MMN for dummies (or what you need to remember when

MMN for dummies (or what you need to remember when
you do not understand anything to methodological issues)
How to plot the time courses of fMRI data ?
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Most of the time, you can use a FIR model at the first level of analysis for each
subject. Then, you extract each β value (one value for each time bin for each contrast)
by using matlab scripts developed by Sepideh or Guido that you will have to adapt to
your experiment (defining your ROIs and so on…). Then you can conduct statistical
analyses on these β values
Please note that it does not mean that you can not conduct some more typical analyses
to localize differences in activation on the whole brain. The FIR analyses, in this case,
are conducted only to analyze time courses.
Few exceptions: If your ISI >20 seconds, or if your ISI>6seconds and your conditions
occurred in a strictly randomised order, then consider the possibility of averaging raw
(eventually prewhitened) time courses.
En pratique, ce qu’il faut retenir pour les analyses des
décours temporels
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En règle générale, il faut utiliser un modèle FIR pour les analyses de premier niveau
pour chaque sujet. On utilise ensuite les scripts développés dans matlab par Guido et
Sepideh (qu’il faudra modifier pour les adapter à votre expérience) pour obtenir les
valeurs des β (une valeur pour chaque time bin et chaque contraste). On peut alors
réaliser des analyses statistiques standards (ANOVAs, t-tests) sur ces valeurs.
Attention : ça ne vous empêche pas de réaliser des analyses plus standards (HRF avec
ou sans dérivées) pour localiser les différences d’activations cérébrales sur tout le
cerveau. Dans ce cas particulier, le modèle FIR est utilisé uniquement pour permettre
l’extraction des valeurs des β.
Exceptions : Dans le cas ou l’intervalle entre deux événements est supérieur à 20
secondes ou dans le cas où l’intervalle est supérieur à 6 secondes et les conditions
apparaissent dans un ordre strictement randomisé, alors on peut envisager de réaliser
un moyennage des décours temporels filtrés.