« Artifact Detection Toolbox (ART) »

Pour des instructions de comment utiliser toutes les fonctionnalités de ce toolbox :

web.mit.edu/swg/art/art.pdf

La beauté de ce toolbox est qu’il peut être utilisé à la fois par SPM et FSL, mais a d’abord été développé pour SPM.

Les 3 principales fonctions de ART :

1. Détection automatique de l’intensité moyenne du signal en fonction du temps et des corrections de mouvement extrêmes (outliers). Ces « outliers » pourront par la suite être retirés du GLM.

2. Diagnostiquer si le mouvement de nos données est corrélé avec nos conditions ou stimuli afin de déterminer si on inclut ou non les paramètres de correction du mouvement dans notre GLM.

3. Calculer le spectre de fréquence (« power spectrum ») des conditions de la tâche ainsi que des paramètres de correction du mouvement pour permettre de choisir un « high-pass filter » plus approprié pour nos données; un « high-pass filter » qui n’enlèvera pas des fréquences de signal associées à nos conditions.

Pour l’instant, vous devriez seulement avoir à utiliser la fonction 1 du ART toolbox, les 2 autres fonctions étant beaucoup plus avancées. Je ne les utilise pas moi-même.

Donc, une fois que vous avez créé votre GLM et complété vos analyses intra-sujets (fMRI model specification, Estimate, Contraste Manager), vous allez cliquer sur « Toolbox » dans la fenêtre de commande en haut à gauche.

- Choisissez art- How many sessions : Ici on clique 1, car vous avez analysé qu’une seule « run » (« time-

series » à la fois pour vos sujets.- Which global mean to use ? : Choisissez « *Regular »- Select type of motion params file : Étant donné que vous travaillez avec SPM, les 

paramètres de correction du mouvement sont enregistrés dans un fichier .txt. Choisissez « txt(SPM) »

- Select functional volumes for session 1 : Allez chercher vos données normalisées, mais non lissées, donc les w……. .nii

- Select movement params file for session 1 : Allez chercher le fichier rp …..  .txt (les paramètres de correction du mouvement selon les 3 axes de translation et les 3 axes de rotation)

- Après quelques secondes, la fenêtre « art » apparaît- Vous devriez vous 4 graphiques comme la figure ci-dessous. Si vous en voyez que 3, 

décliquez « Use comp motion » pour voir le 4e graphique.

Z-score of signal intensity

Global signal intensity as a function of time

Vous pouvez jouer avec les seuils (« thresholds ») par défaut pour les augmenter ou les diminuer. Généralement, on ne veut pas que certaines de nos données aient un score Z de plus de 3, si c’est le cas, ces volumes devraient être considérés comme données extrêmes (« outliers »).

Dans la fenêtre du bas, où l’on voit la liste des volumes « outliers », vous pouvez modifier cette liste manuellement en retirant ou en ajoutant des volumes. Mais dès que vous réajustez des seuils, vos corrections manuelles disparaîtront. Si vous voulez enlever manuellement certains scans, faites-le juste avant de sauvegarder.

En cliquant sur le bouton SAVE, vous pouvez sauvegarder différents fichiers : ce qui nous intéresse le plus ici ce sont les « SPM regressors » pour ajouter ces régresseurs dans un nouveau GLM. Vous pouvez également sauvegarder la fenêtre art pour la mettre dans vos dossiers.

En sauvegardant les « SPM regressors », 2 fichiers seront automatiquement sauvegardés dans votre dossier de données fonctionnelles : le fichier art_regression_outliers_and_movement… .mat et le fichier art_regression_outliers…..  .mat. Le premier contient les régresseurs associés aux volumes que vous désirez enlever de votre modèle en plus des paramètres de correction du mouvement (ce qu’on trouve dans le fichier rp …… .txt). 

List of outliers

Motion outliers

Intensity outliers

Combined outliers

Le deuxième contient seulement les régresseurs associés aux volumes que vous désirez enlever de votre modèle.

Dernière étape :

Vous relancez vos étapes de GLM et d’analyse intra-sujet (fMRI model specification, Estimate et Contrast manager) que vous aurez préalablement sauvegardées en changeant le directory (pour ne pas enregistré par-dessus l’autre GLM) et les « multiple regressors » pour le fichier art_regression_outliers_and_movement.mat.

Visualisez des cartes d’activations pour certains de vos contrastes pour voir l’effet de ART toolbox versus sans l’effet de ART toolbox.