# Template für experimentell orientierte Use Cases

PID (if applicable):

## Betrachtetes Problem

Analyse von funktionellen MRI Daten

### Untersuchungsgegenstand und Ziel

Bestimmung aktivierter (BOLD) Regionen im Gehirn in Beziehung zu einem Stimulus

- human brain (disziplinärer (neuro-, bio-, ... wissenschaftlicher Untersuchungsgegenstand))
- fMRI-Zeitreihe, die unter dem gegebenen experimentellen Design gemessen wurde (mathematischer Untersuchungsgegenstand, gleichzeitig sind sie Grundlage für obige disziplinäre Fragestellung)

### Vorgehen

- In einem MRT Scanner mit einer bestimmten MR-Sequenz gefahren und der Proband erfährt einen Stimulus.
- Als Output aus dem Scanner erhalten wir eine 3D Zeitreihe.
- Aus der Analyse der Zeitreihe können Rückschlüsse über die Aktivitäten des Gehirns während des Stimulus gezogen werden.

## Modell

- Generalized Linear Model (GLM) der fMRI Daten $$Y = X \beta + \varepsilon$$
- Die Designmatrix $X$ enthält die erwarteten BOLD responses aufgrund der angewandten Stimuli
- Die Designmatrix $X$ enthält Variablen zur Modellierung von Magnetfelddrift

### Diskretisierung

Zeit: 0 ... T ($\Delta t = TR$)
Raum: Voxelspace x, y, z (e.g. 128 x 128 x 60)

### Variablen

| Bezeichnung | Einheit | Symbol |abhängig (gemessen) / unabhängig (kontrolliert)|
| ----------- | ------- | ------ |------|
| Magnitudendaten | - | $Y$ | gemessen
| Anatomisches Volumen | - | $A$ | gemessen

### Parameter

| Bezeichnung | Einheit | Symbol |
| ----------- | ------- | ------ |
| Repetition time | ms | $TR$ |
| Length of time series | - | $T$ |
| Dimension x | - | $dim_x$ |
| Dimension y | - | $dim_y$ |
| Dimension z | - | $dim_z$ |
| voxelsize x | - | $v_x$ |
| voxelsize y | - | $v_y$ |
| voxelsize z | - | $v_z$ |

## Prozessinformationen

### Prozesschritte

1) Preprocessing

- Registrierung aller Volumen ($Y_t$) auf das erste ($Y_1$) (oder eine andere geeignete Referenz) zur Beseitigung von Bewegungsartifakten
- Registrierung eines anatomischen Begleitbildes ($A$) auf die funktionellen Daten ($Y$)
- ggf. Normalisierung zum Abbildung des subject-space auf einen normierten Space (zB MNI)
- ggf. räumliche Glättung der Daten zur Reduktion des Rauschens

2) Modellierung

- GLM der fMRI Daten $$Y = X \beta + \varepsilon$$
- Die Designmatrix $X$ enthält die erwarteten BOLD responses aufgrund der angewandten Stimuli
- Die Designmatrix $X$ enthält Variablen zur Modellierung von Magnetfelddrift

3) Statistische Inferenz

- Schätzung von Parametern ($\beta$) (oder Kontrasten) und entsprechender Varianzen im Modell
- ggf. Berücksichtigung temporärer Autokorrelation bei der Schätzung
- Bestimmung der Teststatistik (SPM)
- Bestimmung kritischer Werte auf der Basis des Signifikanzniveaus und räumlicher Korrelation (multiples Testproblem)
- Ergebnis ist eine 3D-Map von als aktiv identifizierten Voxeln (die auf das anatomische Bild projeziert werden kann)

| Bezeichnung | Beschreibung | Input | Output | Methode | Parameter | Umgebung |
| -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- |
| Preprocessing | .. | | | | Glättung (SPM), Motion Correction (SPM)...| |

### Verwendete Methoden (die von Werkzeug/Instrument realisiert wird)

| ID | Bezeichnung | Prozessschritt | Parameter | realisiert/implementiert durch |
| --- | ------- | ------ | --------- | ------------------- |
| wikidata:Q775963 | Glättung | Preprocessing | Glättungsbandweite | SPM |
| ? | Motion Correction | Preprocessing | | SPM |

### Verwendete Software

| ID | Bezeichnung | Beschreibung | Version | Programmiersprache | Abhängigkeiten | Versioniert | Veröffentlicht | Dokumentiert |
| - | ---| ---| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| wikidata:Q41566485| SPM | Neuroimaging Software, die Analyse-/Preprocessingschritte durchführt | | MATLAB | MATLAB | ja, SVN | ja | ja |

### Beteiligte Experimentalgeräte/Instrumente und ggf. Computer-Hardware

| ID | Bezeichnung | Beschreibung | Version | Teilenummer | Seriennummer | Location | Software |
| -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- |
| | MRT-Scanner | Siemens Tim Trio | | | | | |
|wikidata:Q11400643 (nur ein Stub mit Link zur jp. Wikipedia) | Gradientenspule | | | | | | |

### Eingabedaten

| ID | Bezeichnung | Größe | Format | binär/text | proprietär/offen | zu veröffentlichen | zu archivieren |
| -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- |
| | $Y$-Daten| $O(GB)$| NIfTI | binär | offen | abh. von Ethik, Recht | ja |
| | Stimulus-Daten| $O(kB)$| .txt | text | proprietär | ja | ja |

### Ausgabedaten

| ID | Bezeichnung | Größe | Format | binär/text | proprietär/offen | zu veröffentlichen | zu archivieren |
| -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- |
| | p-value maps | O(MB) | NIfTI | binär | offen | ja | (ja) |

## Reproduzierbarkeit

### Reproduzierbarkeit der Experimente auf der Originalhardware

### Reproduzierbarkeit der Experimente auf anderer Hardware

### Übertragbarkeit der Experimente auf

a) ähnliche Modellparameter (andere Anfangs- und Randbedingungen)

b) andere Modelle