<div dir="ltr"><p style="margin-bottom:0cm">Dear All,</p>
<p style="margin-bottom:0cm">
</p>
<p style="margin-bottom:0cm">I was wondering if anyone could give me
some advice on how best to account for the haemodynamic lag of the
BOLD signal when performing a pattern analysis on 4D fMRI data?  This
 seems like a fairly basic issue, but I am struggling to find a clear 
answer on how best to deal with it.  I have spent some time reading 
around (e.g.
this page from the Princeton toolbox was quite informative:
<a href="http://code.google.com/p/princeton-mvpa-toolbox/wiki/HowtosRegressors#How_can_I_take_the_haemodynamic_lag_into_account" target="_blank">http://code.google.com/p/princeton-mvpa-toolbox/wiki/HowtosRegressors#How_can_I_take_the_haemodynamic_lag_into_account</a>)
and I get the impression that there are two main ways that people
tend to do this:</p><p style="margin-bottom:0cm">1.  Offset the timeseries or the sample
labels by a suitable number of TRs.  For instance, my TR is 3
seconds, and the lag is estimated to be approximately 6 seconds for
most subjects, so I could either remove the first 2 TRs of the
timeseries, or increment my sample labels along 2 time points.  I
could easily enough do this myself within python once I've loaded in my sample attributes and dataset, although maybe PyMVPA
already has some built in support for this function that I have
missed.  But I am a little concerned as to how accurate this is
likely to be, e.g. the lag is unlikely to be precisely 6 seconds in
all subjects.</p>
<p style="margin-bottom:0cm">2. Convolve my model regressors with an
HRF.  This option seems like it might be preferable, and I can easily
enough derive a gamma HRF (e.g. the nitime package seems to provide
one), but I'm not sure how I would then apply this to a given model within
PyMVPA.  Or does PyMVPA already provide some functionality to let me
do this?</p>

<p style="margin-bottom:0cm">As it happens I have a block design so
perhaps I could get away with just offsetting the timeseries,
although convolving an HRF might still be preferable. But if I ever
wanted to do an event-related design where measuring timings
precisely is more important then I'm not sure if simply offsetting
the timeseries would still be considered acceptable.  Also, are there
any other commonly used methods of accounting for the lag that I have missed?</p><p style="margin-bottom:0cm"><br></p>
<p style="margin-bottom:0cm">
</p>
<p style="margin-bottom:0cm">Regards,</p><p style="margin-bottom:0cm">David

</p></div>