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--- neuroimagen:altdti_2020 [2020/02/03 11:12]
osotolongo [Tractografia]
+++ neuroimagen:altdti_2020 [2020/08/04 10:58] (current)
@@ Line 1: / Line 1: @@
 ====== experimento DTI ======
-===== Generalidades =====
+===== FPCustom =====
 El procesamiento se realiza con [[neuroimagen:pipe04_user|la version 0.4 del pipeline]]
 ==== Objetivo ====
@@ Line 39: / Line 39: @@
 ==== Tractografia ====
-Una vez efectuado el registro correcto pasamos a planificar la tractografia. Obtenemos la corteza Fronto-Temporal a partir de la segmentacion de FS. Los FS-LUT han de ser,
+Una vez efectuado el registro correcto pasamos a planificar la tractografia. Obtenemos la corteza Fronto-Temporal a partir de la segmentacion de FS.
+Las regiones FP son,
+<code>
+ctx-caudalmiddlefrontal
+ctx-inferiorparietal
+ctx-middletemporal
+ctx-parsopercularis
+ctx-parstriangularis
+ctx-postcentral
+ctx-precentral
+ctx-superiorfrontal
+ctx-superiorparietal
+ctx-superiortemporal
+ctx-supramarginal
+</code>
+Los FS-LUT (incluyendo rh y lh) han de ser,
 <code>
@@ Line 78: / Line 93: @@
 {{ :neuroimagen:2020-02-03-113047_grim.png |}}
-===== Metricas =====
+==== Metricas ====
 Ahora hay que extraer los valores de FA y MD en los tractos calculados,
@@ Line 87: / Line 102: @@
 </code>
+===== UofM  Atlas =====
+Ademas de esta ROI, voy a tomar los nodos predeterminados de redes funcionales conocidas (DMN, LN, SN).El procedimiento es basicamente el mismo pero ahora la tractografia es basada en atlas.
+=== DMN ===
+{{ :neuroimagen:sub-0078_dwi_dmn_nodes.png |}}
+<code bash>
+$ dti_track.pl -t1 -time '12:0:0' -uofm DMN facehbi
+</code>
+{{ :neuroimagen:2020-02-03-121623_grim.png |}}
+<code bash>
+$ for x in `ls -d working/*_probtrack_out`; do mv $x `echo $x | sed 's/out/DMN/'`;done
+$ dti_metrics_tracks.pl -path DMN facehbi
+</code>
+=== LN ===
+<code bash>
+$ dti_track.pl -t1 -time '12:0:0' -uofm LN facehbi
+</code>
+{{ :neuroimagen:2020-02-04-103116_grim.png |}}
+<code bash>
+$ for x in `ls -d working/*_probtrack_out`; do mv $x `echo $x | sed 's/out/LN/'`;done
+$ dti_metrics_tracks.pl -path LN facehbi
+</code>
+=== SN ===
+<code bash>
+$ dti_track.pl -t1 -time '12:0:0' -uofm SN facehbi
+</code>
+{{ :neuroimagen:2020-02-04-103553_grim.png |}}
+<code bash>
+$ for x in `ls -d working/*_probtrack_out`; do mv $x `echo $x | sed 's/out/SN/'`;done
+$ dti_metrics_tracks.pl -path SN facehbi
+</code>
+====== Composites? ======
+**Denominacion**
+<code R>
+denom_go <- data.frame(fdl$PSubject,fdl$Edad, fdl$Escolaridad, fdl$male, fdl$DMN_FA, fdl$DMN_MD, fdl$FPCustom_FA, fdl$FPCustom_MD, fdl$LN_FA, fdl$LN_MD, fdl$SN_FA, fdl$SN_MD ,fdl$Action_Namimg_Libre_FAC, fdl$Action_Naming_Clave_Fonetica_FAC, fdl$Action_Naming_Clave_Semant_FAC, fdl$Boston_Clave_Fonetica_FAC,fdl$Boston_Clave_Semantica_FAC, fdl$Boston_Libre_FAC, fdl$Boston_Total_FAC)
+denom_go <- denom_go[complete.cases(denom_go),]
+denom <- data.frame(denom_go$fdl.Action_Namimg_Libre_FAC, denom_go$fdl.Action_Naming_Clave_Fonetica_FAC, denom_go$fdl.Action_Naming_Clave_Semant_FAC, denom_go$fdl.Boston_Clave_Fonetica_FAC,denom_go$fdl.Boston_Clave_Semantica_FAC, denom_go$fdl.Boston_Libre_FAC, denom_go$fdl.Boston_Total_FAC)
+denom_cs <- fa(denom, scores="regression")
+denom_go$cs <- denom_cs$scores
+mod_fpc <-lm(denom_go$cs ~ denom_go$fdl.FPCustom_FA + denom_go$fdl.Edad + denom_go$fdl.Escolaridad +denom_go$fdl.male)
+summary(mod_fpc)
+Call:
+lm(formula = denom_go$cs ~ denom_go$fdl.FPCustom_FA + denom_go$fdl.Edad +
+    denom_go$fdl.Escolaridad + denom_go$fdl.male)
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max
+-4.7387 -0.3689  0.0954  0.5446  1.3876
+Coefficients:
+                          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
+(Intercept)               0.819234   1.664059   0.492  0.62309
+denom_go$fdl.FPCustom_FA  1.161257   4.684256   0.248  0.80449
+denom_go$fdl.Edad        -0.026553   0.009878  -2.688  0.00785 **
+denom_go$fdl.Escolaridad  0.034314   0.015229   2.253  0.02544 *
+denom_go$fdl.male         0.242788   0.144521   1.680  0.09468 .
+---
+Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
+Residual standard error: 0.9226 on 182 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.1087,	Adjusted R-squared:  0.08911
+F-statistic: 5.549 on 4 and 182 DF,  p-value: 0.0003086
+</code>
+{{ :neuroimagen:denom_fpc.png |}}
+**Contenido Semantico**
+<code R>
+seman_go <- data.frame(fdl$PSubject,fdl$Edad, fdl$Escolaridad, fdl$male, fdl$DMN_FA, fdl$DMN_MD, fdl$FPCustom_FA, fdl$FPCustom_MD, fdl$LN_FA, fdl$LN_MD, fdl$SN_FA, fdl$SN_MD ,fdl$Piramides_Y_Palmeras_Palab_FAC, fdl$Piramides_Y_Plameras_Imag_FAC, fdl$Kissing_Dancing_Imagenes_FAC, fdl$Kissing_Dancing_Palabras_FAC)
+seman_go <- seman_go[complete.cases(seman_go),]
+seman <- data.frame(seman_go$fdl.Piramides_Y_Palmeras_Palab_FAC, seman_go$fdl.Piramides_Y_Plameras_Imag_FAC, seman_go$fdl.Kissing_Dancing_Imagenes_FAC, seman_go$fdl.Kissing_Dancing_Palabras_FAC)
+seman_cs <- fa(seman, scores="regression")
+seman_go$cs <- seman_cs$scores
+mod_fpc <-lm(seman_go$cs ~ seman_go$fdl.FPCustom_FA + seman_go$fdl.Edad + seman_go$fdl.Escolaridad +seman_go$fdl.male)
+summary(mod_fpc)
+Call:
+lm(formula = seman_go$cs ~ seman_go$fdl.FPCustom_FA + seman_go$fdl.Edad +
+    seman_go$fdl.Escolaridad + seman_go$fdl.male)
+Residuals:
+    Min      1Q  Median      3Q     Max
+-3.5541 -0.2416  0.2389  0.5299  1.3893
+Coefficients:
+                         Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
+(Intercept)               0.56511    2.06213   0.274    0.785
+seman_go$fdl.FPCustom_FA  1.37844    6.00285   0.230    0.819
+seman_go$fdl.Edad        -0.01763    0.01296  -1.361    0.177
+seman_go$fdl.Escolaridad  0.01969    0.02009   0.980    0.330
+seman_go$fdl.male        -0.22749    0.19717  -1.154    0.252
+Residual standard error: 0.8712 on 91 degrees of freedom
+Multiple R-squared:  0.05015,	Adjusted R-squared:  0.008399
+F-statistic: 1.201 on 4 and 91 DF,  p-value: 0.3158
+</code>
+{{ :neuroimagen:seman_fpc.png |}}
+**Nombres**
+<code R>
+names_go <- data.frame(fdl$PSubject,fdl$Edad, fdl$Escolaridad, fdl$male, fdl$DMN_FA, fdl$DMN_MD, fdl$FPCustom_FA, fdl$FPCustom_MD, fdl$LN_FA, fdl$LN_MD, fdl$SN_FA, fdl$SN_MD ,fdl$Boston_Clave_Fonetica_FAC, fdl$Boston_Clave_Semantica_FAC, fdl$Boston_Libre_FAC, fdl$Boston_Total_FAC, fdl$Piramides_Y_Palmeras_Palab_FAC, fdl$Piramides_Y_Plameras_Imag_FAC)
+names_go <- names_go[complete.cases(names_go),]
+nombres <- data.frame(names_go$fdl.Boston_Clave_Fonetica_FAC, names_go$fdl.Boston_Clave_Semantica_FAC, names_go$fdl.Boston_Libre_FAC, names_go$fdl.Boston_Total_FAC, names_go$fdl.Piramides_Y_Palmeras_Palab_FAC, names_go$fdl.Piramides_Y_Plameras_Imag_FAC)
+</code>
+**Algo va mal con este composite**

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