cocoa： 安静時fMRIに興味あるけど解析面倒そうな研究者に向けたツールボックス

大人の事情により，安静時fMRI解析のマットラボツールボックスを作成しました。

Comprehensive Connectivity Analysis（cocoa）

安静時fMRIの解析は百花繚乱，群雄割拠なわけですが，比較的標準的な解析ができればいいやという研究者向けに，細かい設定なしに，またコマンドラインを使うことなく，わずか数回のクリックだけで解析ができるように作りました。

安静時fMRIの解析初級者から中級者向けです。


cocoaでできること

・標準的な事前処理（SPM）
・ROI-to-ROI解析，ROI-to-Voxel解析（CONN）
・グラフ理論解析（BCT）
・独立成分分析（GIFT，constrained ICAのみ対応）
・ReHo，ALFF解析（REST）

・複数被験者をいっぺんに解析
・複数セッションに対応

やっていることは，それぞれのツールボックスにパラメーター渡して自動で解析してもらっているだけです。


できないこと

・2nd level analysis

集団解析はできないので，SPMやNBSを使ってください。


安静時fMRIだけでなく，課題ベースのfMRIにおける前処理も簡単にできます。



作成時間1分のロゴ。そのうちもちっとましなのを作りたい。

ダウンロードはこちら。
https://www.dropbox.com/s/2hwj2tteru2ywcp/cocoa.zip?dl=0

簡易マニュアル
https://www.dropbox.com/s/njz55zibb3c7der/cocoa_manual.pdf?dl=0


インターフェースはこんな感じ。これ以外に設定はなし。



基本，出力先を決めて，Dicomフォルダを指定，解析に使うテンプレートを設定するだけ。

Neuroimageで画像データベースの特集

http://www.sciencedirect.com/science/journal/10538119/124/part/PB

rsfMRIを含むのもいくつかある模様。

ADNI: slice order problem of resting state fMRI data

ICA analysis with slice order [1:48] for Site 002

ICA analysis with slice order [1:2:47 2:2:48] for Site 002


When using slice order [1:48], other all sites showed later pattern.

ADNIにおけるslice orderの問題

どうもADNIを使った解析の結果が芳しくないとおもっていたら，ある特定のSiteのデータだけがICAで抽出されたDMNが異なるパターンを示していた。
おかしいと思い，いろいろ検討したところ，通常のスライスオーダーがアセンディングで[1:48]となるところ，そのSiteだけはインターリーブで[1:2:47 2:2:48]としなければならない模様。
Siteの番号は002。

ADNIのrsfMRIデータ使っている人たちは自分で気づいたのだろうか。。
それともどこかに情報があったのか。。
気付かずにそのまま解析してたらこえーなー。

Nencki Affective Picture System (NAPS)

http://lobi.nencki.gov.pl/research/8/

もめのみ。

分割ツール

Automatic segmentation of the striatum and globus pallidus using MIST: multimodal image segmentation tool.
Neuroimage. 2015 Oct 15;
Authors: Visser E, Keuken MC, Douaud G, Gaura V, Bachoud-Levi AC, Remy P, Forstmann BU, Jenkinson M

うん，とりあえずもめのみ。

事前定義されたROIよりもデータドリブンなROIのほうが再現性がよい

Data-driven and Predefined ROI-based Quantification of Long-term Resting-state fMRI Reproducibility.
Brain Connect. 2015 Oct 11;
Authors: Song X, Lawrence PP, Chen NK

アブストだけではどのようにデータ駆動のROIを決めたのかわからず。

特性的自尊心はデフォルトモードネットワークと関連する模様

The neural basis of trait self-esteem revealed by the amplitude of low-frequency fluctuations and resting state functional connectivity.
Soc Cogn Affect Neurosci. 2015 Sep 23;
Authors: Pan W, Liu C, Yang Q, Gu Y, Yin S, Chen A

結果としてはさもありなん。
大陸のお方は相変わらずALFFが好みのようだ。


日心だん。
これからやろうとしていたことがすでに一部やられていることを知る。
駄菓子菓子やるしかない。
先行研究を上回るくおりてぃを目指さねば。

データシェア

The MNI data-sharing and processing ecosystem.

Neuroimage. 2015 Sep 10;

Authors: Das S, Glatard T, MacIntyre LC, Madjar C, Rogers C, Rousseau ME, Rioux P, MacFarlane D, Mohaddes Z, Gnanasekaran R, Makowski C, Kostopoulos P, Adalat R, Niso G, Moreau JT, Evans AC

よくわからんけどメモのみ。

世代ごとのデータベース

Cognitive Neuroscience Neuroimaging Repository for the Adult Lifespan.
Neuroimage. 2015 Aug 23;
Authors: Razlighi QR

20から80歳までのデータベース。
各種画像と神経心理検査あり。
来年には400近くまで増やす予定らしい。

公開&シェア予定と書いてるけどどこでシャアするかよくわからず。
シェアしてから論文にしてほすい。

AALバージョンアップ

Implementation of a new parcellation of the orbitofrontal cortex in the automated anatomical labeling atlas.
Neuroimage. 2015 Aug 1;
Authors: Rolls ET, Joliot M, Tzourio-Mazoyer N

眼窩前頭前野を再度分類。。
http://www.gin.cnrs.fr/?lang=en
でAAL2をダウンロードできると書いてあったが発見できず。

GRETNA

GRETNA: a graph theoretical network analysis toolbox for imaging connectomics.
Wang J, Wang X, Xia M, Liao X, Evans A, He Y.
Front Hum Neurosci. 2015 Jun 30;9:386. doi: 10.3389/fnhum.2015.00386. eCollection 2015.

使えるかなー。
試す時間がないが。

Multimodal Imaging Brain Connectivity Analysis (MIBCA) toolbox.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26207191

このツールボックスそのものよりも本文にある他のツールボックスのリストがかなり有用と思わるる。

最近は校正がウェブ上で済むのね。
簡単でよいが，PDFイメージがないから出来上がりがまだ想像もつかん。

個人ごとに最適化されたピップライン

An Automated, Adaptive Framework for Optimizing Preprocessing Pipelines in Task-Based Functional MRI

ツンドク。

がくし

リバイズした論文がマイナーでもどってきたの巻。
マイナーとはいえ，メジャー級の考察がっつり系。
しんどい。
が，これにきちんと対応したら論文として良くなるのがわかる指摘なのでがんばる。
いいレビュワーにあたったようだ。
自分がレビューするときもこうありたい（願望のみ）

えっくす納豆

XNAT Central: Open Sourcing Imaging Research Data.
Neuroimage. 2015 Jul 1;
Authors: Herrick R, Horton W, Olsen T, McKay M, Archie KA, Marcus DS

名前かっくいい
Neuroimaging dataだけではなくなって拡張されたもよう。

グラフ理論における閾値設定問題： 絶対閾値か比率閾値か？

The (in)stability of functional brain network measures across thresholds.
Neuroimage. 2015 May 25;
Authors: Garrison KA, Scheinost D, Finn ES, Shen X, Constable RT

絶対閾値（rやzそのままの値で切る）だと不安定。
比率閾値（上位何%とかで切る）のほうがより安定。

脳波と画像のセット

Data integration: Combined Imaging and Electrophysiology data in the cloud.
Neuroimage. 2015 Jun 1;
Authors: Kini LG, Davis KA, Wagenaar JB

(neuroimaging, EEG, EKG, de-identified clinical and experimental data, etc.)のセットとのこと。


なんかもうデータベース自体が戦国時代を迎えている様相。
まとめてくれんかな。

MRIデータセット

The NITRC image repository.
Neuroimage. 2015 Jun 1;
Authors: Kennedy DN, Haselgrove C, Riehl J, Preuss N, Buccigrossi R

NITRC-IR provides a large array of structural, diffusion and resting state MRI dataとのこと。

タスクベースfMRIのデータベース

OpenfMRI: Open sharing of task fMRI data.
Neuroimage. 2015 Jun 2;
Authors: Poldrack RA, Gorgolewski KJ

アブストだけでは方向性が見えず

ADのデータベース

Sharing data in the global alzheimer's association interactive network.
Neuroimage. 2015 Jun 3;
Authors: Neu SC, Crawford KL, Toga AW

ADNIとかいろいろ網羅
Neuroimagingデータを含まないものも含めている。

内側頭頂-後頭皮質の機能的下位区分

Functional subdivisions of medial parieto-occipital cortex in humans and nonhuman primates using resting-state fMRI.
Hutchison RM, Culham JC, Flanagan JR, Everling S, Gallivan JP.
Neuroimage. 2015 May 10;116:10-29. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.04.068. [Epub ahead of print]

もめん。
使えそうな図がいくつか。

multi-threshold permutation correction (MTPC)

Overcoming the effects of false positives and threshold bias in graph theoretical analyses of neuroimaging data.
Neuroimage. 2015 May 13;
Authors: Drakesmith M, Caeyenberghs K, Dutt A, Lewis G, David AS, Jones DK

グラフ理論解析における統計の新たな提案。
わりと簡単なので，コードは自前で書けそう。


リバイズ投げた。
これで通ることを祈るのみ。

The Age-ility Project

The Age-ility Project (Phase 1): Structural and functional imaging and electrophysiological data repository.
Karayanidis F, Keuken MC, Wong A, Rennie JL, de Hollander G, Cooper PS, Ross Fulham W, Lenroot R, Parsons M, Phillips N, Michie PT, Forstmann BU.
Neuroimage. 2015 Apr 30. pii: S1053-8119(15)00347-X. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.04.047

rsfMRIあり
n=131, 15-35y, 66 male


とりあえず直して英文校閲に投げた。
週明けにはリバイス投稿かな。

学会一つ抄録登録だん。

次はなんだっけ。

ConnectomeDB - Sharing Human Brain Connectivity Data.

ConnectomeDB - Sharing Human Brain Connectivity Data.
Neuroimage. 2015 Apr 28;
Authors: Hodge MR, Horton W, Brown T, Herrick R, Olsen T, Hileman ME, McKay M, Archie KA, Cler E, Harms MP, Burgess GC, Glasser MF, Elam JS, Curtiss SW, Barch DM, Oostenveld R, Larson-Prior LJ, Ugurbil K, Van Essen DC, Marcus DS

rsfMRIデータあり。



さて，とりあえずメジャーリビジョンで戻ってきた。
絶賛直し中。
レビュワー二人の示唆が違う方向向いてて調整に手間取る。

脳の左右差に関するデータベース

BIL&GIN: A neuroimaging, cognitive, behavioral, and genetic database for the study of human brain lateralization.
Neuroimage. 2015 Mar 31;
Authors: Mazoyer B, Mellet E, Perchey G, Zago L, Crivello F, Jobard G, Delcroix N, Vigneau M, Leroux G, Petit L, Joliot M, Tzourio-Mazoyer N

rsfMRI含む。

ハーバードの脳に関する縦断データセット

rsfMRI含む。

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811915002657#
http://www.nmr.mgh.harvard.edu/lab/harvardagingbrain

結局

リジェクトーーーーーーー。
結構自信あったのにな。
ダメージでかいなー。
直せるところ直して次行かねば。
今日はもうかえろう。

xjview

http://www.alivelearn.net/xjview8/
画像研究において結果表示に使えるビューワー。
どの程度使えるかな？

GraphVar

グラフ理論解析用ツール
わりと使えそう。
http://rfmri.org/GraphVar

なんか

コードをここにコピペしてたけど
半角の＜があるとそれ以降が改行のところまで消し飛んでた。
ってことは過去のも同じか。。。
保存用に残してたのに意味ナス。

permutation testにおける多重比較補正

備忘録

リサンプリングによって得られた各指標のp値を算出。
最小のp値を抽出。
リサンプルを繰り返す。
最小p値の分布において実際に観測されたp値がどのぐらいの確率で出現するかを計算。

以下は対応のない2群比較にのみ対応。
これであってんのか自信なし。
いずれにしろ変数の数が増えるとやっぱ厳しい。

function Pcorrected=rbmt_ttst2(data,g1,g2,k)
% resampling-based multiple test
% input
%   data: sub x var.
%   g1: subjects of gourp 1, eg. 1:10
%   g2: subjects of gourp 1, eg. 11:20
%   k: number of permutation

s=size(data);

p1=zeros([s(2) 1]);

for ii=1:s(2)
    [~, P]=ttest(data(g1,ii),data(g2,ii));
    p1(ii)=P;  
end;

Pcorrected=zeros([s(2) 1]);
for jj=1:k,
    idx=randperm(s(1));
    minP=1;
    for ii=1:s(2),
        [~, P]=ttest(data(idx(g1),ii),data(idx(g2),ii));
        if P＜minP, minP=P; end;
    end;
    Pcorrected=Pcorrected+(p1>minP);
end;

Pcorrected=Pcorrected/k;



なんかコピペミスしてたので，修正

マルチカーネルSVM

Multimodal analysis of functional and structural disconnection in Alzheimer's disease using multiple kernel SVM.
Dyrba M, Grothe M, Kirste T, Teipel SJ.
Hum Brain Mapp. 2015 Feb 9. doi: 10.1002/hbm.22759.

これもマルチカーネル。
が，マルチサイトのデータがほとんど出てこない。
多分みんな苦戦してるんだろうけど，
そこをクリアしないと使えない。

軸索定位をMRIで

Functional Consequences of Neurite Orientation Dispersion and Density in Humans across the Adult Lifespan.
J Neurosci. 2015 Jan 28;35(4):1753-62
Authors: Nazeri A, Chakravarty MM, Rotenberg DJ, Rajji TK, Rathi Y, Michailovich OV, Voineskos AN

軸索定位の散らばりと密度をMRIで測定できるらしい。

TQG

TQGが放送されなかった理由を今しがた知る。
全くもって迷惑な人たちだ。

GRETNA

グラフ解析用ツール
http://www.nitrc.org/projects/gretna/
前処理もできる。
GATよりなよさげ。

マルチモダルなSVM

Classification algorithms with multi-modal data fusion could accurately distinguish neuromyelitis optica from multiple sclerosis.
Eshaghi A, Riyahi-Alam S, Saeedi R, Roostaei T, Nazeri A, Aghsaei A, Doosti R, Ganjgahi H, Bodini B, Shakourirad A, Pakravan M, Ghana'ati H, Firouznia K, Zarei M, Azimi AR, Sahraian MA.

ツンドク。

Zhang, Y. Wang, L. Zhou, H. Yuan, D. Shen, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
Multimodal classification of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment
Neuroimage, 55 (3) (2011), pp. 856–867 http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.01.008 21236349

これも同様の手法。
再掲。

MRIスキャナーの作成動画

https://www.youtube.com/watch?v=AHgQf0dgTQ4
ツイッターで流れてきたのでもめ。

土日で札幌往復。
飛行機がなかなか飛んでくれなくてしんどかった。