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Data Diagnostics - Quality Check


in anlehnung an matthew brett http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/imaging/DataDiagnostics(external link)
habe ich 2 scripts geschrieben um die daten-qualität zu checken. das eine ist - analog zum mean image - ein varianz image und das andere die toolbox TSDiffAna, durch die man erkennen kann ob slices oder scans in der timeseries ausgefallen sind. beide scripts werden sowohl mit den konvertierten rohdaten (4D...) also als 1. schritt des prepros durchgeführt, als auch mit den gesmoothten, normalisierten daten (swau4D...) also als letzen schritt des prepros. und das für jede session. paranoid, gell?
(1) Varianz Images:
heißen z.B. varpreS1v15.img (pre prepro) und varpostS1v15 (post prepro)
kann man sich z.b. mit mricro oder mricron anschauen. dabei muss u.u. die kontrastskalierung verändert werden um etwas zu erkennen. beim pre sollte die höchste varianz rund ums gehirn sein (bewegung), beim post sollten nur mehr die augen erkennbar sein. für beispiele von slice dropout und radiofrequency artefakte siehe website oben.
(2) TSDiffAna:
für jede session wird eine seite im spm.ps erstellt. für interpretation siehe website oben. generell gilt: slice mit augen und hirnstamm sollte die höchste varianz haben. post weniger varianz als pre (eh klar). scan und slice dropout erkennt man sofort.

für ein beispiel-script siehe /data/neurokog/mkaudvis/Scripts/sentence/prepro/prepro_av_sent_f1_quality.m

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