<div dir="ltr"><div><div><div><div><div><div><div>Hi Yaroslav,<br><br></div>Thanks a lot for your reply. <br><br></div>The preprocessing was done by someone else and yes FSL was used.<br><br></div>If I am to do the preprocessing (realignment and motion correction) what would you recommend? As I mentioned before, there are 10 runs per subject, and I would like all the volumes (108 in total) to be aligned. <br><br></div>Again, thanks for your help.<br><br></div>Best,<br></div>Kaustubh<br><br></div>PS: this might be a naive question but will help me a lot as I am quite new to this analysis<br> <br><div><div><div><div><div><br><br><div><br></div></div></div></div></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Sat, Dec 19, 2015 at 3:51 PM, Yaroslav Halchenko <span dir="ltr"><<a href="mailto:debian@onerussian.com" target="_blank">debian@onerussian.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><span class=""><br>
On Sat, 19 Dec 2015, Kaustubh Patil wrote:<br>
<br>
> Hi,<br>
<br>
> I want to use PyMVPA for whole-brain searchlight analysis on some existing<br>
> data. The data has been already preprocessed (skull stripping, motion<br>
> correction etc.). Each subject data contains 10 runs and each run was processed<br>
> separately, so there is a separate full brain boolean mask for each run.<br>
<br>
> My question is what is the recommended/correct a way to use this data to<br>
> perform run-wise cross-validation searchlight?<br>
<br>
</span>you have a problem here, since you have done per run preprocessing, in<br>
particular motion-correction, your volumes are misaligned across runs.<br>
(used FSL, didn't you? )<br>
<br>
ideally, you redo preprocessing while motion correcting to the same<br>
volume across all the runs.  Alternatively, you reslice all the runs<br>
into the same space (could well be the common space your toolkit used<br>
for analysis across runs -- common anatomical or MNI) and then do<br>
analysis there, while again unifying your mask, which must be the same<br>
across all the runs.<br>
<span class=""><br>
> As I understand, each run has to be in the same space (same number of voxels)<br>
> so that training and test can be performed, so the whole brain masks have to be<br>
> somehow aligned. How would you recommend doing this?<br>
<br>
</span>it is not a mere 'number of voxels' problem but rather that you have<br>
misaligned across runs volumes.  if just voxel number -- choose<br>
intersection of all masks.<br>
<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
--<br>
Yaroslav O. Halchenko<br>
Center for Open Neuroscience     <a href="http://centerforopenneuroscience.org" rel="noreferrer" target="_blank">http://centerforopenneuroscience.org</a><br>
Dartmouth College, 419 Moore Hall, Hinman Box 6207, Hanover, NH 03755<br>
Phone: <a href="tel:%2B1%20%28603%29%20646-9834" value="+16036469834">+1 (603) 646-9834</a>                       Fax: <a href="tel:%2B1%20%28603%29%20646-1419" value="+16036461419">+1 (603) 646-1419</a><br>
WWW:   <a href="http://www.linkedin.com/in/yarik" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.linkedin.com/in/yarik</a><br>
<br>
_______________________________________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org</a><br>
<a href="http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa" rel="noreferrer" target="_blank">http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa</a><br>
</font></span></blockquote></div><br></div>