MATLABのライセンス認証についてMATLABをインストールしてい – Yahoo!知恵袋

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
すみません、このコメントに気づくのが遅くなってしまいました。 ある疾患群と、コントロール群の２群での解析をしようとしているのですが、コントロール群の３割の方が別の施設で脳画像を撮った方なのですが、それに関しては施設Aを０、施設Bを１というように共変量として設定して解析した方が宜しいでしょうか。 はい、そのとおりです。性別と同じような感じで、scanner といった共変量を作って 施設A を 0, 施設B を 1 として、centering none としていただければ大丈夫です。.
 
 

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今期のドラマ覇権は君の花になるですか？ SNSでは盛り上がってましたね。. 至急お願いします 解約したiPhoneSE2世代を売りたいのですが、 ・3年ほど使っていた ・目立った傷などはないがスマホの背面に少し傷がある ・マップを使うと行きたい場所とは全く別の場所に連れ あいにょん（大塚愛理ちゃん）は、 インスタで自身の体のことであまり最近活動できていないことを載せていましたが、何があったのでしょうか、、？. 日の出前、何分くらい前から明るくなりますか？空が明るくなり始めるのは日の出のどのくらい前からでしょうか？ 日の出4時45分の時、4時にすでに空は明るくなり始めていました。 場所にもよると思いますが、 １．地平線が明るくなり始めるのは日の出何分前くらいからでしょうか ２．はっきりとではなくても足元 JAPAN ヘルプ.

IDでもっと便利に 新規取得 ログイン. MATLABのライセンス認証について MATLABをインストールしていたPCのHDDをSSDに換装しました。. 上述URL先 「他のユーザーが使用していない場合は、Host IDが正しくない可能性があるため、ご利用のマシンでMATLABを利用するためには、一旦現在のアクティベーションの停止を実施してから、再度アクティベーションを実施する必要があります。 アクティベーションの停止方法は関連ソリューション「アクティベーション停止手順を教えてください。」をご参照ください。」 が該当しそうな気もしますが、どうでしょうか。.

MATLABがネット接続以外時以外には使用不可になります。 MATLABのStudent Editionを使用していましたが、一時期アンインストールしてLinuxが必要だった為パーティションを行い、後にLinuxをアンインストして再度統合して、MATLABを再インストールしました。 何故か分かりませんが、起動させようとしたら下記のようなエラーメッセージが出て開くことができません。 MATLABのホームライセンスについてです。 ホームライセンス購入を考えているのですが、以下の2点が気になっております。 １：ホームライセンスはSimulinkも使うことができますか？ ２：オプションは、ホームライセンスでも後々購入することができますか？ 回答宜しくお願いいたします。.

wacomの液タブCintiq Pro24を使っていて「マッピング画面切り替え」の操作をRAZERの左手デバイスに設定したいのですが方法はあるでしょうか？ 調べてみてもペンや液タブのファンクションキーに設定する方法しか出てこなくて液タブにファンクションキーがついていないタイプなので設定できません。. オンラインゲームでも動作するマウスの自動操作をしたいのですが それに対応するツールやマクロが見つかりません ゲーム内では入った瞬間強制的に停止されてしまいます 例えば押したままですが３秒押されて６秒離すといったのを永続で繰り返す ようなことをしてくれるもので構いません ご存じの方は教えてもらえないでしょうか？. 先ほどの質問で匿名表記になってしまいまして申し訳在りません。 追加の質問なのですが、共変量として年齢を入れるのであれば、正常群の年齢を厳密に合わせるよりも、正常群のnを増やした方が良いのでしょうか。.

具体的に今の行なっている解析ですと、患者年齢が６３〜７３歳までのデータがありまして、それに対しての正常群を作ろうとすると、６３〜７３歳までですと７0例くらいの群、６０〜８０歳までですと、１００例くらいの群ができます。 正常群の内容をまだ詳細に出せていないため、情報数の乏しい質問で大変申し訳在りません。 すみませんが何かご教授していただけたら幸いです。. ですよね。健常者の標準偏差が小さい方が、Z-scoreが大きくなります。 正常群のnを増やす目的のひとつは、標準偏差を正しく求めることにあります。一定以上増えると、平均と標準偏差は一定のところに落ち着くので、そこまで効果はないと思います。年齢幅を広げると、標準偏差は大きい方向に振れると思いますので、結果は出にくくなります。 私だったら、で70例をとると思います。. 根本先生 さっそくのお返事ありがとうございます。先生がご教授してくださったように、まず、正常群を６３〜７０歳で作成し、探索的な解析を行い、探索後にfreesurfer等で実際の容積を求め、統計処理を行おうと思います。統計処理なのですが、実際の容積においても、正常群の平均値等との比較だけでなく、再度、検定を行うのが望ましいと思いますが、その場合は１対多数の解析をSPMで行なった場合と合わせるようにtwo-sample-t-testで分散を等しいと仮定し検定を行うので良いでしょうか。宜しくお願い致します。 また、統計初学者でして色々と不理解なところも多く、実際の容積の統計処理の方法でこういった方法が良いというものがありましたら、教えていただけると幸いです。.

FreeSurferでなくても、VBMでも普通に容積は求められるので、そちらでも大丈夫かと思います。 縦断データの解析の場合、1例ですと、統計にはのらないので、純粋に、容積値の変化を表なりグラフで示すしかないと思います。 記述統計でいくということですね。. 根本先生 ご教授してくださりありがとうございます。容積値の変化をグラフなどでまとめてみようと思います。容積の実測値も先生がHPで解説してくださっているWFU PickAtlasを使用した方法で求めようと思います。 いつも、色々と教えてくださりまして、誠にありがとうございます。 今後ともどうかよろしくお願いいたします。.

根本先生 いつもお世話になっております。埼玉医科大学神経内科　瀬尾和秀です。 現在、１対多数での解析を行っております。具体的には１例の患者の数年にかけての画像データがあるため、正常群と比べどのうように脳が変化して行くかを観察しようと試みています。全ての時期患者データの解析で、同一の正常群を用いても、年齢を共変量として入れておけば、年齢による変化を除外したと考えよろしいのでしょうか。 宜しくお願い致します。.

今、いろいろ考えていますが…。 探索的に見るのであればそれでいいのではないでしょうか。 その際に、ノーマルに使う人たちは、その見たい年齢層を全部含んでいた方がいいですよね。. いつも。お世話になっております。埼玉医科大学病院　神経内科　瀬尾和秀です。 前処理について教えていただきたいことがありまして、質問させていただきました。 Dartelより前の前処理までは個々の画像の処理は個別に行われており、個々の作業間に相互作用はないと考えてよろしいのでしょうか。そのため、他の症例で使用した正常群のDartel前までの処理が終了した画像を他の症例で再度用いても良いのでしょうか。解析時間の効率化を考えた場合、それが可能であれば望ましいと思い質問させていただきました。 よろしくおねがいいたします。.

ただ、ひとつ気をつけていただきたいのが、同じバージョン、同じリビジョンのSPMで前処理を行なったかどうかです。 SPM12でも、リビジョンが違うとSegmentationの結果に違いが出ることがあります。 なので、Segmentationを行う際には、どのリビジョンで行なったかを記載しておくと後々便利かと思います。. 根本先生 さっそくのお返事ありがとうございます。先生に教えていただいたようにリビジョンの記載を行うようにしました。いつも、色々と教えていただきまして誠にありがとうございます。 今後とも宜しくお願い致します。. HPをよく参照させていただいています。千葉大学の栗本と申します。 「すぐできるVBM」を購入し、VBM解析を始めたところです。 非常に初歩的な質問で、大変恐縮なのですが、DARTELでのテンプレートの作成は、やはり被験者一例ごとに全例やっていくべきなのでしょうか（似通った背景を持つ選択された集団においても）？. もともと被験者が人いて、その人でテンプレートを作成したとします。 そして、被験者の追加があって、あらたに人になったとします。 その時に、再度人でもう一度テンプレートを作る必要があるでしょうか？　という質問と理解してよろしいでしょうか。.

もし、そうならば、人のテンプレートを使っていただいてもらうで大丈夫だと思います。 DARTELのテンプレートは、「被験者集団に近いテンプレートを作成する」ことが目的ですので、 新規被験者がもともとあった被験者集団に近いのであれば、問題ないと思います。. 実際、私は、ある研究で、人の日本人のMRIからテンプレートを作成しました。 そこに追加になった被験者は、すべてそのテンプレートで解析をしています。 テンプレートが変わると値も変わりますので、十分多い人数なので、それでよしと判断しています。. ご教授、誠にありがとうございます。 私の拙い質問の意図をくみ取って頂いて、本当にありがたく思っています。 そんな中で、また質問になってしまうのですが、何人程度なら、被験者集団に近いテンプレートを作成する、という目的を満たしたと考えてよいでしょうか。もし目安等があれば教えていただけたら大変ありがたいです。 私が扱っているサンプル集団は、現在30人程度の規模ですが、今後増えていく可能性もありまして。先生の著書によると、DARTELのテンプレート作成には、かなり時間がかかるとのことでしたので、いつのタイミングでやるべきか迷っています。テンプレートを作成した時の集団の規模と追加されていく人数、の割合にもよるのだろう、と推測はしておりますが。.

また、これも恐縮なのですが、intel corei7, メモリ8GBの環境で、上記の規模の集団のテンプレートを作成するのはどれくらいの時間がかかるものなのか、目安があれば、教えていただければ幸いです。. 何人程度ならという質問に関してですが、できたら人はほしいところです。人こえるとパラメトリックに近くなりますので、被験者集団の分布が大きく外れることがなくなるわけですよね。 しかし、ご自身の研究サンプルが30例ほどであるならば、その30例でやっていいと思います。. データは複数の施設で得られたもので、患者群と定型群で群間比較を行い、connectivityの差を検証しようとしています。その際に、スキャナーの違いをcovariateに入れようと思うのですが、方法としては、性別などをcovariateに入れる方法と同じでよろしいのでしょうか？スキャナーごと（施設ごと）に1,2,3などの番号をつけ、それをカテゴリー変数として扱い、InteractionをNone、CenteringをNo centeringにするという方法でよろしいでしょうか？.

はい、おっしゃるとおり、カテゴリー変数として扱うのが適切と思います。 ただ、1,2,3とするのではなく、デザインマトリクスに、スキャナー1、スキャナー2、スキャナー3　といった具合で列を作成し、 スキャナー1で3人、スキャナー2で2人、スキャナー3で4人撮影したとするならば、. いつも大変お世話になっております． 日本獣医生命科学大学の濱本です． お忙しい中，お返事誠にありがとうございます．大変勉強になりました． また，論文まで教えていただき，大変感謝しております．. 論文をご覧になっていただくとわかりますが、テンプレートをSPMだけでつくろうとすると結構苦労すると思います。 適宜FSLを使った方が便利なところもありますので、そこは、ご自身のニーズにあわせて試してみてください。. 瀬尾和秀です。 日々、先生のHP、著作には大変お世話になっております。脳画像解析とは関係ない質問で申し訳ないのですが、先生のHPにコメントを残し、その後確認しますと、承認待ちですと記された自分のコメントが表示される場合とコメントも含め何も表示されない場合があります。もしかして、コメントが表示されない場合はコメントがきちんと送れていないのでしょうか。その場合でしたら、先生がご教授してくださったことにお礼のお返事をすることができず、大変申し訳有りませんでした。気になってしまいまして、場違いかと思いますが、質問させていただきました。申し訳有りません。.

このサイトのコメントは、スパム対策のために、承認制にしてあります。 先生の質問は、届いているものはすべて回答しているかと思います。 承認待ちもつかないようであれば、私に届いていない可能性があると思っていただき、再度投稿していただければ幸いです。 どうぞよろしくお願いします。 （追記：もしやと思ってスパムを確認したらいくつかスパムに判定されてしまっていました。解除しました）. 根本先生 瀬尾和秀です。ご教授してくださり、誠にありがとうございます。 PickAtlasを使うことで、関心領域の部分のマスク画像を作成できました。それをDARTELの出力結果と合わせ為のCoregister Reslice でImage Defining Spaceに指定するのはDARTELの出力結果の画像であれば、どの参加者の画像を用いても良いにでしょうか。また、関心領域の解析は先生の著作にあるのと同様に、統計モデル作成時にPickAtlasで作成したマスク画像を用いれば良いのでしょうか。お忙しいところ大変恐縮ですが、ご教授していただけないでしょうか。宜しくお願い致します。.

先生が今やっている方法で全く問題ないです。 統計モデル作成時のMaskingをする理由は、後に全脳解析の際の多重比較をするボクセルを絞るためにあります。 なので、その時に関心のある領域が入っていないと、知りたいことも知れなくなってしまうので、PickAtlasで作ったマスクで問題ないです。. そして、なぜ、統計モデルの時は全脳マスクにしているかというと、そうしておけば、全脳の解析をしたい時にすぐにできるからです。 統計モデルの時点で、脳幹だけに絞ってしまうと、他の部位も解析したいときに解析できなくなってしまいます。 なので、統計モデルでは、全脳をカバーするマスクを用い、Resultで関心領域に絞るという方法を私はとっています。.

mというファイルが搭載されなくなったことが原因です。 SPM12対応の新しいAC-PC位置合わせスクリプトを公開しましたので、そちらをお試しいただけますか。. 根本先生 瀬尾です。ご教授していただきまことにありがとうございます。先生に教えていただいたスクリプトを使用させてもらうことで、作業効率が格段に上がりました。ありがとうございました。先生の著作とHPにはいつも助けていただいております。今後ともどうか宜しくお願い致します。今回はありがとうございました。.

平素より大変お世話になっております。 東広島医療センターの清水と申します。 お忙しいところ何度も何度も質問して大変申し訳ございません。 ある疾患に対して治療前後の変化を調べています。 ただ併存疾患の影響をどう補正すればいいかわかりません。 対応あるt検定で、共変量を入力して補正すればいいのか、 それとも併存疾患のあるグループ、ないグループにわけてそれぞれで対応あるt検定をするのが正しいのでしょうか。 治療内容は同じです。 本当に何もわかっていなくてすみません。 ご返事頂ければ幸いと存じます。 何卒よろしくお願い申し上げます。.

いつもありがとうございます。 本当にご迷惑をおかけしてばかりで申し訳ございません。 併存疾患の影響が大きいと考えておりますので、flexible factorial designを勉強させて頂きます。 本当に有難うございました。. お忙しいところ失礼します。 名古屋大学の藤沢と申します。 SPMの多重回帰分析において、有意な脳の部位を特定できた場合も、散布図を書くと、外れ値があったりします。外れ値に対する処理として、Jackknife resamplingという方法があると聞きましたが、どのようにSPMでJackknife resamplingをするのかわかりません。もし、わかりましたら教えていただけませんでしょうか。よろしくお願いします。.

ジャックナイフ・リサンプリング法はMatlabのStatistics and Machine Learning Toolboxを使うとできるようです。 有意な領域の数値をとりだして、Matlab上で行うというのがいい方法ではないでしょうか。. I recommend authors to try Jackknife resampling. Reviewerは、外れ値によってみかけの相関が出てるかもしれないから、それに対応しなさいということですね。 それであれば、Jackknife法にこだわる必要はないと思いますので、先生なりの方法で外れ値を除外してもきちんと相関がありますよということを示されてはいかがでしょうか。.

先生が記載された方法は、一点を除いてressonableと私は思います。 ひとつ気になるのは、結果から外れ値を除外しているということです。 恣意的という批判を受ける可能性があると思います。 可能であれば、統計にかける前に、外れ値であるかどうか確認できないでしょうか？. そういう方法をとらないのであれば、きちんと SPMでの結果の後に、数値を取りだし、プロットしたところ、外れ値が認められた。 これによって見せ掛けの相関が得られる可能性を考慮し、（先生の方法で）外れ値を除外した。 そのうえで、相関をみた.

平素より大変お世話になっております。 東広島医療センターの清水陽元と申します。 先日から何度も質問をしてしまって大変申し訳ございません。 対応あるt検定で共変量の入力はどのように行ったらよろしいのでしょうか。 例えば年齢でしたら、患者ごとに順番に同じ値を入力すればよろしいのでしょうか。 あと入力した共変量によって有意な領域がなくなった場合は、これは共変量の影響と考えてよろしいのでしょうか。 何もわからなくてすみません。 ご教示頂ければ幸いと存じます。 よろしくお願い申し上げます。. ご質問ありがとうございます。 まず、対応のあるt検定の場合、年齢などの共変量はいれなくて多いことが圧倒的に多いです。 なぜならば、前後比較ですので、相殺されてしまうからです。 もう少し詳しく言うと、対応のあるt検定の帰無仮説は、「初回と2回目の値の差分はゼロである」となります。 実験計画において、初回目と2回めが皆1年間あいているのだとすると、初回と2回目の差分は、全員1となりますね。 なので、入れる意味がまったくなくなるわけです。.

一方、何らかの変数が前後で人によってものすごく変わっていて、その影響を取り除きたいとします。 その際は、その値を入れますが、ご指摘のように、各被験者ごとにSubj, Subj, Subj, Subjというふうに入力することになります。. チュートリアルでは大変お世話になっております。 上武大学関口と申します。初歩的な質問で大変恐縮です。 自分のデータを用いて，「すぐできるVBM」のp. 関口先生 ご質問ありがとうございます。 確かにご指摘の項目が増えましたよね。 私もまだ深く調べていませんが、VBMの場合は、PETと同じインターフェースですので、PETを選ぶのがよいと思います。 もう少し情報が得られたらblogにアップするようにします。 よろしくお願いします。.

お忙しいところ，早速のご回答ありがとうございます。 大変，助かります。では，ひとまずPETを選択して進めてみます。 あるいは，古いバージョンに戻せるならそっちでやった方が良いでしょうか・・・ 今後とも何卒よろしくお願い致します。. 根本先生 すみません。お分かりでしたらお教えください。 先日，Modality選択において一度FMRIを選択して進んでしまったため，統計モデルの作成からやり直せば，またModalityの選択が出てくるかと思っていたのですが，出てきませんでした。 ModalityをPETに変更するには，どこからやり直すのか，またはメニューのどこかで変更できるのか，ご教示いただければ幸いです。 何卒よろしくお願い致します。.

一昨日からいろいろ確認していたのですが、 私の環境で、Modalityの選択が出るときと出ない時があって、そのルールを探っていました。 そこで、気づきました。先生の投稿を見て、この推測はおそらく正しいと思いました。. お忙しい中ありがとうございます。 確かに途中まで以前のバージョンで解析していたものを別のPCに移動し，そのPCのバージョンを上げてから，Dartelの作成，NMI空間への標準化，相関解析の順に行いました。 先生ご指摘の「新たにした場合」と言うのが，「統計モデルの作成」以降を指すのであれば，今後何も気にせず，解析して行けば良いということでしょうか。. 平素より大変お世話になっております。 先日質問させていただいた清水陽元と申します。 また質問させていただきたいのですがご容赦下さい。 治療前後でのADCの値の差をVBMの手法を使って検討しています。 この場合統計は対応のあるt検定を使えばよろしいのでしょうか。 そうであれば対応のあるt検定はどのように行えばいいのかご教示いただけないでしょうか。 何度も質問してしまい申し訳ございません。 よろしくお願い申し上げます。.

ご質問への答えですが、SPMにPaired t-testというモデルが用意されています。 こちらを使っていただければ、対応のあるt検定ができます。 ぜひ、試してみてください。. 早速のご返事有難うございます。 試してみたのですが、ペアはペアの数だけひとつひとつ設定すればよろしいのでしょうか。 またResultのところは群間比較と同じ設定でよろしいのでしょうか。. 最近VBMの勉強を始めたばかりのものです。 先生の著書で勉強させていただいております。 左半球だけ、もしくは右半球だけの画像をつくりたいのですがどのようにしたらよいかご教示いただけないでしょうか。 WFU PickAtlasをつかってmasking画像を作成してそれを利用すればいいのかと思っているのですが、そこからどちらかの半球だけの画像をつくることが上手くできません。 お忙しいところ恐れ入りますが、ご教示いただければ幸いと存じます。. niiと、ご自身で作った標準化が終わった画像を選択します。 Output Filenameは適宜名前を変えてください。 Output Directoryも適宜で大丈夫です。 Expressionですが、次のように入れてください。.

i1はInput imagesで最初に指定したファイル、i2は2番目に指定したファイルです。 Matlabでは、ドットの後に掛け算がくると、要素ごとの掛け算となります。 これによって、左半球マスク（0か1の画像）と標準化が終わった画像をボクセルごとにかけることになりますので、 値が1の左半球のところだけ残り、右半球は0になります。.

早速試してみます。 有難うございます。 あともう一つお伺いしたいのですが、個人間で左右の大脳半球を病側、健側で比較することはできるのでしょうか（この場合左右はばらばらになります）。 差し支えなければご教示いただけると幸いです。 重ね重ねご迷惑をおかけいたしますが何卒よろしくお願い申し上げます。. 早速お返事とご指導有り難うございます。 失礼ですが、先生のメールアドレスをお教えいただけますか？ 先生からお返事いただきました３時間後に、取り急ぎk-labからのメールに添付ファイル付きで返信したのですが、多分それではお読みになれないと存じますので。 一度私のメアドに空メール頂けましたら、３日前の返信メールを転送致します。 お手数おかけしますが宜しくお願いします。.

まず、疾患群と健常群があるわけですね。 そして、薬剤介入をされているということですが、 この薬剤は疾患群、健常群、ともに使われているのでしょうか？ それとも、疾患群を2つにわけて、薬剤師用群と薬剤未使用群があるのでしょうか？. Design matrixが具体的にどうなっているかお見せいただけたら嬉しいです。 3. 京都大学医学部の竹内と申します。この度本書を購入し参考にさせていただき画像解析を行っております。そのうえで、統計モデル作成の段階で質問があります。本書の中では、Global calculationでuserを指定しTBVを入力、そのうえでGlobal normalisationでANCOVAを指定する方法をお示しされていると思います。私はデータとしてamountを用いているのですが、ここでTBVを用いることは二重にTBVの影響を除去していることにならないのでしょうか？もしくは、Global calculationでomitを選択し、そのうえでGlobal normalizationでnoneを選択することでもTBVの影響を取り除くことができるのではないかと考えています。ただ、実際のデータでこの2つの方法を比較すると若干ですが結果が変わってしまいます。残念ながら、私がmodulationと体積情報をどの段階でどのように取り扱われているのかということをきちんと理解できていないことが原因だと考えております。このあたりのことについてご指導いただければ幸いです。ちなみにSPM12でVBM8を使用しております。よろしくお願いします。.

そして、質問になりますが、VBM8をお使いのことですが、amountデータをお使いということですが、modulationはVBM8のnon-linear onlyをお使いでしょうか。 もし、そうならば、TBVを指定することは、二重になってしまうので、Global calculationはomitでかまいません。 もし、modulationで、SPMと同様のmodulationを選ぶならば、TBVを指定する方法でかまいません。. SPMの従来のmodulationでのamountは脳の容積をそのままに保ちます。つまり、生値です。この場合、海馬の容積は全脳の大きさに影響されますので、全脳で補正する必要があります。 VBM8のnon-linear onlyでのmodulationによって作成されたamountの場合、全脳補正がすでに考慮されています。したがって、この場合、全脳補正は必要ありません。.

私は数年前までVBM8のnon-linear onlyをよく使っていたのですが、最近の論文で（すみません、すぐに出典を示せません）、Non-linear onlyよりもふつうにSPM12でやった方がより適切な結果が出るという発表も出ているので、VBM8の最新版、CAT12では、non-linear onlyはデフォルトではなくなっています。ご存知かもしれませんが、一応ご参考まで。. 初めまして、埼玉医科大学の瀬尾です。 先生の著書とホームページで日々勉強させていただいています。 質問なのですが、VBMにて個人の経時的な変化をとらえる良い方法はないでしょうか。個人の加齢性変化を取り除く手段は先生が翻訳されたVBM８マニュアルを参考にさせて頂いたのですが、個人間のため、統計に乗らないようです。VBM、統計学に対して未熟者で申し訳ないのですが、何らかの方法をご教授していただければと思い質問させていただきました。宜しくお願い致します。.

一個人のデータということでしょうか？ 私ならば、健常者のデータを準備して、 タイムポイント1 vs 健常者データ タイムポイント2 vs 健常者データ タイムポイント3 vs 健常者データ. さっそくのご返信ありがとうございます。 先生の仰るとおり、１個人のデータについての経時的な解析で、正常群との比較で時系列的変化を表すことができるのですが、もう少し直接的に個人間での比較で時系列的変化を表す方法はないでしょうか。それと、時系列的変化を表す時に、データの加齢性の変化を取り除きつつ、加齢性では説明できない萎縮の部位のみを表示する方法はないでしょうか。 宜しくお願い致します。 　 瀬尾. もし、1個人のデータを直接比較したい場合には、関心領域を決めて、その中の値を直接得て、 それがどう変わっていくかを検証することになるかと思います。 その場合、加齢性変化の影響を取り除くのは、1個人だけだとすみません、いいアイディアは思いつかないです。 もし、Nが多いのであれば、年齢補正は共変量で扱うことで可能ですが。.

ご返信ありがとうございます。 Nの数を増やして、先生の仰るようにOne-way ANOVA within subjectという形で行うと思うのですが、その場合のコントラスベクトルはどのようなものにすれば良いか教えていただけないでしょうか。 また、疑似的（1個人のデータを4倍にしてNを4にして統計にかけられるようにしてみました。）にNを増やしてFlexible factorial designで1群（Nは4で各個人に5時点のデータです。）の縦断的な統計解析を行ったのですが、有意な部位が全体に広がってしまい、全体量の正規化を行っていないためと考え、全体量の正規化を行ったところ、全体量の正規化を行うまえのコントラストベクトルではエラーになってしまいました。全体量の正規化を行った場合、コントラストベクトルを変えなければ、いけないのでしょうか。　そのことについても教えていただけると助かります。 度々ですみませんが、宜しくお願い致します。.

コントラストベクトルは先生の仮説によります。 3時点あって、時系列に沿って容積が低下していくと仮定するならば、コントラストベクトルは [1 0 -1]となります。 5時点でしたら、私でしたら、[1 0. ご返信ありがとうございます。 One-way ANOVAという形で、コントラストベクトルは[1 0. invalid contrastとエラーになってしまいました。計画行列に共変量や全体量の補正を入れた場合はコントラストベクトルをどのように変化すればよいかご教授いただけないでしょうか。宜しくお願い致します。. One-way ANOVA within contrastでは、共変量を入れることはできないです。 時系列変化＝加齢性変化ですので、加齢の影響を取り除きたいというのは、このモデルでは共変量に入れることではできないと思います。 flexible factorialでは共変量を入れることはできない（することが統計モデルに反する）というのが、SPM-MLで何度か話題にのぼっています。 ただ、ひとつだけ方法があるとするならば、Proportional scalingを使うことだと思います。 Global normalizationをANCOVAではなくProportionalにするわけです。ただ、その場合、Threshold maskingの値も変わりますので注意してください。.

ご返信ありがとうございます。 返信が遅くなってしまいまして申し訳ありません。 先生にご教授していただいた手段をもとに統計解析を行っていこうと思います。 今後とも先生のお力添えいただきますよう、宜しくお願い致します。. いま，片頭痛でVBM研究を行っております．頭痛の重症度スケールと相関関係のある領域の解析をしております．年齢と頭痛重症度スケールに相関関係がないことは別の統計ソフトを用いて確認済みです． そうはいっても，頭痛重症度スケールだけでなく年齢も共変数に入れた方がよいかと思ったのですが，その際のコントラストベクトルの立て方についてのご教授いただきたいことがあります．. multiple regressionでcovariateを頭痛重症度スケール，年齢の2つとして，頭痛重症度スケールとpositive correlationのある領域を解析するとします．この場合のコントラストベクトルは｢0 1 頭痛重症度スケール 0 年齢 ｣でよいのでしょうか？.

片頭痛を対象としてVBMを行った場合，amountで解析するとなかなか有意な領域が検出されない一方，concentrationで解析すると，いわゆるpain matrix 疼痛関連の疾患で密度・容積減少が多く報告されている領域です が複数検出されてきます．amountはconcentrationに比べてより厳しい 感度が低い 解析であるという理解でよろしいでしょうか？頭痛疾患は他領域の疾患に比べて密度・容積の変化がより微小であるのか，amountではなかなか有意な結果が出しにくいです．amountでも解析できるようになった今日，concentrationで論文を書くのはありでしょうか？ もちろんこれについては片頭痛に関する過去の論文を参考にすべきだとは思うのですが，先生のご見解を聞かせていただければ幸いです．. その通りです。狭義の共変量（その影響を省きたい変数）に関しては、Design matrixには入れますが、コントラストを作成するときには、0にします。そうすると、一般線形モデルに共変量が考慮されますので、その影響を省いたうえでの、関心のある変数に対しての正しい相関を見ることができます。.

理屈では、そう考えることもできますが、実際には、どちらがどの程度影響しているかとかは考えられなくなってしまいますよね。 なので、現実的には、そのようなコントラストベクトルは、意味がないということになってしまいます。. concentrationとamountの違いですが、amountで解析する方が多いです。 ただ、amountで解析する場合は、必ず、全体量の補正を行う必要があります。 （実は、concentrationに関しては、全脳容積の補正がされているような値になります。）.

以前にも質問させて頂いたことがあります関と申します。 身近にSPMやVBMに詳しい者がおらず、引き続き先生のご著書を片手に色々な解析に取り組んでおります。 本日は相関解析の際の共変量の扱いについて質問させて頂きたくコメントを書かせて頂きました。 病気の重症度を表す評価尺度（連続変数）と相関のある領域を調べたいと思っています。 その場合、全脳容積のみならず年齢（や性別）も共変量として入力したほうがいいのでしょうか？ もしこれらの変数を共変量として入力する場合、Design—Multiple regression—Covariatesの中のCavariateを増やして入力すべきなのでしょうか？それともMaskingの直上にありますCovariatesに入力すべきなのでしょうか？ 前回に引き続き初歩的な質問で誠に申し訳ありません。 ご教示頂けますと幸いです。どうぞ宜しくお願い致します。. 共変量の考え方の原則は、「それによって説明できない」ことを示すことにあります。 もし、病気の重症度が年齢と全く関係ないとはっきり言える状態であれば、年齢をいれる必要はないでしょう。 しかし、病気の重症度が加齢の影響を受けるのだとすれば、加齢の影響を考慮したうえで、重症度と関連のあるところを調べるという点で、年齢を共変量にいれることになります。.

早速のご回答、誠にありがとうございます。 とてもスッキリ致しました！ いかんせん初学者なもので、また初歩的なところでつまづいてしまうかもしれません。その際はまたどうぞ宜しくお願い致します。. 長崎大学大学院の中島と申します． 何度も質問させて頂き，また返事をして下さり誠にありがとうございます． 今回は，統計的推定と結果表示に関して質問させて頂ければと思います．. そこでご質問なんですが，先生の著書のP～Pにかけての「年齢と負の相関を示す領域を 求める」のところで，最終的にコントラストベクトルが（0 ）となるとあります．ここを理解することに 難渋しております．. 長崎大学大学院の中島 輝と申します． これまでも何度もご質問にお答え頂き，誠にありがとうございます． 今回の質問はVBM解析とは関係が無く恐縮ですが，お答え頂ければ幸いです．.

VBM解析を進めているのですが，コントロール群が必要となりました． そこで先生へのご質問なんですが， 1）VBM解析を行う上で，コントロール群は必ず同じMRIの機械でないといけないでしょうか？. コントロール群は、同じMRIの機械であることが望ましいです。 疾患群とコントロールが違うMRIだと、「MRIの違いのせいでは？」という問題が生じます。 また、COBREデータは、西洋人で、先生のデータはおそらく日本人でしょうから、そこでも、人種差の問題が出ます。 その点では、残念ながらCOBREデータを使用することはおすすめできません。. 国際医療福祉大学大学院の理学療法学領域修士課程1年の山口と申します。 初めて投稿させて頂きます。 現在、根本先生の著書の「すぐできるVBM」を参考にVBM解析を学び始めたところです。 まだ研究デザインを検討中の段階でありますが、分からないことが多く、基本的な内容かもしれませんが御教示頂ければ幸いです。. ご質問、ありがとうございます。 初歩的な内容どころか、アドバンスドなご質問です。 すぐに答えることができませんので、数日時間をください。 よろしくお願いします。.

の2つの情報をもとにSegmentationを行います。 VBMのアルゴリズムそのものは、浮腫の有無はわかりませんから、 浮腫の信号値は変わるものの事前確率マップがあることで、白質のボリュームが低めに出ることがあるかもしれません。. お忙しい中、いろいろと調べて頂きまして本当にありがとうございます。 私としてもsegmentationが適切に行われるかどうかがポイントであると思っておりまして、その点で梗塞領域をいかにするかで悩んでおりました。. 私が知りたいのは運動野を含む大脳皮質の感覚運動関連領域の灰白質体積です。 梗塞部位に関しては、脳卒中に関するVBMの報告は少ないので、他の画像を元にした研究を参考にして、「放線冠（側脳室体部が最大径となるスライスレベルに梗塞巣が存在し、画像上白質に限局した）梗塞」はどうかと考えています。 根本先生の仰る梗塞部位より近いか遠いかでは、遠いということになると思われますがどうなのでしょうか。その違いによって、segmentationに大きく影響するのでしょうか。.

白質に限局した梗塞を考えていらっしゃるのですね。 それならば、かなりいけると思います。 浮腫などはもちろんあるので、丁寧にアセスメントしなければいけませんが、 まず、segmentationして、灰白質がきちんとsegmentationされているか確認し、 白質の梗塞部位については、マスクして値を0にするという方法をとります。 （ここが工夫が必要なところなので、それはまた相談してください） そのうえで、DARTELをしていけば問題なく前処理ができるかと思います。. 大変心強い御意見をありがとうございます。 おかげさまでこれまでの自分の計画がかなり現実的になってきた気がします。 今後、取り組む中で問題も出てくると思いますので、引き続き相談させて頂きたいと思います。 よろしくお願い致します。. 神奈川県立こども医療センター放射線科の大和田と申します。 VBMに関しては初学者であり、先生の御高著を拝読しながら、VBMに奮闘しております。 自力では解決に至らず、もしかしたら非常に基本的なところでの問題かもしれませんが、どうかご教授願いたく、ご質問させていただきたいと思います。.

入手したTPMのフォーマットや設定が異なることによる演算過程のエラーだと推測はするのですが、それを修正する方法はございますでしょうか。 あまりMATLABに精通しているわけでもなく、細かい内部の計算を検証するには力が及びませんが、解決法がございましたらどうかご教授くださいますようお願い申し上げます。 うまく情報を伝えきっていないかもしませんが、追加で詳細なエラー情報や状況などについて、お伝えすべき部分がございましたら教えていただけたら幸いです。. SPMのTPMは、6種類から構成されていますが、gm, wm, csf, soft tissue, skull, air から構成されています。 一方、先生が入手されたデータで、共通するのは、gm, wm, csfの3つですね。. ご教示くださり、どうもありがとうございます。 調べてみながら進めてみたところ、old segmentへアクセスでき、手持ちのTPMを選択したところ、segmentationに成功いたしました！！！！ デフォルトでsegmentationの構造を指定されていたことを理解していなかったことが大きな間違いだったのですね・・。 行き詰っていたところを今日中に教えていただいたことで解決できるとは思いませんで、心より感謝申し上げます。.

恐縮ですが、追加でもう一つご質問させていただいてもよろしいでしょうか。 old segmentを使っても、segmentationの部位はgm、wm、csfに限定されているようですが、ほかにも局所的なTPMを用いてbrainstemやdeep gray matterやcerebellumもできると思っていたのですが、それを行うには何か特殊な設定が必要なのでしょうか。. 追加の質問に対しての答えですが、現在、SPMで、部分的なSegmentationは基本的にはできないと思います。 私がやり方を知らないだけかもしれませんが、SPMのSegmentationはあくまでも灰白質と白質を分離することを目的としたものなので、 脳幹などはできないです。成人でも脳幹は一部がGM,一部がWMに分離されます。. 今回はWFU PickAtlasに関してご質問があります． 私は脳卒中急性期のMRI画像を用いて研究を行っています． WFU PickAtlasのIBSPMを使用して，中心後回などの容積を測定しています．.

その結果，中心後回では左（損傷側） 6. 返信が遅くなってすみません。 先生からみて、Segmentation画像 c1画像 は正しく、segmentationされていますでしょうか？ 脳卒中があるような場合、Segmentationがうまくいかないことがあることはよく知られています。 なので、まずは、Segmentationがうまくいったかどうかを確認することが大事です。. 直接そのデータを見ていないのでなんとも言えませんが、Segmentationが視察でうまくいっているように見えるのであれば、 急性期による浮腫などの影響は十分に受けると思われます。 しかし、非損傷側の値がずいぶん小さそうなのが気になりますが…。. 一方、eye 4 のコントラストで行ったプロットの結果は こちら になります。. 都内病院に勤務しております関と申します。 先生のご著書「すぐできるVBM」を片手に初めてのVBMに挑んでおります。 このような専門家の先生が集まるwebsiteにて私のような初学者が質問をしてしまってよいものか迷いましたが、勇気を出して質問を投稿させていただくことに致しました。.

現在、MATLAB 7. SPM8のSegmentationとNew Segmentationの違いはいくつかありますが、一番大きな違いは、TPM（組織確率画像）が従来のSegmentationはGM, WM, CSFの3つであるのに対して、New Segはその3つに加えて、軟部組織、頭蓋骨、その外の空気の3つを加えて6つになっているということです。これはさらにSPM12に受け継がれています。.

開発者のAshburnerは繰り返しSPMのメーリングリストで、「SPM8のNew segmentationよりSPM12のSegmentationの方が精度が高くなっている」と述べています。 なので、もし、これからSegmentationを行うのでしたら、私はSPM12を用いることをおすすめします。. 白質のDARTELをしたい場合、Run Dartel create Templates までは灰白質と同様の手順で行ってください。DARTELで作成されるflow fieldは灰白質にも白質にも用いることができます。.

Flow fieldsは先に作られたFlow fieldを、 そして Imagesのところに、白質画像 c2 を指定してください。 rc2でなく、c2画像を指定します。 modulationもpreserve amountとしてください。. その他：7-Zip, OpenVPN, MPC-HC, MS Office, WinMerge. pdf’ ], ‘BackgroundColor’ , ‘none’ , ‘ContentType’ , ‘vector’ ; exportgraphics gcf ,[ name , ‘. emf’ ], ‘BackgroundColor’ , ‘none’ , ‘ContentType’ , ‘vector’ ; savefig [ name , ‘.

zip　Springer LNCSのURLは，http，httpsではなくftpから始まっている．Google Chrome，Microsoft Edgeなどはftpへの対応を止めたため，通常の設定ではファイルのダウンロードが不可能となっている．ファイルをダウンロードする一番簡単な解決策はInternet Explorerで上記URLを開くことである．ただし，安全に利用できないとして他のウェブブラウザでは利用を非推奨・不可能にしているものを，開発が終了した古いウェブブラウザを使って安全でない状態で利用する点に注意されたい．他の手段，スタンドアロンのFTPソフトウエアを利用する方法でもダウンロードができる．Springerがftpを利用しないファイル提供方法を用意することを期待したい． こちら から，ダウンロードできるようになりました．ftpは，使えなくなりました． 古いテンプレートは捨てて，新しい「LaTeX2e Proceedings Templates」を使うのが良いと思います． IEEEなどの投稿規定を満たすPDF作成方法 IEEEなどに投稿する最終論文は，学会が用意した機械的なチェックをクリアしないと投稿できない． 採択の通知から最終投稿までの期間が短く，論文チェック可能な回数も制限があるので注意が必要.

ローカルで論文チェックする方法と修正方法： texのコンパイルはplatexではなく，pdflatexを使う pdffontsコマンドで使われているフォント情報を確認 pdffonts hoge. pdfで全体確認 pdffonts -f 5 -l 6 hoge. ps 33行目 standardfonts内の項目をコメントアウトする 参考文献スタイルファイル. bst 変更メモ 文献リストファイル. 結果の評価 解析シナリオに応じたプロットテンプレートを用いて解析結果を評価します。. Simpackを様々な解析ツールと結ぶFMI FMI Functional Mockup Interface は、Simpackも参加している欧州のソフトウェア規格です。.

対応ツールの解析モデルのSimpackへのインポートとコ・シミュレーションが可能です。 FMIにより、Amesim、Dymola、SimulationXなどの解析ツールと連携して、MBDの枠を超えた解析が行えるようになります。. 多彩なインターフェース Simpackには、幅広い用途に対応可能なインターフェースがあります。.

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The MathWorks Paid. User rating User Rating 9. The platform was developed by MathWorks to provide users an environment to process matrixes, plot data, and create different user interfaces.

This includes a toolbox with the MuPAD engine where users can access symbolic computing abilities. With these features, it has become a tool for students of math and engineering as well as professionals in similar industries.

MATLAB is foremost a language of technical computing rather than an interactive environment. MathWorks offers this program as a one-stop-shop platform for numerical computation, visualization, and programming.

The most of important of the four is the command window. The MATLAB command window is the section wherein you will enter data, run functions, and other MATLAB files.

You can also debug M-files in the command window. The menu bar also allows you to remove the default toolbar so its interface can be viewed as a simple command line. It contains variables that either you have created or imported from other programs. Should you need your data for multiple sessions, you must save it as a compressed file with a. mat extension or a MAT-file. You can then load the file into the platform when you need it.

MATLAB has two native file extensions:. m and. The M-file is a simple text file where you have placed all your MATLAB commands. When you open this file, the platform will automatically read the commands and run them exactly as you had typed. This means it will follow the sequence found in the prompt. You can convert this script file into. mat format to process more diverse codes as well as. mex, and.

c files to make it more accessible to other programs. MAT files are more complex than M-files as it is a binary data container that includes variables, functions, arrays and other codes. This file format has also more capabilities than script files such as processing two-dimensional matrices and character strings, multidimensional numeric arrays, bit floating points. Should you need to organize the code, you can convert the. mat file into a. csv file. This will allow you to see the code cell-by-cell.

MATLAB is a suitable platform for both new and experienced programmers that are in need of visualizing their matrix and array mathematics. The four-paneled interface helps you decide which tools you need at any given time.

In addition, its two native file formats allow the program to easily identify commands and other visual aids. Altogether, its features and capabilities make this an accessible and useful tool for users from various branches of science.

We don’t have any change log information yet for version Ra of MATLAB. Sometimes publishers take a little while to make this information available, so please check back in a few days to see if it has been updated. If you have any changelog info you can share with us, we’d love to hear from you! Head over to our Contact page and let us know.

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It finds common programming flaws like unused variables, empty catch blocks, unnecessary object creation, and so forth. It supports Java, JavaScript, XML, XSL. Image Analyzer is an advanced image editing application that is coupled with enhancement and analysis software. Image Analyzer also contains plugin support to help you enhance your editing techniq. PSeInt is a tool to assist you in your first steps in programming. Through a simple and intuitive pseudo-language in Spanish complemented by a flow diagram editor , it allows you to focus on the.

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