[6월] 신경과학 연구를 위한 프로그래밍 기초 : MATLAB & SPM 6월 20일 세미나 발표 자료

1. SPM12를 이용한 fMRI Analysis
Tae Young Lee

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3. 1) matlab 창을 띄우고 addpath라고 입력한 후 spm12가 있는 directory 위치를 써준다.
2) SPM을 시작하기 위해서 spm 혹은 spm fmri라고 입력한다.

4. Getting started - Graphical user interface
1) motion correction을 위한 버튼
2) event 디자인의 timing을 조정하기 위한 버튼
3) Kernel을 이용해 이미지를 smoothing 하기 위한 버튼
4) EPI 데이터와 해부학적 이미지를 공통 좌표로 합성해
주기 위한 버튼
5) EPI 데이터를 Talairach 공간으로 좌표 평준화 하기 위
한 버튼
6) 해부학적 구조의 구별과 3차원 모델을 제작하기 위한
버튼
7) 통계적 결과를 출력하기 위한 버튼
8) 데이터 display를 위한 버튼
9) 데이터 file의 register한 상황을 보여주기 위한 버튼
10) segmentation한 이미지를 surface ren-dering하기
위한 버튼
11) 이미지 삭감을 위한 버튼
12) 디렉토리를 바꾸거나, file을 지우거나 spm web으로
연결하기 시키기 위한 버튼
13) SPM을 종료시키기 위한 버튼
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6. Realign이란 affine transformation을 통하여 scan 중에 생길 수 있는 움직임을
rigid body translation과 rotation을 이용해서 수정하는 과정을 말한다.
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Realign
affine2d class함수 사용 https://www.youtube.com/watch?v=mFg05yPRdUY

7. Smoothing 도와 일정한 slice 두께로 격자화 되어있는 데이터를 비 격자화 시키
는 과정을 말한다.
Smoothing
2

8. Normalization이란 해부학적인 위치를 Talairach 공간으로 평준화 시키는 과정을
말한다.
3
Normalization
a

9. Talairach mapping
a

10. Coregistration이란 EPI 이미지와 T1 혹은 T2 이미지를 공통 좌표로 변환 해주는
과정이다.
Co-registration

11. fMRI models RI model에서는 model specification과 parameter estimation을
통해서 model 제작 및 적의 parameter 계산을 한다.
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Parameter estimation

12. 패턴인식의 방법가운데, unsupervised 방법에는 크게 두 가지가 있다.
Parametric 과 Non-Parametric이다. 이 둘의 가장 큰 차이점은 기본적인 문제의
접근방법에 있다.
Parametric technique의 경우: Basic assumption은 우리가 모든 확률정보를 알
고 있다고 가정한다. 즉, unknown의 pdf를 알고 있어야 한다. 그렇지 않을 경우
에는 이 방법을 사용할 수가 없다.
ex) p(x|S1) , p(x|S2) 를 알고 있다. 고로 바로 이 정보를 이용해서 p(S1|x) <–
posteriori 를 구한다.
Non-Parametric technique : 아무것도 모르기 때문에, pdf를 estimation한다. 먼
저 prototype(& unknown)들로 부터 pdf를 estimation 한 다음 이정보를 이용
해서 posteriori를 구한다.