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<node CREATED="1160950492586" ID="Freemind_Link_1492871124" MODIFIED="1160951238242" TEXT="http://irmfmrs.free.fr/formation/traitement_des_donnees/spm99doc/section.pos-origine.html&#xa;&#xa;Changer la position de l&apos;origine Pourquoi ?&#xa;&#xa; L&apos;origine de chaque image image.img est un point de r&#xe9;f&#xe9;rence dont les coordonn&#xe9;es (en nombre de voxels dans le rep&#xe8;re du format Analyze) sont cod&#xe9;es dans le fichier en-t&#xea;te image.hdr. Cette origine est le rep&#xe8;re principal qui permet &#xe0; SPM99 de situer les images fonctionnelles de chaque sujet par rapport &#xe0; son image anatomique. L&apos;origine doit donc &#xea;tre plac&#xe9;e au m&#xea;me emplacement physique sur les images anatomiques et fonctionnelles d&apos;un m&#xea;me sujet.  La position de l&apos;origine sera &#xe9;galement utilis&#xe9;e par la suite, par exemple lors de la normalisation spatiale, pour plonger les images acquises chez diff&#xe9;rents sujets dans un rep&#xe8;re anatomique commun">
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<node CREATED="1160951047726" ID="Freemind_Link_105634353" MODIFIED="1160951206039" TEXT="Correction du mouvement Pourquoi ?  &#xa;L&apos;objectif est de corriger les artefacts dus aux mouvements de la t&#xea;te du sujet, in&#xe9;vitables pendant une acquisition qui peut durer plusieurs dizaines de minutes. Si ces mouvements ne sont pas corrig&#xe9;s, il peut en r&#xe9;sulter des ``faux positifs&apos;&apos; dans les cartes d&apos;activation, c&apos;est-&#xe0;-dire des voxels qui sont consid&#xe9;r&#xe9;s comme activ&#xe9;s apr&#xe8;s seuillage alors qu&apos;ils ne le sont pas en r&#xe9;alit&#xe9;. Ces voxels ``faux positifs&apos;&apos; apparaissent typiquement en p&#xe9;riph&#xe9;rie du cerveau. On voit alors sur les cartes d&apos;activation obtenues &#xe0; l&apos;issue des analyses statistiques une ``couronne&apos;&apos; d&apos;activation typique. Cette ``couronne&apos;&apos; vous informe (&#xe0; la fin de la longue cha&#xee;ne de traitements) que vos r&#xe9;sultats sont inexploitables ! Donc, il vaut mieux bien recaler, d&#xe8;s le d&#xe9;but...  Le principe du recalage consiste &#xe0; choisir une image de r&#xe9;f&#xe9;rence au sein de la s&#xe9;rie temporelle acquise, et &#xe0; corriger le d&#xe9;placement des autres images de la s&#xe9;rie par rapport &#xe0; cette image de r&#xe9;f&#xe9;rence. Le d&#xe9;placement est suppos&#xe9; rigide, i.e., compos&#xe9; uniquement de rotations et de translations.  Avec SPM99, on recale les images fonctionnelles de chaque sujet &#xe0; deux niveaux :    &#xa;  *        &#xe0; l&apos;int&#xe9;rieur de chaque s&#xe9;rie acquise,    &#xa; *        entre les diff&#xe9;rentes s&#xe9;ries acquises pour ce sujet.&#xa;&#xa;http://irmfmrs.free.fr/formation/traitement_des_donnees/spm99doc/section.mouvement.html&#xa;"/>
<node CREATED="1160951365617" ID="Freemind_Link_1285149438" MODIFIED="1160951444945" TEXT="http://irmfmrs.free.fr/formation/traitement_des_donnees/spm99doc/section.normalisation.html&#xa;&#xa;&#xa;Normalisation spatiale Pourquoi ?&#xa;&#xa;  L&apos;objectif est de plonger toutes les images anatomiques et fonctionnelles de vos sujets dans un espace (ou ``template&apos;&apos; commun (rep&#xe8;re du Montreal Neurological Institute ou MNI, proche de celui de l&apos;atlas de Talairach). Ceci permettra par la suite de d&#xe9;terminer les coordonn&#xe9;es des zones activ&#xe9;es dans un rep&#xe8;re commun, et donc de comparer des activations entre les diff&#xe9;rents sujets en contournant les probl&#xe8;mes pos&#xe9;s par la variabilit&#xe9; anatomo-fonctionnelle interindividuelle. L&apos;&#xe9;tape de normalisation spatiale est donc recommand&#xe9;e pour toute &#xe9;tude de groupe, si vous voulez travailler dans un rep&#xe8;re commun de type ``Atlas de Talairach&apos;&apos;. &#xa;&#xa; Note :  le rep&#xe8;re du MNI et l&apos;atlas de Talairach ne sont pas &#xe9;quivalents, ils pr&#xe9;sentent m&#xea;me des diff&#xe9;rences importantes, d&#xe9;taill&#xe9;es par Matthew Brett. Voir aussi ici comment exploiter vos r&#xe9;sultats dans l&apos;espace de l&apos;atlas de Talairach."/>
<node CREATED="1160951121789" ID="Freemind_Link_1670649034" MODIFIED="1160951124851" TEXT="These Longcamp - p80 Toutes [les] &#xe9;tapes de pr&#xe9;traitements sont &#xe9;videmment des sources potentielles d&#x2019;erreurs, puisqu&#x2019;&#xe0; chaque &#xe9;tape,  le signal est transform&#xe9;. La tendance actuelle est &#xe0; les minimiser le plus possible. Par exemple, on estime que si les d&#xe9;placements de la t&#xea;te ont une amplitude inf&#xe9;rieure &#xe0; 1 mm, il  n&#x2019;est pas n&#xe9;cessaire de recaler les volumes. L&#x2019;&#xe9;tape de pr&#xe9;traitement la plus d&#xe9;licate reste cependant la  normalisation spatiale, qui est un choix m&#xe9;thodologique important. En effet, si tous les cerveaux individuels ne  se trouvent pas dans un espace commun, l&#x2019;espace du &#xab; template &#xbb;, qui &#xe9;quivaut approximativement &#xe0; l&#x2019;espace du  cerveau de Talairach et Tournoux (1988), il est impossible de r&#xe9;aliser des analyses statistiques de groupe. L&#x2019; hypoth&#xe8;se qui sous-tend la normalisation est que, en mettant tous les cerveaux dans la m&#xea;me &#xab; boite &#xbb;, on va  aboutir &#xe0; faire se superposer les m&#xea;mes zones fonctionnelles chez tous les sujets. Pourtant, la variabilit&#xe9;  anatomique inter-individuelle est telle que des r&#xe9;gions fonctionnellement homologues chez deux sujets donn&#xe9;s ne  seront pas forc&#xe9;ment localis&#xe9;es au m&#xea;me endroit du cerveau normalis&#xe9;. A l&#x2019;inverse, des activations qui  sembleront localis&#xe9;es au m&#xea;me endroit du cerveau normalis&#xe9; ne correspondront pas forc&#xe9;ment &#xe0; des r&#xe9;gions  fonctionnellement identiques&#x2026; Ces probl&#xe8;mes, contourn&#xe9;s en partie par le lissage spatial des donn&#xe9;es, conduisent  n&#xe9;anmoins &#xe0; une perte de pr&#xe9;cision dans la localisation des activations (Brett et al., 2002b). C&#x2019;est pourquoi,  en parall&#xe8;le aux analyses de groupe, de mani&#xe8;re &#xe0; v&#xe9;rifier que les effets &#xe9;taient de m&#xea;me nature chez tous les  sujets, nous avons mis en oeuvre une analyse en r&#xe9;gions d&#x2019;int&#xe9;r&#xea;t (ROI). L&#x2019;analyse en ROI se concentre sur une  r&#xe9;gion particuli&#xe8;re, d&#xe9;finie sujet par sujet, selon des crit&#xe8;res anatomiques (par exemple le striatum gauche) ou  fonctionnelle (par exemple le cortex visuel primaire). Pour cette analyse en ROI, et en vue de conserver la  pr&#xe9;cision anatomique individuelle, les donn&#xe9;es n&apos;ont pas &#xe9;t&#xe9; normalis&#xe9;es.     o  "/>
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