Scilab5.0ではsceファイルを作るとき、最後にendfunctionがいらない

まあ、タイトルのとおりなんです

相変わらず、非公式広島大学病院付属脳磁図室ホームページSCILAB編を参考に、分析をしようと試みています。

で、SSPがいまいちわかんないんですが、というのは、

SSPの実態は固有ベクトルです

と書いてあって、渡辺は数ⅡBまでの数学で（文型だからⅢCは何もしらない）何が一番苦手かというとベクトルなんです。
なので、理解しないまま書いてるんですが、と断りつつ、

フィルタ実行のときにSCEファイルが作れるときっと便利なんだろうな、
と思ってSCEファイルの作り方を見ながら真似して作ってみて、

getf('F:\CalcSSP2.sce');
と呼び出してみたところ、

endfunction;
!--error 16
Incorrect command!
//意訳…endfunctionってなんだよ、わけわかんねーこと書くなよ

といわれるんですね。

endfunctionがある以外はMATLABと一緒です的なことが書かれてたのに、endfunctionがいらないとな？と思って、
scilab開いてヘルプを見たら、
とりあえずサンプルが、scipad SCI/etc/scilab.startにあるから見ろよ
と書いてあって、みてみたら確かに最後にendfunctionは無くて良い模様でした。

ということで、endfunctionを除外してみたら、無事に関数を呼び出すことができました。

おとなしくScilab3.0使ったほうがいいのかな、という気がしないでもないですが、まあ、少しずつ改良していきます。

gap検出が面白いかもしれない

午前中、ちょっとMEG勉強会みたいなもの（よくわかっていない）に参加する機会があって、作新学院大学の方の話を伺ってきたんですが、
gap検出時のN1は、9歳前と後くらいで結構出方が違うようで、成人と同等になるのはどうやら12-15歳頃のようです。

日本語では、特に促音に関わる部分だと思うんですが、ディスレクシアの子は促音に関するミスが多かったような気がします。
9歳くらいで、このgap検出が成熟しだすところ、ディスレクシアの子はなんらかの理由で失敗する…というのを、縦断的なERP研究で示せると結構面白いかな、と思います。
あと、fMRIとかで相関して発達する脳部位を同定できれば、支援方策とかディスレクシア理解にも一つ何か示せるんじゃないかなあ
…というのは、まあ、妄想なんですけど。とにかく、健常者の縦断的データがある程度出れば、これはなかなか面白いことになるのではないかと期待しています。

とりあえず、来年くらいにこの論文が世に出るんじゃないかと思うので、楽しみに待っております。

で、人の研究を面白がっているだけじゃなくて、自分の研究を進めなきゃいけないんですが、とりあえず、実験の謝金の書類を書きます。事務作業はやること決まってるからある程度楽にできるんですが、時間が取られるのがなー。

AD/HDを持つ人への視空間ワーキングメモリトレーニングの効果

トーケル・クリングバーグ博士（Dr.Torkel Klingberg）の講演を聴いてきました。

Cogmed-Japanのページを見ていただければわかるかと思いますが、この方は大学発ベンチャを立ち上げて、ワーキングメモリトレーニングプログラムを作成した方です。

日本心理学会でも、明日シンポジウムが企画されているようですが、
一足先に講演を今日北大で講演を行っていただきました。宣伝不足からか、お客さんはわりと少なかったです。

話の概要としては、
・視空間ワーキングメモリ機能が、AD/HDでは定型発達に比べ、1SD近く落ちている（言語ワーキングメモリでは、0.5SDくらい）
・AD/HDはおそらく、prefrontal-parietalのネットワークがうまく情報伝達ができていないだろう
・ドパミン系（報酬系）の受容体もうまく働いていない証拠がたくさんある

そこで、
・視空間ワーキングメモリに関連する認知的機能をトレーニングする
・さらに、報酬系をきちんと活動させるため、いつも「うまくいっている」と感じられるようなプログラムを設定する
（これが、ワーキングメモリトレーニング）

そうすると、
・視空間ワーキングメモリ以外の機能に対しても汎化が見られた
　・たとえば、レイブン色彩マトリックステスト、聴覚CPTなど
　・両親の子どもに対する評価も上がった
・この改善は、80％以上の家庭で1年以上続くか、より改善が見られた
　（およそ20％の家庭では、減少が見られた）
　・改善の度合い（エフェクトサイズ）は0.7で、メチルフェニデートによる効果値とほぼ同等であった
ようです。
（ただし、日本版のコグメド社によるトレーニングでは、若干結果が変わったようなことを前耳にした気がします。ただ、このへんはまだぜんぜんオフィシャルデータはあがってない（はず）ので、もしわかったら書きます）

さらに、
・反応抑制のトレーニング
・言語ワーキングメモリのトレーニング
では、同様の汎化は見られず、視空間ワーキングメモリのトレーニングが有意に認知機能の増強に役立つことが示されているようです。

なんで？というあたりは当然気になりますが、そのあたりはまだこれから…なんですかね（今日の話ではよくそのへんはわからなかった）。

質疑応答では、
・モチベーションは必要だが、ただゲームをやってれば機能が増強するわけではない
・トップダウンの注意機能と、ワーキングメモリは強い関係があるだろう
というあたりの議論が印象に残っています。

個人的には、これ、スーパーバイズがひとつの売り（インターネットでトレーニング状況をモニタして、週１ぐらいで打ち合わせ的なことをしてくれる）なんですが、
そこを省いて、ニンテンドーDSにファームを移したらどうかなとか思いました。
タッチペンとか、課題の雰囲気的にはすごくあいますし、時計機能とか（動物の森、やったことないんですが、あれをみると相当このへんは協力だと思うので）を使ってわりとオートなスーパーバイズとかもできる気がします。
DSだと子どものやる気も出る気がします。

特にスーパーバイズが必要な場合は、Wi-Fiを使ってデータ送信、とかもまあ可能は可能だし、DSだとやる場所を選ばないというのがいいところなんじゃないかなーとも思います。

今日本でこのプログラムをやるには、5週間で79800円かかるらしいです。
「ワーキングメモリトレーニングDS」、本体価格5040円くらいで、どうですかね。ダメですかね。

なお、関連論文は、www.klingberglab.seで閲覧できるようです。

ScilabでMEGデータ整理（２）

本当に基本の基本から知らないので、かなり恥ずかしいことを書いているような気もしますが、いつか同じくらい何も知らない人の役にたてばいいなー　ということで、
Neuromag社のMEGでとったデータを、Scilabを使ってどうやって整理するか、という試行錯誤を書いていきます。

(Fiff2MatFileで、FIFF→MATファイルに変換して//これは前回やった）

rawファイルは、当面手のつけようがないので、まずaveファイル（波形をトリガーを基点として、指定した範囲で勝手に平均化してくれる機能がついていて、その平均値のデータが入っているファイルのこと）について話します。

loadmatfile('drive:\filename.mat');
でファイルがロードできる。（\は、バックスラッシュで表現されることもあるけど、とにかく\のキーを押せばいい）

渡辺の場合は、USBメモリにデータを入れているので、ドライブはEかFかG。
ファイル名は、実験日時_被験者名_条件名_raw or ave.matとなっているので、
まあたとえば、
loadmatfile('F:\080704_subject1_Grr_ave.mat');
として、ファイルを開きます。

さて、ファイルを開いたら、とりあえず
whos
と入力し、Enterキーを押してみましょう（以下、Enterキーを押す、については省略）。
そうすると、そのファイルに含まれている変数が、だーっとでてきます。
（ある程度出てくると、まだ表示する？みたいなことを聞かれます。yを押せば、もっと表示され、nを押せばそこでとまります（[y]es / [n]oのyとnですね）

そのなかに、おそらく
ave_0001　　xxx by 112
ave_0002 xxx by 112
…
ave_000n xxx by 112
という変数があると思います。（n = トリガ数）
これは、111列のチャンネル+1列の時間（で、合計112列）（EEGチャンネルとか使ってたらもっと多いかも）に、
xxx行分のデータがあることを意味します。

ただ、これだけだと何がなにやら、という感じだと思いますので、
一度
fprintfMat('drive:\filename.txt',ave_0001,'%x.yf');
として、テキストファイルで出力してあげましょう。
最初の''内は、出力する場所、およびファイル名、
2番目の部分は、出力したい変数、
3番目の''は、xが全体の桁数、yは小数点以下の値です（なるべく大きめにしとけば問題ないと思います）。fはおまじない。
3番目の部分は、なくても正常に動作します。たぶん。

出力したファイルをexcelで読み込み（ファイルの種類をテキストファイルにする、次のウインドウで、カンマやタブを～というほうにチェックを入れ、
[タブ]と[スペース]にチェックを入れ、完了する）、ざっと眺めてみましょう。

そうすると、記録したチャンネル以外（たとえば、渡辺の場合は101チャンネル記録していますが、そのほかに11チャンネル）にデータがあることがわかります。
ちなみに、最終列は、「時間」を表すチャンネルです。
残りのチャンネルは、たぶん0になってると思います。これは、トリガチャンネルとか、なのかな…？
とにかく、このチャンネル情報は要らないことがわかります。
そのほか、ざっとみてみると、数字が一定のチャンネルがあったりすると思います。
これは人によって違いますが、MEGの調子の問題だったりするので、
（当然、実験中も「あやしいチャンネル」はメモしていると思いますが）
こういうのを見逃さないよう、注意しておきましょう。

続く

明日からできる 子どもの発達を支える理解と支援 まとめとか

星槎教育研究所セミナー主催の、
明日からできる　子どもの発達を支える理解と支援
第2回　読み書き障害（ディスレクシア）への支援
「読み書き障害（ディスレクシア）のスクリーニングと支援」
講師　宇野　彰先生（筑波大学大学院　人間総合科学研究科）
を聞いてきました。
ところで、星槎の槎の字は、どうやってだせばいいんだ。
「さ」では出ないので、googleで星槎大学を検索（ひらがなで）して、
コピペしたんだ。

これはなんか、「適応教育支援員Ⅱ」認定コースの一部のようで、
全7回のうちの2回目のようです。ほんとうは受講料が1000円かかるんですが、知人の伝手で、無料で聞けるということで行ってみました。
ちなみに、適応教育支援員Ⅱがほしいひとは、今からでも5000円払って「7回パッケージ受講」というのに登録すると、講演のDVDがもらえて、レポート書いて1000円払うと良いみたいです。
ちなみに次回は、9月23日（火）、会場とかはちょっとわからないので、各位探してみてください。

*適応教育支援員というのは、星槎教育研究所が独自に出している、なんといったらいいのかわからないけど、人材の証明書、みたいなものだと思います（あいまい）。
Ⅰは2007年に認定されたみたいで、これもDVDで受講して、レポート出すと認定されるみたいよ。
（ただし、就職を保障するものではんく、資格を付与する制度ではありません。という注意書きはあります。
まあ、あれば「この人はちゃんとがんばってるんだな」という雰囲気がただようというか、そういう感じでしょうか）

で。

大筋としては、
発達性ディスレクシアの諸問題（文字を読めないことによる二次障害など）、および診断の難しさの解説から始まって、
話の中核は、どういうスクリーニングが有効か、というものでした。

結論だけ書くと、
漢字が注目されがちではあるが、ひらがな、カタカナ（特にカタカナ）がすべて読み書きできるか、というほうがスクリーニングとしては有用、という主旨であったかと思います。

大雑把には、
RCPM（レイブン色彩マトリックス検査）で知能を測定し、
ひらがな、カタカナの書字検査を行い、
まずはディスクレパンシを見る、というのが第1段階です。
知能に問題がないのに、ひらがな、カタカナに書けないものがあれば、
ディスレクシアを疑ってみて、さらに検査を進めるのが良いという話でした。

「小Ⅰの夏休みで、読めないひらがな/カタカナがある」というのが、ディスレクシアを疑うひとつの所見であり、
特に、ひらがなと比べてカタカナは練習する時間が短い（らしい）ので、
定型発達との差が出やすく、診断（スクリーニング）に役立つ、というお話でした。

*ここで言う、ひらがなの「読み」「書き」では、
「きゃ」とか「じゅ」とかを１字とカウントするので、
合計で102字あるようです。


あと、Dyslexiaの特徴として、
「構成要素の広い間隔の誤り」が定型発達の10倍
（たとえば、「町」を「田　丁」と書くとか）
および、「字の傾き（15°以上）」が定型発達の5倍
見られる、という話もありました。

で、まあ、支援としては、
「漢字」に目がいきがちだけれども、まず「ひらがな」「カタカナ」が読み書き（特に読み）できてなければどうしようもない（たとえば、ワープロで補助しようとしても、読めないものは打てない）ので、
そこからスタートするのが良いということでした。
あとは、音声言語記憶に問題がなければ、聴覚法（ウチでいうところの、口唱法）を使うとかね。

印象的だったのは、具体的な部分は出ていなかったのですが、
保護者が猛烈に訴えた（＋診断書を用意した）ことで、Dyslexiaを持つと診断された子が、
試験時間を延長する権利を得た、というお話で、
おそらくとんでもない苦労があっただろうなあ、と思いますが、
こういうムーブメントが広がっていけば良いですよね。


大体こんな感じでした。
なんか、SciLab(MATLABも)の使い方の基本的なところからだめで（むしろ、常識的な部分を分かってないのがだめで）、
今日はちょっと疲れたので、もうやめて寝ます。
今週は、文献調査をがんばるよ…。分析は、分かる人に聞かなきゃだめだ。