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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。
tutorial:preprocessing
の粗訳です。 前処理は、データセットからの個々のトライアルを同定し、フィルタリングをし、アーティファクトを除去することを含むいくつかの手順に関わります。このセクションでは、トリガ信号を用いて、どのようにトライアルを同定するかをカバーしています。ひとつのトライアルを決定する基準は、様々な方法によってなされます。 より高いの柔軟性はあなたの決めたトライアルの機能を要求しますが、与えられたトリガー信号によってそれは単純に行われます（？）。 The data set データセットの記述は、Introductionを参照してください。 Trial definition FieldTripのDEFINETRIAL機能を使うことで、前処理のために読むであろうデータの断片を定義できます。トライアルは、それらの開始と、データファイルにおけるサンプルの終わりによって定義され、各々のトライアルはそのトライアルのt=0点（普通、刺激-トリガの点です）によって決められたオフセットを持ちます。 FIC条件のためのトライアル定義をするために： cfg = []; cfg.dataset = 'Subject01.ds'; cfg.trialdef.eventtype = 'backpanel trigger'; cfg.trialdef.eventvalue = 3; % FICのための刺激トリガの値 cfg.trialdef.prestim = 1; cfg.trialdef.poststim = 2; cfg = definetrial(cfg); このようにコマンドを書きます。 cfg.trlの結果には、rawデータの開始に関係する開始、トリガオフセットおよび各々のトライアルの終わりが定義されています。 Preprocessing DEFINETRIALの出力は、PREPROCESSINGに利用できます。 cfg.channel = {'MEG' 'EOG'};%MEGのチャンネル数と、EOGに使ったチャンネル番号を入れる？ dataFIC = preprocessing(cfg); save PreprocData dataFIC %前処理の結果を、dataFICというファイル名で保存する 前処理（PREPROCESSING)の出力は、次のフィールドのdataFIC構造です。 dataFIC = cfg: [1x1 struct] hdr: [1x1 struct] label: {152x1 cell} trial: {1x87 cell} time: {1x87 cell} fsample: 300 grad: [1x1 struct] もっとも重要なフィールドは、個々のトライアルを含むdataFIC.trialと各々のトライアルの時間ベクトルを含むdataFIC.timeです。一つのチャンネル（130ch)における一つのトライアルデータ（Trial 1)を視覚化したのが、次の図です。 trial1 = dataFIC.trial{1};%dataFICに含まれる、trialという変数の1つ目の行列データを、trial1という名前の変数に代入する plot(dataFIC.time{1}, trial1(130,:)) %dataFICに含まれる、timeという変数の1つ目をx軸に、さっき設定したtrial1（には、全てのチャンネルのデータが格納されている）の130行目（行がchに対応している）のはじめから終わりまで（:というのは、1:endと同義）をy軸にして、図を描いてね、という命令 図は本家を参照してください。 今日はここまで。 ようするに、cfgの中に、被験者データを入れる→それを、「前処理（preprocessingファンクション）」してセーブ しろ、ということですね。そうすると、その中に入っているデータを使えるみたいです。 これの具体的なやり方は、後で実際にやってみないとわからないかなー、という感じですね。
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いよいよ雪が降りました。
修士論文/卒業論文提出まで、あと1ヶ月と10日程度まで差し迫って参りました。 頑張りましょう。 今後の勉強会予定ですが、とりあえず ・土曜日は不定期にやる（前日までくらいにノリで決めるので、チェックしてください） ・それ以外はお休み（やらない） ・ただし、相談は（もしあれば）随時受け付けますので、メールを下さい ・木曜以降は、実験を一時停止するので、わりと研究室付近にいるはず ・呼ばれなくても話を聞きにいく場合がありますが、大概現実逃避です ということで、上記ご確認ください。 2月くらいから、ちゃんとやりましょうね。渡辺は院試とかあるし。
Happe & Frith(2006)
The Weak Coherence Account: Detail-focused Cognitive Style in Autism Spectrum Disorders 雑誌 Journal of Autism and Developmental Disorders 出版社 Springer Netherlands ISSN 0162-3257 (Print) 1573-3432 (Online) 号 Volume 36, Number 1 / 2006年1月 DOI 10.1007/s10803-005-0039-0 ページ 5-25 Subject Collection 行動科学 SpringerLink 日付 2006年2月1日 気合の入った論文です。とりあえず、自閉症のWCCの話するのに、これを斜め読みしかしてなかったので猛省。今日はこいつを読みます。
の粗訳。
Tutorials から、introductionを読むと、Backgroundには、EEG/MEGの基本的な考え方が乗っています。 Making an analysis protocol, The FCDC Fieldtrip toolboxは、とりあえず読み流して、Using the toolbox and Matlabから。 各々のファンクションは設定構造と関係する。構造は、ファンクションを用いることによってパラメータを決める。これらのパラメータのいくつかは、実用的なデフォルトセッティングを持っている。設定は、Matlabスクリプトとして特定される。トライアル特定のためのmファイル（definetrial.m)のための設定は、次のように行う。 （エポックに記録されたctf(?)データのためのもの） cfg1 = []; cfg1.dataset = 'Subject01.ds'; cfg1.trialdef.eventtype = 'backpanel trigger'; cfg1.trialdef.eventvalue = 3; % 一致しない（FIC)刺激トリガの数 cfg1.trialdef.prestim = 1; cfg1.trialdef.poststim = 2; FieldTrip Toolboxにおける機能は、設定構造（configuration stracture;cfg)として実行され、ほとんどの場合、入力されたデータ構造である。 cfg1 = definetrial(cfg1); dataPrepro = preprocessing(cfg1); cfg2 = []; dataTimelock = timelockanalysis(cfg2,dataPrepro); 各々の機能に含まれるヘルプは、cfgと、それらをどのように決定したらよいかを説明するだろう。Matlabにおいては、次のようにタイプすればよい。 help e.g. help preprocessing The dataset used in the tutorials チュートリアルに用いられるデータセット(違うやり方ではじめる場合を除いて）は、意味的に一致するものと不一致する言語研究からのものである。この実験では、3つのタイプの文が用いられている。完全に一致する条件（FC)では、文章は高い空欄補充（cloze)の確率の語で終わる。（例：The climbers finally reached the top of the mountain)。完全不一致条件（FIC)文は、意味的に異例な語で終わり、文脈からは総合的に予期できないものである（例：The climbers finally reached the top of the tulip)。3番目のタイプの文は、意味的に異例な語で、一致条件のhigh-cloze語と同じ音素（と、語彙的強勢）を持つ：これは印象一致（IC)である。 リストごとに87の条件があり、87の繋がった文章のセットが加えられている。EEG文献から、強い陰性成分が、一致語に比較して不一致語のワードオンセットのあと300-500msで生じる。この反応は、N400効果と呼ばれる (Kutas and Hillyard, 1980; Kutas and Federmeier, 2000)。 研究を応用するにあたって、被験者はMEGヘルメットの下にリラックスした姿勢で座らされた。彼らの課題は、話された発話を注意して聞くことであった。彼らは、文章の一部は意味的に異例なこともあると教示を受けた。音響変換機(transducer)が、聴覚刺激を伝えるのに用いられた。300msの警告音の後、1200msのポーズがあり、文章が提示された。ITIは4100msであった。眼球運動と瞬目を削減するため、文章の提示前にインターバルが置かれ、被験者は文章が出る1000ms前に視覚的に提示されるアスタリスクを中止するよう教示された。アスタリスクは発話センテンスのオンセットのあと、1600msまで提示され続けた。被験者は、アスタリスクが見えなくなるまで、まばたきを我慢するよう求められた。 MEG信号は、151センサーのC/T/F Om/eg/a System(VSM Me/dTe/ch Ltd.,Port Coquitlam, Canada)によって記録された。加えて、眼球運動などで汚染された試行を後に除くため、EOGが記録された。記録中のMEGとEOG信号は、ローパスフィルター100Hzで、デジタイズは300Hzであり、オフライン分析のために保存された。 センサごとの頭の位置を測定するために、3つのコイルが解剖学的な頭のランドマークにつけられた（nasion,left & right外耳道)。被験者がMEGヘルメットの下に座ってから、コイルの位置は実験の前後で測定された。 MRIは1.5T Si/eme/ns systemによって観察された。MRIスキャンの間、同じ解剖学的ランドマークを、ビタミンEで満たされた小さなコンテナで耳を型打ちした（？）。 これは、解剖学的ランドマークのために、MRIとMEGの共同システムを再調整することを許すためである。 References * Kutas M, Hillyard SA. (1980) Reading senseless sentences: brain potentials reflect semantic incongruity. Science. 207(4427):203-5. * Kutas M, Federmeier KD. (2000) Electrophysiology reveals semantic memory use in language comprehension. Trends Cogn Sci. 4(12):463-470. Executing FieldTrip commands from Matlab FieldtripはMatlab7.xで実行されるスクリプトの集合の構成である。このToolboxは、プラットフォームを選ばない（Linuxでも、Mac OS Xでも、Windowsでも動く）。 MatlabをLinuxではじめるには、 matlab74 とする。 チュートリアルから、関連するテクストをコピーペーストすることによってMatlabスクリプトを実行することは、現在可能である（Windowブラウザから、X-Win32からLinuxで動いているMatlabにコピーするために、ブラウザのテクストをマウスを使ってハイライトし、Ctrl+Cを押す。それから、Ctrl+V、あるいは中央のマウスボタンを押すことで、Matlabにコピーできる） FieldTrip toolboxとデータのディレクトリに、パスを通しておくことを忘れないように。チュートリアルでは、'cd'は、データがあるディレクトリで行われている。 （注：FieldTrip toolboxがあるディレクトリに、addpathでパスを通し、カレントディレクトリはデータがあるディレクトリに設定する、ということでしょう） （注２：Linuxの話はよくわかんないので、話半分に読んでください） (注３：12月22日追記；検索除けに一部斜線を追加しました）
Inadequate Cortical Feature Maps:A Neural Circuit Theory of Autism
Lennart Gustafsson(1997) Society of Biological Psychiatry.
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