おかげさまでspamコメントが増えてきましたので、一応コメントを承認制にしました。基本的には承認します。
× [PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。 SUMMARY optseq2 is a tool for automatically scheduling events for rapid-presentation event-related (RPER) fMRI experiments (the schedule is the order and timing of events). Events in RPER are presented closely enough in time that their hemodynamic responses will overlap. This requires that the onset times of the events be jittered in order to remove the overlap from the estimate of the hemodynamic response. RPER is highly resistant to habituation, expectation, and set because the subject does not know when the next stimulus will appear or which stimulus type it will be. RPER is also more efficient than fixed-interval event related (FIER) because more stimuli can be presented within a given scanning interval at the cost of assuming that the overlap in the hemodynamic responses will be linear. In SPM parlance, RPER is referred to as 'stochastic design'. optseq2は高速(?rapid)提示する事象関連(RPER)fMRI実験のために,自動的なイベントのスケジューリングを行うためのツールである.スケジュールとは,その順番と事象のタイミングのことを指す.RPERにおける事象は,時間的に十分近接して提示されると,その血流力学 (hemodynamic)の反応はオーバラップするだろう.そこで,事象のオンセット時間がジッタを持つ(血流力学反応の算定から,オーバラップを取り除くために)必要がある.RPERは,habituation, 予期,構えに非常に抵抗する.なぜならば,被験者は,いつ次の刺激が現れるか,どのような刺激のタイプが出てくるかを知らないからである.RPERは,また,固定感覚事象関連(FIER)よりも効果的である.なぜならば,血流力学反応が線形であるとした時のオーバラップの算定のコストにおいて与えられるスキャンインターバル中には,より多くの刺激が提示されなくてはならないからである.SPM特有 (parlance)に,RPERは'stochastic design (確率デザイン)'に関わる. The flexibility of RPER means that there are a huge number of possible schedules, and they are not equal. optseq2 randomly samples the space of possible schedules and returns the 'best' one, where the user can control the definition of 'best'. Cost functions include: average efficiency, average variance reduction factor (VRF), and a weighted combination of average and stddev of the VRF. The user can also specify that the first order counter-balancing of the sequence of event-types be pre-optimized. Visit the Optseq Home Page at: http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/optseq COMMAND-LINE ARGUMENTS --ntp Ntp Number of time points to be acquired during the scan. This should be for one 'run' not for the entire session. The Total Scanning Time is the number of time points times the TR plus the prescan period, ie, tScanTot = Ntp*TR+tPreScan. スキャン中に得られるタイムポイントの数.これはひとつの'run'であるべきで,セッション全体ではない.全体のスキャン時間は,時間ポイントの数×TRに,前スキャンの区間を加えたものである. つまり,tScanTot = Ntp*TR+tPreScan. …ってことは,Ntpは,もう決まってるのかな?要確認. --tr TR Time between functional volumes (in seconds). これはまあいいよね. --tprescan tPreScan Time before the acquisition of the first volume to be processed to begin stimulation. これもまあいいよね. --psdwin PSDMin PSDMax Specifications for the FIR event response window. It will be assumed that the entire response can be captured within this window. PSDMin is the minimum PostStimulus Delay (PSD), PSDMax is the maximum PSD. dPSD is the sampling interval within the window. dPSD is optional; if left unset, it will default to the TR. dPSD controls how finely spaced the event onsets can be scheduled (ie, the onsets will only appear at integer multiples of the dPSD). FIR事象反応窓のための特定。これは反応全体が、この窓の中に捕捉されうることが算定されるものである。PSDMinは、最小の刺激後のディレイ(PostStimulus Deley)を、PSDMaxは最大の刺激後のディレイを示す。dPSDは付加的なものである。もし左のビットをオフにする?(left unset)とすれば、それはTRに対するデフォルトになるだろう。dPSDは、どのように良いスペースでイベントのオンセットをスケジュールされうるかを統制する。(つまり、オンセットが、dPSDの整数倍(integer multiples)においてだけ現れるだろう) --ev label duration nrepetitions Event Type specification. The label is just a text label (which may be more informative than a numeric id). イベントタイプの特定。labelは、単なるテキストラベルである(数字の(numeric)idよりも、情報があるだろう) Duration is the number of seconds that the stimulus will be presented; it should be an integer multiple of the dPSD (see --psdwin). Durationは、刺激が提示されてからの秒数である。dPSDの整数倍であるべきである。 Nrepetitions is the number of times that this event type will be presented during the course of the run. The number of repetitions can be optimized using the --repvar option. Use a different --ev flag for each event type. Nrepetitionsは、このイベントタイプがランのコースの間に提示されるだろう回数である。繰り返しの数は、--repvarオプションを用いることで最適化される。異なる--ev flagを、各々のイベントタイプのために用いるべきである。 NOTE: DO NOT INCLUDE THE NULL STIMULUS AS AN EVENT TYPE. 注意:ひとつのイベントタイプに、空の刺激を含めないこと。 The total stimulation time, tStimTot, equals the product of the duration and the number of repetitions summed over all the events. It should be obvious that the total stimulation time must be less than the total scanning time. 全体の刺激時間、tStimTotは、持続時間と繰り返しの数の構成を、すべてのイベントを通して加算したものに等しい。これは、すべてのスキャン時間よりもすべての刺激時間が小さくなるように示すべきである。 --repvar pct Allow the number of repetitions of each event type to randomly vary by +/- pct percent from the number specified with --ev. This allows the user to optimize over the number of repetitions. The total stimulation time is computed from the maximum possible number of repetitions. If only the percentage is given, then the relative number of repetitions of each event type will stay constant. If the string 'per-evt' is appended, then the number of reps for each event type can change independently to each other. 各々のイベントの繰り返しの認められる回数は、--evによって特定された数からの+/- pct(パーセント)である。すべての刺激時間は、繰り返しのありうる最大値から計算される。もし、パーセンテージだけが与えられている場合は、各々のイベントタイプのそれぞれの繰り返しの数は、コンスタントに与えられる。もし、文字列'per-evt'が付加されれば、各々のイベントタイプの繰り返しの数は、お互いに独立に変化する。 --polyfit order Add polynomial regressors as nuisance variables. Order N includes the Nth order polynomial was well as all lower orders. Max order is currently 2. Order 0 is a baseline offset; Order 1 is a linear trend; Order 2 is a quadradic trend. Cost functions will not explicitly include the nuisance variables. 妨害(nuisance)変数としての、多項式(polynomial)の独立変数(regressor).次数(order)Nは、すべての低次と同等のN次の多項式である。最大の次数は、一般に2である。次数0は、オフセットのベースラインである。次数1は、線形の傾き(linear trend)である。次数2は、二次の傾きである。コスト関数は、妨害変数にexplicitly(明白には?)含まれない。 --tnullmin tNullMin Force the NULL stimulus to be at least tNullMin sec between stimuli. Note that this means that the stimulus duration + tNullMin must be an integer multiple of the dPSD. 刺激間に、少なくともtNullmin秒の空刺激を強制する。刺激の持続時間+tNullMinは、dPSDの整数倍でなくてはならないことを意味する。 --tnullmax tNullMax Limit the maximum duration of the NULL stimulus to be tNullMax sec. Note: it may not be possible for a given parameter set to keep the NULL stimulus below a certain amount. In this case, the following error message will be printed out 'ERROR: could not enforce tNullMax'. By default, tNullMax is infinite. NULL刺激の最大の持続時間の限界は、tNullMax秒である。 注意:これはNULL刺激が、確かな量(certain amouont)以下であるときにこのパラメータが与えられることはない。この場合、次のエラーメッセージがプリントアウトされる。 'ERROR: tNullMazが実施できません' デフォルトでは、tNullMaxは無限長である。 --nsearch Nsearch Search over Nsearch iterations. optseq will randomly construct Nsearch schedules, compute the cost of each one, and keep the ones with the highest cost. It is not permitted to specify both Nsearch and Tsearch. Nsearch 繰り返しをサーチする。optseqは、ランダムにNsearchスケジュールを構成し、各々のコストを計算し、もっとも高いコストであるものを保持する。NsearchとTsearchの両方と特定することは認められない。 --tsearch Tsearch Search for Tsearch hours. optseq will randomly construct as many schedules schedules as it can in the given time, compute the cost of each one, and keep the ones with the highest cost. It is not permitted to specify both Nsearch and Tsearch. Tsearch時間をサーチする。(以下同じ) --focb nCB1Opt Pre-optimize the first order counter-balancing (FOCB) of the event sequence. This will cause optseq2 to construct nCB1Opt random sequences and keep the one with the best FOCB properties. This will be done for each iteration. Counter balance optimization is not allowed when there is only one event type. イベントシークエンスの前最適化された1次のカウンターバランス(FOCB) 。これにより、optseq2がnCB10ptランダムシークエンスを構成し、元もよいFOCBプロパティのひとつを保持することが起こる。これは、各々の繰り返しを行う。カウンターバランス最適化は、ひとつのイベントタイプしかないときには認められない。 --ar1 rho Optimize while whitening with an AR(1) model with parameter rho. rho must be between -1 and +1. パラメータrho(ρ?)のAR(1)モデルを持つホワイトニングを最適化する.rhoは,−1から1の間でなくてはならない. --pen alpha T dtmin Penalize for one presentation starting too soon after the previous presentation. The weight is computed as 1 - alpha*exp(-(dt+dtmin)/T), where dt is the time from the offset of the previous stimulus to the onset of the next stimulus. The basic idea here is that the second stimulus will be reduced in amplitude by the weight factor. alpha and T were fit from data presented in Huettel and McCarthy (NI, 2000) to be alpha=0.8 and T = 2.2 sec. 前の提示の後,ひとつの提示が始まるのが早すぎることに対する罰(penalize).重み付けは,1−alpha*exp(-(dt + dtmin)/T)として計算され,dtは前の刺激のオフセットからの時間から,次の刺激のオンセットの時間を指す.基本的なアイデアは,二番目の刺激が重み付け要素(weight factor)によって強度(amplitude)においては減少されるであろうということである.alphaとTは,Huettel and McCarthy (NI, 2000)に提示されたデータに合わせてあり,alpha = 0.8, T = 2,2secである. --evc C1 C2 ... CN Optimize based on a contrast of the event types. Ci is the contrast weight for event type i. There must be as many weights as event types. Weights are NOT renormalized such that the sum to 1. イベントタイプの対比をベースにした最適化.Ciは,イベントタイプiの対照的な重み付けである.イベントタイプとしての多くの重み付けがなくてはならない.重み付けは,合計として1となるような再標準化 (renormalized)は --cost costname Specify cost function. Legal values are eff, vrfavg, vrfavgstd. Default is eff. params as any parameters which accompany the given cost function. eff is the cost function which maximizes efficiency (no parameters). vrfavg is the cost function which maximizes the average Variance Reduction Factor (VRF) (no parameters). vrfavgstd maximizes a weighted combination of the average and stddev VRF; there is one parameter, the weight give to the stddev component. 特定のコスト関数.合法な(Legal)値は,eff, vrfavg, vrfavgstdである.デフォルトは,与えられたコスト関数に一致するいくつかのパラメータとしてのeff.paramsである.effは,最大の効率(パラメータがない)コスト関数である.vrfavgは,平均の分散(variance)減少要素 (VRF)(パラメータがない)を最大化したコスト関数である.vfravgstdは,平均と標準偏差VRFの重み付けの組み合わせを最大化する.一つのパラメータがあり,重み付けは標準偏差構成要素を与える. --sumdelays Sum the delay regression parameters when computing contrast matrix. The event contrast (--evc) specifies how to weight the events when forming the contrast vector. However, there are multiple coefficients per event type corresponding to the delay in the FIR window. By default, a separate row in the contrast matrix is provided for each delay. To sum across the delays instead, use --sumdelays. The contrast matrix will have only one row in this case. コントラストマトリクスを計算したとき,遅延回帰(regression)パラメータを合計する.イベントのコントラスト(--evc)は,コントラストベクトルが形成されるとき,イベントをどのように重み付けするかを特定する.しかしながら,複数の係数(coefficients)が,イベントタイプ毎にあるとき,FIRウインドウにおける遅延と一致する.デフォルトでは,コントラスト魔と陸における分割された列(row)は,各々のデ遅延がされるコントラストマトリクスである.遅延間で加算したいときは,--sumdelaysを用いなさい.コントラストマトリクスは,この場合ひとつの列だけに現れる. --seed seedval Initialize the random number generator to seedval. If no seedval is specified, then one will be picked based on the time of day. optseq2 uses drand48(). seedvalの乱数生成を初期化する.もし,seedvalが特定されなければ,その日の時間をベースに取り上げられる.optseq2は,drand48()を用いる. --pctupdate pct Print an update line to stdout and the log file after completing each pct percent of the search. stdoutのラインのアップデート,各々のpctサーチのパーセントが完了したあとのログファイルをプリントする. --nkeep nKeep Save nKeep of the best schedules. Increasing this number does not substantially increase the search time, so it is a good idea to specify more than you think you will need. 最も良いスケジュールのnKeepを保存する.この数が増加する事は,サーチタイムの増加を実質的には増大させず,あなたがそうしたいと思っているよりも多く設定する事が良いアイデアである. --o outstem Save schedules in outstem-RRR.par, where RRR is the 3-digit zero-padded schedule rank number (there will be nKeep of them). The schedules will be saved in the Paradigm File Format (see below). RRRは3個の数字(zero-padded, 0から増えるということか)のスケジュールで並んだ数である. --mtx mtxstem Save the FIR design matrices to mtxstem_RRR.mat in Matlab 4 binary format. FIRデザインマトリクスをMatlab 4 binary formatで保存する. --cmtx cmtxfile Save the contrast matrix in Matlab 4 binary format. コントラストマトリクスをMatlab 4 binary formatで保存する. --sum summaryfile optseq2 will create a file which summarizes the search, including all the input parameters as well as characteristics of each of the schedules kept. By default, the summary file will be outstem.sum, but it can be specified explicitly using this flag. See THE SUMMARY FILE below. optseq2は,サーチの要約のファイルを作成し,それは全ての入力パラメータを,各々のスケジュールの特徴が維持されているのと同様に含んでいる.デフォルトでは,summary fileは,outstem.sumだが,これは明白なこのフラグを用いて特定化されうる.下記のSUMMARY FILEを見よ. --log logfile During the course of the search, optseq2 will print information about the current search status to stdio and to the log file. By default the log file will be outstem.log. The log file will contain a summary of input arguments as well as a series of status lines. A status line will be printed each time there is a change in the list of nKeep best schedules as well as at prespecified regular intervals. By default, the interval is 10% of the search time, but this can be changed with --pctupdate. Each status line has 12 columns: (1) percent complete, (2) iteration number, (3) minutes since start, (4) best cost, (5) efficiency, (6) CB1Error, (7) vrfavg, (8) vrfstd, (9) vrfmin, (10) vrfmax, (11) vrfrange, and (12) number of iterations since last substitution. サーチのコースの間,optseq2は,現在のサーチステータス情報について,stdioおよびlog fileにプリントする.log fileは,outstem.logである.これは,入力変数とステータスラインのシリーズの要約を含む.ステータスラインは,前特定された通常の間隔と,nKeepの最良のスケジュールのリストにおいて変化があるときにプリントされる.デフォルトでは,サーチタイムの10%の間隔があるときで,これは--pctupdateで変化させられる.各々のステータスラインは12行である. 1.完遂率 2.反復数 3.開始時間(分) 4.最良のコスト 5.効率性 6.CB1Error 7.vrfavg 8.vrfstd 9.vrfmin 10.vrfmax 11.vrfrange 12.最後の置き換えからの反復数. --pctupdate pct Print a search status to stdio and the log file at regular intervals corresponding to pct percent of the search time. Default is 10%. --sviter SvIterFile Save information summary about all the schedules to SvIterFile in ASCII format. Each line will have 7 columns corresponding to: (1) cost, (2) efficiency, (3) cb1err, (4) vrfavg, (5) vrfstd, (6) vrfmin, (7) vrfmax. This is mainly for exploring the distribution of the various costs. WARNING: this file can grow to be very large. ASCIIフォーマットでScIterFileのスケジュールの全ての要約情報を保存する. 7行で構成され, 1.コスト 2.効率性 3.CB1Error 4.vrfavg 5.vrfstd 6.vrfmin 7.vrfmax である. 警告:このファイルは大変大きい. --i instem Load all input schedules that match instem-RRR.par. These can be used to initialize the search (for example, if you want to continue a previous optimization). It is also possible to only generate a summary and/or design matrices of the given input schedules by include the --nosearch flag. This can be useful for testing schedules that were optimized under one cost function against another cost function or for testing independently generated schedules. See also --in. instem-RRR.parに一致する,全ての入力スケジュールをロードする.これらは,サーチの初期化に用いられる(たとえば,もしあなたが前の最適化を継続したいとして). --nosearchフラグを追加することで,これは要約と/あるいは与えられた入力スケジュールのデザインマトリクスだけを生成することも可能である.これは,あるコスト関数下での最適化のテストスケジュールと,他のコストファンクション,あるいはテスト独立にスケジュールを生成するときに有益になるだろう. --inも見よ. --in input-schedule <--in input-schedule > This does the same thing as --i except that each file is specified separately. --iと一緒. --nosearch Do not search for optimal schedules. This can only be used when reading schedules in using --i or --in. See --i for more information. 上に書きましたね.--i, --inを使うときに,サーチをしないということのよう. 長くなったので分割します. PR
まだ使ってないままとりあえずメモ.今回はタグとかぜんぜん気にしない(いつもは地味に気にしている)
あ,完全にコピペしちゃってますが,元は↓ ハーバード,optseq2ヘルプページですね.いちおう. まだ途中です. (12月15日、続きをちょっと書き足し。まだまだ途中です) USAGE: optseq2 Data Acquistion Parameters データ取得のためのパラメータ --ntp Ntp : number of time points タイムポイントの数.単位は? --tr TR : temporal resolution of acquisition (in sec) データ取得の時間解像度(秒で). --tprescan t : start events t sec before first acquisition はじめのデータ取得前の,開始イベントの秒数 Event Response and Nuisance Descriptors 事象に対する反応,およびNuisance (不快な?妨害?)についての記述 --psdwin psdmin psdmax " PSD"ウインドウの特定.PSDって? --ev label duration nrepetitions n回の繰り返しの長さのラベル --repvar pct +/−パーセントによって分けられるn回の繰り返しの許可? --polyfit order 順番 --tnullmin tnullmin : limit min null duration to tnullmin sec 最小の持続時間の限界(秒で) --tnullmax tnullmax : limit max null duration to tnullmax sec 最大の持続時間の限界(秒で) Searching and Cost Parameters 探索(? searching)とコストのパラメータ (なんか,ここいまいちわかんねーな) --nsearch n : search over n schedules n回のスケジュールを探す --tsearch t : search for t hours t時間の探索 --focb n : pre-optimize first order counter-balancing 前最適化した一次のカウンターバランス(?) --ar1 rho : optimize assuming whitening with AR1 AR1を用いた最適化の算定ホワイトニング? --pen alpha T dtmin: penalize for presentations being too close 近すぎる提示のための不利益? --evc c1 c2 ... cN : event contrast イベントのコントラスト --cost name ?? --sumdelays : sum delays when forming contrast matrix 形成したコントラストマトリクスの遅延の合計? --seed seedval : initialize random number generator to seedval seedvalのために生成した初期化したランダムの数 Output Options 出力オプション --nkeep n : keep n schedules n回のスケジュールをキープせよ --o outstem : save schedules in outstem-RRR.par outstem-RRR.parにスケジュールを保存せよ --mtx mtxstem : save design matrices in mtxstem_RRR.mat mtxstem_RRR.matにデザインマトリクスを保存せよ --cmtx cmtxfile : save contrast matrix in cmtxfile コントラストマトリクスをcmtxfileに保存せよ --sum file : save summary in file (outstem.sum) ファイルに要約を保存せよ(outstem.sum) --log file : save log in file (outstem.log) ファイルにログを保存せよ(outstem.log) --pctupdate pct : print an update after each pct done 各々のpct (pitcture?)がなされたあとで,アップデートをプリントせよ --sviter file : save info from each iteration in file ファイルに各々の繰り返し(iteration)からの情報を保存せよ Input/Initialization Options 入力/初期化オプション --i instem : initialize with instem-RRR.par instem-RRR.parを初期化する --in input-schedule <--in input-schedule > --nosearch : just print output for input files 入力されたファイルの出力だけをプリントする Help, Documentation, and Bug Reporting ヘルプとか --help : print help page ヘルプページをプリントする --version : print version string バージョン名をプリントする $Id: optseq2.c,v 2.12 2006/12/29 02:09:11 nicks Exp $ とか. Optseq Home Page: http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/optseq 長くなったので分割します. Event-related functional MRIを撮像する場合に,SOA/ISIを決定することは非常に重要です.渡辺の理解が正しければ,ある刺激が提示された後に,脳血流の増大が生じるはずですが,MRIではたとえばスライスあたり3秒間に1回しか撮像できません.そして,この血流増大が刺激に対して毎回同時刻に生じるとすれば,SOA/ISIを完全に固定すると,血流増大の関数の同じポイントでしか撮像できませんよ,ということになるのだと思います.更に,まだ前の刺激提示による血流増大が終わっていないときに,次の刺激が提示されてしまうと,正しい関数を作成できないことになる,という話なんだと理解しています.このあたりは非常にあやふやなので,ちゃんと勉強する予定ですが,ともあれ,このような問題を回避するためのソフトウェアを,Harvard大学が開発しておりまして,それがoptseq (optimal sequenceの略のようです)2,ということになります.細かいことは多分,本家を見ていただいた方が早いでしょう.こちらです. さて,それじゃあoptseqを使ってみようということで,MacOSX:-Inter version of optseq2のリンクからダウンロードしてみたところ,標準テキストとしてダウンロードされて,開くを選択してもひらきゃしねえ,ということでしばらく悩んでいたのですが,とりあえず次のようにして解決しました. まず,ftpクライアントをダウンロードする.渡辺はCyberduckを使いました.これで,ftp:/・surfer.nmr.mgh.harvard.eduに接続して,pub>optseq>MacOS>Inter>optseq2を選択してダウンロードすると,Unix実行ファイルとしてのoptseq2をダウンロードできます.これを開いてみると,ターミナルが開き,$(=optseq2があるフォルダ)/optseq2 ; exit;というコマンドが勝手に入力されて,optseq2の中身が出て,勝手にログアウトします.笑. しかし,これで使い方が分かったので,ターミナルから,(フルパスで,たとえば渡辺だと,)Users/username/downloads/optseq2 などと入力すると,optseq2の中身を見ることが可能になります.(標準テキストの状態で,こうできるかどうかは良くわかりません).これでようやく使える,ということですね.しつこいようですが,文系はここまで書いていただかないとわかんねーんですよ!頼みますよ!と吠えていてもアレなので,自分で書きました.再度まとめますと,
もしかしたら今日から始まっているのかもしれませんが,学振 面接が急浮上してきたようなので,再度過去ログをお知らせしておきます.うちの院生は,明日面接だそうで,事業仕分けにも負けず頑張ってきて欲しいものです.といっても,分野が違うので,ポスター印刷につきあうくらいしかできませんでしたが….とりあえず,明日晴れると良いですね.事業仕分けにも負けず!がんばってください! さて,一応,渡辺が面接で聞かれたこととその雑感,および北海道から弘済会館へのアクセスはこちらをご参照ください.まあ,羽田からが勝負ですので(なんの?),道外の方にも役に立つかもしれません.多分最大の難所は,東京駅での乗り換えではなかろうかと思います.東京駅までは,まあ大体何乗ってもつくんじゃないですか?(てきとう).大事なのは中央線,青梅,新宿方面です!たぶん! あと,上の記事にも書いていると思いますが,多分面接では”その研究(手法)はどの程度実現可能性があるのか?”ということを聞かれるのではないかとつたない経験からは思われます.この実現可能性というのは,これからやることなんだけど,本来はこれまでの業績等でアピールしていなければいけないことなんだと思いますが,そういうことができていない場合は,警戒が必要でしょう.逆に,ここで胸張って「こーやってこーすれば可能です!」とか言えれば,なんとかなるんじゃないでしょうか(予算が出れば)ねえ.あとまあ,知人によれば,明らかな間違いを突っ込まれてちょっと(かなり)焦ったようですが,それでも一応通ったらしいので,すみません,間違っていました,といって,(更にできれば「こうすればリカバリできます」ということも言った上で)切り替えると良いのではないかと思います.あとはそうですねー,難しいかもしれませんが,「それが何の役に立つのか」をわりと世俗的にともうしますか,現世利益的にと申しますか,そういうあたりで伝えるというのも大事なのではないかと思います.何しろ渡辺もたった10分の経験ですのでなんとも申し上げられないのが歯がゆいですが,わざわざ東京まで行くのですから,ぜひ頑張っていただきたい!それでは! まず日本語からね.
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