis 6 contrast à évaluer Choisis 6 contrast à évaluer

Mais d’abord,Mais d’abord, il faut préparer il faut préparer les fichiers avant le les fichiers avant le traitementtraitement. .

Préparation des Préparation des données données

Commencer par spécifier les Commencer par spécifier les contrastescontrastes

script

QuickTime™ and aTIFF (LZW) decompressor

are needed to see this picture.

MyContrast.contrast

Spécifier les contrastes à calculer lors de la modélisation

ContrastName

Fichier optionnel, utilisé pour renommer les cartes statistiques

Fichier texte portant le nom « MyContrast.contrast », Définir les contrastes 1 par ligne, Insérer le fichier dans le répertoire script, Un fichier additionnel appelé « ContrastName » peut être ajouté.

rep racineMyContrast.contrast

QuickTime™ and aTIFF (LZW) decompressorare needed to see this picture.

ContrastName(Optionnel)

Model.txt(Optionnel)

Préparation des Préparation des donnéesdonnées

Préparer le modèle pour chacun Préparer le modèle pour chacun des runsdes runs Dans un fichier texte d’extension (.txt) et portant le nom du run,Dans un fichier texte d’extension (.txt) et portant le nom du run,

4 colonnes séparées par des tabulations (# de la condition, temps , durée, poids)4 colonnes séparées par des tabulations (# de la condition, temps , durée, poids) une ligne par événement,une ligne par événement, les temps sont spécifiés en seconde avec 3 décimales (séparées par un point).les temps sont spécifiés en seconde avec 3 décimales (séparées par un point).

Numéro de la condition Moment (sec) Durée (sec)

Le poids attribué a la condition

Les valeurs sont séparées par des tabulations

Préparation des Préparation des donnéesdonnées

Préparer ensuite les sujetsPréparer ensuite les sujets

root anat.mnc

QuickTime™ and aTIFF (Uncompressed) decompressor

run1.mnc run1.txt

run2.mnc run2.txt

runN.mnc

are needed to see this picture.…

runN.txt

L’image anatomique du sujet

Modèle lié au « run »« run » fmri

script

anat.mnc

run1.mnc run1.txt

run2.mnc run2.txt

runN.mnc

are needed to see this picture.…QuickTime™ and aTIFF (LZW) decompressor

anat.mnc

run1.mnc run1.txt

run2.mnc run2.txt

runN.mnc

are needed to see this picture.…QuickTime™ and aTIFF (LZW) decompressor

MyContrast.contrast

parametre

ContrastName(Optionnel)

runN.txt

…QuickTime™ and a

TIFF (LZW) decompressorare needed to see this picture.

Model.txt(Optionnel)

Préparation des donnéesExemple

N.B. le supercript est intransigeant avec le nom des répertoires et des fichiers.

Vous pouvez (pour un run donné) ajouter un fichier constast Vous pouvez (pour un run donné) ajouter un fichier constast et/ou d’exclusionet/ou d’exclusion

anat.mnc

run1.mnc run1.txt

run2.mnc run2.txt

runN.mnc

runN.txt

run1.exclude

run1.contrast

runN.exclude

runN.excludeLes volumes 1 2 12 55 65 du suj02 pour la run N seront exclus

run1.exclude

Les volumes 1 2 3 9 du suj02 pour la run 1 seront exclus

run1.contrast Redéfinition des contrasts à calculer pour le run 1 du sujet 02

QuickTime™ and aTIFF (LZW) decompressorare needed to see this picture.N.B. les étapes suivantes pourraient ne plus être dans un état cohérent

(fichier texte portant le nom d’extension (.contrast ou .exclude)

Préparation des donnéesOptions avancées

script

parametre

Préparation des donnéesModifier le fichier des paramètres pour vos besoins

Fichier paramètre

1 - prétraitement

……

2 - modélisation

3 - recalage

6 - Sommaire des activations

d’intérêts et seuillage

ef stdT F fwhm…

4 - moyennage intra-sujets

contrast1

Run1.mnc

RunN.mnc

Run1.mnc

RunN.mnc

ef stdT F…

contrastNfwhm

ef stdT Fcontrast1

ef stdT F …

contrastNfwhm

fwhm…

ef stdT F fwhm…

contrast1

ef stdT F…

contrastNfwhm

ef stdT F…

contrast1

ef stdT F…

contrastNfwhm

contrast1

contrast1contrastN

contrastN

contrast1

contrastN

contrast1

contrastN

5 - moyennage des sujets ou analyse de

groupe

Contrast 1

Carte T

Contrast N

Carte T

contrast1

contrastN

Les 6 étapes du pipelineLes 6 étapes du pipeline

Run1-MC_MC.mnc

RunN-MC_MC.mnc

Usage: executer [<option>] <repRacine>Usage: executer [<option>] <repRacine>Specifiez une option puis le repertoire racine de l'etudeSpecifiez une option puis le repertoire racine de l'etude

Les options etant:Les options etant:

Execution en chaineExecution en chaine -all effectue tous les etapes du pipeline-all effectue tous les etapes du pipeline -modelisation commence a partir de la modelisation-modelisation commence a partir de la modelisation -recalage commence a partir du recalage des images-recalage commence a partir du recalage des images -avgIntra commence a partir du moyennage intra-sujet-avgIntra commence a partir du moyennage intra-sujet -avgInter commence a partir du moyennage inter-sujet-avgInter commence a partir du moyennage inter-sujet -groupe effectue une analyze de groupe-groupe effectue une analyze de groupe

Nettoyage des etapesNettoyage des etapes -cleanall reinitialise a letat initiale-cleanall reinitialise a letat initiale -cleanstat conserve le preprocessing-cleanstat conserve le preprocessing -cleankeepmodeling conserve le processing ainsi que la modelisation-cleankeepmodeling conserve le processing ainsi que la modelisation

Execution uniqueExecution unique -preprocess effectue le preprocessing-preprocess effectue le preprocessing -pca genere les cartes PCA-pca genere les cartes PCA -modeling effectue la modelisation-modeling effectue la modelisation -tal effectue le recalage-tal effectue le recalage -avgSujs effectue le moyennage intra-sujet-avgSujs effectue le moyennage intra-sujet -avgAll effectue le moyennage inter-sujet-avgAll effectue le moyennage inter-sujet -groupStep effectue l'analyse de groupe-groupStep effectue l'analyse de groupe -sommaire n'effectue que le sommaire des activations-sommaire n'effectue que le sommaire des activations

Pour voir les options disponibles: # superscript -help

Pour effectuer les 6 étapes du pipeline: #/opt/share/bin/superscript -all repRacine

Le superscript

Étapes du superscriptÉtapes du superscriptCrée l’arborescence des répertoires, valide la structure.Crée l’arborescence des répertoires, valide la structure.

Puis … Puis …

1.1. effectue le prétraitement,effectue le prétraitement,2.2. modélise les signaux (fmrilm),modélise les signaux (fmrilm),3.3. plonge les volumes (MRI et fmri) dans un repère plonge les volumes (MRI et fmri) dans un repère

commun,commun,4.4. effectue un moyennage intra-sujet,effectue un moyennage intra-sujet,5.5. effectue le moyennage inter-sujet,effectue le moyennage inter-sujet,6.6. effectue un sommaire des activations.effectue un sommaire des activations.

Structure de l’étudeStructure de l’étude

1-1- créer un répertoire créer un répertoire rawraw dans le répertoire racine, dans le répertoire racine, 2-2- créer un répertoire créer un répertoire analyseanalyse dans le répertoire racine, dans le répertoire racine, 3-3- sous le répertoire analyse, créer un répertoire sous le répertoire analyse, créer un répertoire multimulti ainsi que les sous répertoires ainsi que les sous répertoires scriptscript, ,

statstat, , résultatrésultat et et summary,summary, 4-4- pour chaque sujets, créé un répertoire pour chaque sujets, créé un répertoire sujN,sujN, 5-5- pour chaque répertoire pour chaque répertoire sujNsujN, créé un sous répertoire , créé un sous répertoire datadata,,scriptscript et et stat.stat.

analyse

rawroot

resultat_t

script

summary

script

superscript superscript s’occupe de créer et s’occupe de créer et de gérer la de gérer la structure de structure de l’analysel’analyse

RunN.mnc

Run1-MC_MC.mnc

RunN-MC_MC.mnc

Run1.mnc

1 - prétraitement1 - prétraitement

Run2-MC_MC.mncRun2.mnc

… …

1 - prétraitement1 - prétraitement

génère les cartes PCA génère les cartes PCA (optionnel),(optionnel),

applique une correction du applique une correction du mouvement sur les runs,mouvement sur les runs,

effectue un lissage spatial.effectue un lissage spatial.

Le superscript …

0 20 40 60 80 100 120

(No volume)

Composante temporelle(sd, % variance expliquée)

0.68, 46.9%

0.29, 8.6%

0.17, 2.9%

0.15, 2.4%

Slice (0 based)

Composante spatial

0 2 4 6 8 10 12

1: exclure les premier volumes

2: dérive temporelle

3:Convertir le signal en pourcentage

4:Est-ce du signal?

Peuvent révéler des défauts dans le signal, permet de voir la drift temporelle dans certains

Génération des cartes Génération des cartes PCAPCA

prétraitementprétraitement

Diapositive empruntée à Keith Worsley

Génération des cartes Génération des cartes PCAPCA

run1_pca.m

s’applique aux runs prétraités

exemple de script créesexemple de script crées

• le paramètre nbComponent changera le nombre de composantes du signal à conserver (défaut = 6 composantes),

• le paramètre colormap changera la couleur affichée (défaut = spectral).

La version du logiciel utilisé

Correction du Correction du mouvementmouvement

mouvement de translation mouvement de rotation

Lance 3Dvolreg via l’outil Mincalign (développé par Rick Lance 3Dvolreg via l’outil Mincalign (développé par Rick

Hoge 2002),Hoge 2002), génère l’historique des commandes dans le fichier génère l’historique des commandes dans le fichier

preprocess.txtpreprocess.txt il faut spécifier le volume de référence sur lequel le il faut spécifier le volume de référence sur lequel le

réalignement sera appliqué.réalignement sera appliqué.

• le paramètre target modifiera le volume de référence lors du réalignement (défaut = 3e volumes de la run).

prétraitementprétraitement Juste un mot sur la correction intra Juste un mot sur la correction intra

sujetsujet((déconseillerdéconseiller))

Il faut spécifier un volume d’un «run» de référence, le script réaligne tous les volumes sur ce volume.

Avantage: permet de moyenner les cartes statistiques intra-sujet avant le recalage (tel que SPM).

Intra SujetStandard

• inscrire « YES » pour le paramètre realignementIntraSujet (défaut = NO).

Lissage SpatialLissage Spatial Effectué avec l’outil fmr_preprocess et mincblur,Effectué avec l’outil fmr_preprocess et mincblur, effectue une convolution sur les images,effectue une convolution sur les images, il faut spécifier la largeur du noyau Gaussien il faut spécifier la largeur du noyau Gaussien

(généralement entre 6mm et 8mm).(généralement entre 6mm et 8mm).

Données brutes Données lissées (6 mm)

avant après

• le paramètre fwhm modifiera la largeur du noyau Gaussien (défaut = 6mm).

prétraitementprétraitement Récapitulation des Récapitulation des

paramètresparamètres

target = "3"fwhm = "6"

realignementIntraSujet = "NO"

nbComponent = "6"colormap = "spectral"

Le nombre de composantes à conserver

pour les cartes PCA (défaut = 6)

couleur des cartes PCA

La largeur du noyau à utiliser pour le lissage

volume de référence pour le réalignement

Option avancée

Pour le prétraitement, spécifier les variables suivantes:

prétraitementprétraitement Les scripts sont sauvegardés dans le Les scripts sont sauvegardés dans le

répertoirerépertoire

Sommaire des commandes

Scripts PCA

prétraitementprétraitement Les résultats sont générés dans le Les résultats sont générés dans le

Run réaligné

Valeurs de la

correction

Graphiques du déplacement

Cartes PCA

2 - modélisation2 - modélisation

Run1-MC_MC.mncSujN

Run2-MC_MC.mnc

RunN-MC_MC.mnc

… …

2 - modélisation2 - modélisation

1.1. Spécifie le modèle linéaire avec Spécifie le modèle linéaire avec (fmridesign)(fmridesign)

2.2. Évalue ce modèle avec (fmrilm)Évalue ce modèle avec (fmrilm)

Le superscript …

1) Il faut définir la forme de la hrf adaptée au protocole1) Il faut définir la forme de la hrf adaptée au protocole

hrf = "5.4 5.2 10.8 7.35 0.35 0 " hrf = "5.4 5.2 10.8 7.35 0 0"

Hrf (défaut)

2) Spécifier si les fichiers modèles sont présentés de façon événementiel (recommandé) ou par présentation de stimulimodelType = "events"

modélisationmodélisation - - Spécification du Spécification du modèlemodèle

les paramètres à spécifier (1/2)les paramètres à spécifier (1/2)

Attention: le nombre de volume, le temps d’acquisition d’un volume (tr) et le nombre de slices dans un volume sont déterminés pour chaque run, par contre le délai dans le TR ainsi que l’ordre d’acquisition s’applique à toute l’étude (voir Les variables spécifiques).

nombre de dérive temporel (0,1 ou 2 )

forme de la fonction

N.B. Il est possible de surcharger certains N.B. Il est possible de surcharger certains paramètres si un « run » présente des paramètres si un « run » présente des

particularitésparticularités Surcharge du paramètre sliceOrderSurcharge du paramètre sliceOrder

specificSliceOrderspecificSliceOrder = [ = [""suj01:interleavedsuj01:interleaved"", , ""suj08:run3:acendingsuj08:run3:acending""]]

Surcharge du paramètre delayintrSurcharge du paramètre delayintrspecificdelayintrspecificdelayintr = [ = [""suj06:run2:5suj06:run2:5"", , ""suj02:run1:6.5suj02:run1:6.5"", ,

""suj02:run4:8 suj02:run4:8 ""]]

3) Spécifier le délai du temps de réponsedelayintr = "0"

4) Spécifier l’ordre d’acquisition des slicessliceOrder = "descending" ou sliceOrder = "ascending » ou sliceOrder = "interleaved"

modélisationmodélisation - - Spécification du Spécification du modèlemodèle

les paramètres à spécifier (2/2)les paramètres à spécifier (2/2)

modélisationmodélisation - - Spécification du Spécification du modèlemodèlerésultat

Le modèle est ensuite construit avec l’outil fmridesign puis directement soumis à l’évaluation.

run1.m

exemple de script créeexemple de script crée

1) les contrastes à évaluer sont dans le fichier MyContrast.contrast

2) spécifier les volumes à exclure lors de la modélisation,

exclude = " 1 2 " Les volumes 1 et 2 de chaque runs seront ignorés (sauf si fichier .exclude)

3) choisir la nature des cartes statistiques à produire.

which_stats = ["['_mag_t _mag_sd _mag_ef _mag_F _cor _fwhm']"]

modélisationmodélisation - - Évaluer le designÉvaluer le design les paramètres à spécifier(1/2)les paramètres à spécifier(1/2)

_mag_t statistique T_mag_ef effet (Beta)_mag_sd déviation standard_mag_F F-statistic_cor Autocorrellation temporal_fwhm Effective FWHM in mm of the whitened residuals

modélisationmodélisation - - Évaluer le designÉvaluer le design les paramètres à spécifier(2/2)les paramètres à spécifier(2/2)

4) Spécifier la quantité de lissage sur les résidus autocorrélés,

fwhm_cor = " " (défaut: vide, attribution fmrilm).

5) Spécifier la variable ntrends (série de trois chiffres).

Nombre de splines cubique à retirer temporellement dans 6

minutes de scans(Généralement 1 par 3 minutes)

ntrends = "3 1 1"

Conversion des valeurs de chaque voxel du cerveau en pourcentage

(0 = pas de conversion)« Spatial trend »

run1.m

modélisationmodélisation - - Évaluer le designÉvaluer le design Exemple de scriptExemple de script

modélisationmodélisation - - Évaluer le designÉvaluer le design Les résultats sont générés dans le Les résultats sont générés dans le

Cartes statistiquesCartes statistiques

Degrés de liberté Degrés de liberté recueillierecueillie

Instructions Instructions sauvegardésauvegardé

3- Recalage3- Recalage(Passage des cartes statistiques à un repère (Passage des cartes statistiques à un repère

commun)commun)

Cerveau non traité Cerveau recalé

Cerveau du sujet(en bleu)

Repère commun(en gris)

3-Recalage3-Recalageles paramètres à spécifierles paramètres à spécifier

Spécifier le template à utiliser pour caluler la transformation

model = icbm_avg_152_t1_tal_lin"

Spécifier le modèle pour le resampling des images Spécifier le modèle pour le resampling des images IRMfIRMf

resamplingStat ="icbm_template_2.00mm.mnc"

Spécifier un modèle haute résolution pour le resampling Spécifier un modèle haute résolution pour le resampling des images IRMdes images IRM

resamplingStat = »icbm_template_2.00mm.mnc"

Spécifier un masque pour enlever les zones sans intérêt (optionnel)

mask = "icbm_avg_152_t1_tal_lin_mask.mnc"N.B. Les différents modèles de template sont affichés dans le répertoire "/opt/share/mni/share/mni_autoreg"

3-Recalage3-Recalageles principesles principes

1. Calculer la transformation (mritotal) qu’il faut appliquer à l’image anatomique du sujet pour qu’elle se retrouve dans l’espace commun choisi,

2. appliquer cette transformation (mincresample) à l’image anatomique du sujet,

3. appliquer cette transformation (resample_tal) aux cartes statistiques intra-sujet.

exemple de fichier transform.xfm: 1.18338227272034 0.0362035296857357 -0.0470348782837391 2.6443567276001

-0.0281995236873627 1.06619715690613 0.111178889870644 -60.5600776672363 0.0494740977883339 -0.118942677974701 1.15320003032684 13.2814521789551;

Le superscript va …

Linear_Transform =

3-Recalage3-RecalageLes résultats sont générés dans les Les résultats sont générés dans les

répertoiresrépertoires

L’image anatomique

Les valeurs de la

transformation linéaire

L’historique des commandes

Les cartes statistiques (extension _tal à la fin du fichier)…

4- Moyennage intra-4- Moyennage intra-sujetsujet

Moyennage Intra-sujets

are needed to see this picture.Ru

4-Moyennage intra-sujet4-Moyennage intra-sujet(Les paramètres à spécifier)(Les paramètres à spécifier)

•subject_which_stats= ["['_mag_t _mag_sd _mag_ef _mag_F _cor

_fwhm']"]

•fwhm_data = " "

•contrast_avg_subj = "[1] "

•fwhm_variatio= "-100"

Contraste à calculer[1 0 0 0 …] « moyennage »

seulement supporté pour le moment

0 = Pure Random Effect, Inf = Pure Fixed Effectsi la valeur est négative, forcer le nombre de

degrés de liberté en sortie à être égale à cette valeur

Lissage sur les ratios (laisser vide = calculé ou lu par défaut dans les cartes soumises en paramètre)

4-Moyennage intra-sujet4-Moyennage intra-sujet((Exemple de scriptExemple de script))

Suj01_con01.m

4-Moyennage intra-4-Moyennage intra-sujetsujet

Les résultats sont générés dans les Les résultats sont générés dans les répertoiresrépertoires

5- Moyennage inter-5- Moyennage inter-sujetsujet

Moyennage Inter-sujets

are needed to see this picture.Su

5-Moyennage inter-sujet5-Moyennage inter-sujetCe qu’il faut spécifier

•multi_which_stats= ["['_mag_t _mag_sd _mag_ef _mag_F _cor _fwhm']"]

•input_files_fwhm= " "

•contrast_multi= "[1] "

•multi_fwhm_variatio= "-100"

Contraste à calculer si différent de [1 0 0 …] voir analyse de groupe

0 = Pure Random Effect, Inf = Pure Fixed EffectSi la valeur est négative, forcer le nombre de degrés de liberté en sortie a être égale a cette valeur

Lissage sur les ratioslaisser vide (lu par défaut dans les cartes soumises en paramètre)

5-Moyennage inter-sujet5-Moyennage inter-sujetExemple de scriptExemple de script

Avg05_con1.m

5-Moyennage inter-sujet5-Moyennage inter-sujet Les résultats sont générés dans les Les résultats sont générés dans les

répertoiresrépertoires

5 - Analyse de groupe 5 - Analyse de groupe

Préparation des donnéesPréparation des données

créer des sous répertoires nommé groupN dans le créer des sous répertoires nommé groupN dans le

répertoire analyse pour chaque groupe de votre répertoire analyse pour chaque groupe de votre

étude,étude,

glisser les répertoires sujN du répertoire analyse glisser les répertoires sujN du répertoire analyse

dans le groupe respectif d’appartenance,dans le groupe respectif d’appartenance,

spécifier les contrastes « group_contrast ».spécifier les contrastes « group_contrast ».

ex. ex. group_contrastgroup_contrast = = "1 -1 0; 0 -1 11 -1 0; 0 -1 1"

5-5-Analyse de groupeAnalyse de groupe

exemple

6- Sommaire des activations, 6- Sommaire des activations, seuillageseuillage

à l’aide de l’outil stat_summaryà l’aide de l’outil stat_summary

1. Détermine le seuil et la valeur de P (stat_threshold)(obsolète),

2. fait le sommaire des valeurs des cartes T (stat_summary),

3. convertit les coordonnées des sommets significatifs dans le repère talaïrach,

4. soumet ces sommets dans le talaïrach daemon.

Le superscipt …

6-Sommaire des 6-Sommaire des TT

(stat_summary)(stat_summary)Méthode Keith (préférable)

Attention, il faut ajuster le convertisseur de coordonnées MNI en fonction du template utilisé:

pour ICBM: mni2tal = "/usr/local/mni/mni2tal/icbm_other2tal.m"pour MNI305: mni2tal = "/usr/local/mni/mni2tal/mni2tal.m"

Soumet les cartes fwhm inter-sujet dans la commande stat_summary,

il est possible de spécifier un mask pour une région d’intérêt.

roimask = "roi_mask.mnc"

stat_summary(Carte_t, FichierFwhm, [], [roimask])

6-Sommaire des valeurs des 6-Sommaire des valeurs des cartes Tcartes T

Les résultats sont générés dans les Les résultats sont générés dans les répertoiresrépertoires

un exemple typique de sommaireun exemple typique de sommaire

Fichier Contrast_summary.txt

Coordonnées du sommet dans le repère MNI

Coordonnées du sommet dans le repère Talairach

Aire associée au sommet

Probabilité que l’observation soit un faux positif

Valeur Tdu sommet

N.B. Soyez toujours critique par rapports aux résultats obtenus

Le nom du contrast évaluéDescription des clusters

Les voxels significatifs

Cluster d’appartenance

Image avg14_con01_cluster.txt

De plus, une belle image 3D pour chaque contraste est généré dans le répertoire summary (utile ????)

6-Sommaire des valeurs des 6-Sommaire des valeurs des cartes T Lorsque les cartes fwhm cartes T Lorsque les cartes fwhm

ne sont pas généréne sont pas généré(Méthode MonchiMéthode Monchi))

fwhm_summary =

treshold =

non corrigé

stat_summary( Carte_t, fwhm_summary , df, [roimask],Treshold)

Il faut spécifier manuellement un certain nombre de paramètres dans stat_summary

Étapes additionnellesÉtapes additionnellesMoyennage des Images

Anatomiques

Moyenne de 14 sujets

Mincaverage est utilisé pour produire un cerveau moyenné de l’ensemble des sujets

Étapes additionnellesÉtapes additionnelles Maskage des Cartes T (optionnelle)

Si un mask a été spécifié, les cartes statistiques seront masquées (ainsi que l’anatomique) et renommées « _mask.mnc »

Non masqué masqué

Étapes additionnellesÉtapes additionnelles Renommer les contrastes (optionnelle)

Si un fichier du nom de ContrastName existe dans le répertoire « script » alors les cartes statistiques seront renommées.

Visualisation des Visualisation des résultatsrésultats

RegisterRegister

NeurolensNeurolens

http://www.neurolens.org http://www2.bic.mni.mcgill.ca

vérifier toujours les scripts générés et vos traitements intermédiaires.vérifier toujours les scripts générés et vos traitements intermédiaires.

RécapitulatifRécapitulatif Ce script est robusteCe script est robuste Les résultats sont reproductiblesLes résultats sont reproductibles Le script a de la crédibilité puisqu’il n’utilise que Le script a de la crédibilité puisqu’il n’utilise que

des algorithmes acceptés par la communauté des algorithmes acceptés par la communauté scientifiquescientifique

Facilement réutilisable Facilement réutilisable Très flexible Très flexible L’outil laisse des traces des versions employées L’outil laisse des traces des versions employées

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