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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)はされない.

--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.

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コメント
お疲れさまです
たまたま見つけました。さすが、すごいですね。長すぎてまだ読んでいません(笑)。
efficiencyについてはURLにあります(Human Brain Function 2nd ed.と同じですが・・・)ので参考になればと思いました。

http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/imaging/DesignEfficiency
【2010/01/07 12:30】 NAME[篠崎] WEBLINK[] EDIT[]
Re:お疲れさまです
>篠崎先生

>たまたま見つけました。さすが、すごいですね。長すぎてまだ読んでいません(笑)。
>efficiencyについてはURLにあります(Human Brain Function 2nd ed.と同じですが・・・)ので参考になればと思いました。
>
>http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/imaging/DesignEfficiency

時間があれば少し整理したいと思っています…。
fMRIは相当勉強しないと難しそうですね。ぼちぼち進めていきたいと思っております。
超勉強になりそうなページのご教授、ありがとうございます!がんばって読みます!

遅くなりましたが、本年もよろしくお願い致します。
【2010/01/11 21:47】


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