VBM8ツールボックス	  マ ニュアル 	  は じ め に （ 概 要 ） 	
  2

VBM8を 使 う 	
  3

ダウンロードとインストール	
  ツールボックスを立ち上げる	
  VBM解析	
  の基本	  (概要)	
  3
3
4

VBM解 析 の 基 本 	
  (詳 し い 解 説 )	  7モジュール	
  モジュール1:	
  Estimate	
  and	
  write	  モジュール2:	
  Display	
  one	  slice	
  for	  all	
  images	
  モジュール3:	
  Check	  sample	
  homogeneity	
  using	
  covariance	  モジュール4:	
  Smooth	
  

7
7
9
10
11

統計モデルをつくる	  
2標本T検定	  Two-­‐sample	
  T-­‐Test	
  Full	
  Factorial	
  Modelを使う	
  (2x2	
  Anova)	
  重回帰分析	
  (相関分析)	
  Multiple	
  Regression	
  (Correlation)	
  Full	
  Factorial	
  Modelを使う	
  (相互作用解析)	
  統計モデルから推定するEstimating	
  the	
  statistical	  model	  コントラストを定義する	  Defining	
  Contrasts	
  

11
13
14
15
16
17
17

特 殊 な 場 合 	
  20

VBM8を縦断解析に使う場合VBM8	
  for	
  longitudinal	
  data	  
前処理のための設定を変更する	
  縦断データの前処理	  	
  Preprocessing	
  of	
  longitudinal	
  data	  1集団における縦断データの統計解析	
  2群での縦断データの統計解析	
  

20
21
22
22
24

VBM解析のワークフローを変える	  27

ワークフローを調整する	  組織確率画像をカスタマイズする	
  アフィン変換した分割化画像を用いてDARTELテンプレートをカスタマイズする	  剛体変換した分割化画像を用いてDARTELテンプレートをカスタマイズする	
  

28
28
29
30

元 画 像 、 標 準 化 画 像 、 信 号 値 変 換 画 像 に つ い て の 補 足 	  33

出 力 フ ァ イ ル の 名 前 の つ け か た 	
  35

技 術 的 な 情 報 	  36

参 考 文 献 	
  

37

	
  

1	
  

	
  

はじめに（概要） 	
  	
  このマニュアルは、VBM8ツールボックスを用いてVBM解析をするユーザーを助けるためのものです。基本的なところから、種々のデータをどのように扱うかといった補足的な情報まで、様々な側面を扱っています。このマニュアルは基本的に4つのセクションにわかれています。	
  	
  • 当然のことですが、このマニュアルの最初は、起動の仕方からはじまります。このセクシ
ョンでは、ソフトウェアのダウンロードとインストールの仕方、そしてVBM8ツールボッ
クスの起動の仕方を示します。さらに、VBM解析の概要もお伝えします。	
  	
  • 続いて、詳細なVBM解析の基本となり、前処理からコントラストの設定まで、ステップ・バイ・ステップで方法を示します。ここにある説明で、たいていの解析で必要な情報が得られるはずです。	
  	
  • ときに、VBM解析において基本的なワークフローに若干手を入れなければならない特殊な場合があります。縦断解析、小児や特殊な患者群での解析といったものです。どのような修正が必要で、具体的にどのようにすれば必要かといった事柄がここで示されます。大切なことですが、修正をしなければいけないことだけがここでは示されます。クオリティ・
コントロールや平滑化といった手順は基本的な解析と同じであるため、ここでもう一度説明することはありません。	
  	
  • マニュアルの最後には、元画像、標準化画像、信号値変換された(modulated)画像についての情報が記されています。どの画像を使うかで結果の解釈が異なります。また、ファイルの名前の付け方、その他の技術的な情報が記載されています。	
  
	
  
	
  

	
  

2	
  

VBM8を使う 	
  ダウンロードとインストール	  • VBM8は	
   SPM8上で動きます。つまり、VBM8をインストールする前にSPM8がインストー
ル さ れ 、 Matlab の パ ス が 設 定 さ れ て い る こ と が 必 要 に な り ま す 。
(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/	
   および	   http://en.wikibooks.org/wiki/SPM	
   を参照してくださ
い)	
  	
  
•

VBM8ツールボックスをダウンロード	
   (http://dbm.neuro.uni-­‐jena.de/vbm8/)	
   し、zipファイルを展開してください。	
   “vbm8”というフォルダーが作られ、その中には様々なファイル
やスクリプトが入っています。vbm8フォルダーをSPM8の中にある“toolbox”フォルダーの下にコピーしてください。	
  	
  ツールボックスを立ち上げる	  • Matlabを起動します	
  •SPM8を起動します	  (	  “spm	  fmri”とタイプします)	
  •SPMのメニューから、	
  “vbm8”を選択します	
  (Figure	  1)。”Display”ボタンと”Help”ボタンの間にドロップダウンメニューがあります。ここからVBM8を起動することができます(SPMの2つめのウィンドウです)。	
   VBM8のメニューは、”VBM8”をクリックすることで見ることができます。(これはウィンドウの左上にあります。Figure	
  2を見てください)	
  

	
  
	
  
	
  

	
  

	
  
Figure	
  1:	
  SPM	
  のメニュー	  Figure	   2:	
   SPMの2つめのウィンドウにVBM8	
   の
メニューが見えているところ	
  

	
  
	
  

3	
  

	
  
	
  
VBM解析 	  の 基本 	  (概要 )	  VBM8はいくつかのモジュールから構成されています。通常、VBMの解析は以下のステップからなります。	
  
	
  
(a)	
  前 処理:	  1. T1	
   画像はテンプレートに標準化され、灰白質(GM)、白質(WM)、そして脳脊髄液(CSF)に分割化されます。この際のパラメータは	
   “Estimate	
   and	   write”モジュールで調整できます。	
  2. 前処理が終わった後、ク オ リ テ ィ ・ チ ェ ッ ク をすることを強くお勧めします。これは、	
  “Display	
  one	  slice	
  for	  all	
  images”と	
  “Check	
  sample	
  homogeneity	
  using	
  covariance”のモジュールで行うことができます。これらはともに	
  “VBM8	
  Check	
  data	  quality”からアクセスすることができます。	
  3. 灰白質画像を解析にかける前に、画像データは平 滑 化 される必要があります。VBM8にはこの機能はないことに注意してください。SPMの	   “Smooth”機能を用いて平滑化を行います。	  	  (b)	  Statistical	
  analysis:	
  4. 平滑化された灰白質画像は統計解析にかけられます。このために、統計モデル（例：t検定,	
   ANOVA,	
   重回帰分析など）をつくる必要があります。これは、SPMの	   “Specify	
   2nd	  Level”から作ります。	
  5. 統計モデルにもとづいて推定estimateが行われます。これは、SPMの	
   “Estimate”を用いて行われます。	
  
6. 統計モデルの推定が終わった後、解析結果を得るためにコントラストを定義します。
これはSPMの	  “Results”モジュールを用いて行います。	
  	
  「前処理→クオリティ・チェック→平滑化→統計解析」の流れは、VBM解析で一貫して変わりません。「特別な場合」で示す場合のように異なる手順を踏んだとしても、この原則は変わりません。	
  
	
  
	
  
	
  

	
  

4	
  

バッチエディタに関していくつか …	
  	
  − VBM8でモジュールを選択すると、新しいウィンドウ（バッチエディタ	
   batch	
   editor）
が立ち上がります。バッチエディタで解析の設定を行います	
   (Figure	   3)。たとえば、	  “<-­‐X”	
   はファイル（例：画像ファイル、テンプレートファイルなど）を選択しなければならないことを示しています。その他のパラメータはデフォルト（別の値を入れることもできます）か、何らかの入力(例：選択肢で一つ選んだり、文字列や数値を入力するなど)が必要とされます。	
  − パラメータがすべて入力されると、ウィンドウの上部に緑の矢印が表示されます	  (Figure	
   3ではまだ灰色です)。この矢印をクリックするか、	
   “File	
   	
   Run	   Batch”を選択することで解析を始めることができます。バッチ処理を開始する前に設定を保存することができ、便利です（フロッピーディスクのアイコンをクリックするか、“File	   	
   Save	  Batch”を選びます)。	
  − バッチエディタウィンドウの一番下に、ヘルプ画面があり、選ぼうとしているパラメータについての説明があります。1	
  − すべての設定は.matファイルもしくは.mスクリプトファイルとして保存でき、後ほど読み込むことができます。.mスクリプトファイルは、テキストエディタで編集できるメリットがあります。	
  
	
  

	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
   	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
1

	
  VBM8関連の追加情報は	
  VBM8のメニューから“VBM	
  Tools	
  website“	
  をクリックすることで得られます。これによってウェブサイトが開きます。そこで、画面の右の方にある“VBM	
  subpages”	
  を探してください。	
  デ バ ッ グ （ バ グ を 見 つ け 、 エ ラ ー を 取 り 除 く こ と ） の た め に 、 VBM8の メ ニ ュ ー か ら 、 “Print	
 VBM	
 debug	 information”	
 を選択することによって、必要な情報を表示することができます。	
 
	
  

	
  

5	
  

Figure	
   3:	
   バッチエディタで解析の設定ができます。左：	
   “<-­‐X”があるところではファイルが指定されなければなりません(“Select	
   Files”)。右:	
   パラメータは編集することができます(“Edit	
  Value”)。	
  

	
  

	
  

6	
  

VBM解析の基本 	
  (詳しい解説 )	
  1. ワーキングディレクトリを選択します。	
  いろいろなことをする前に、常にSPMのワーキングディレクトリを設定することをお勧めします。	
   “Utilities	
   	
   CD”	
   (SPMのメインメニューにある“Help”の右側にあります)から設定できます。ワーキングディレクトリを選択し、“Done”をクリックしてディレクトリを変えてください。	
  2. VBM8を起動します。	
  3. 実行したいモジュールを選択します。	
  4. パラメータを設定します	
  (以下を参照してください)。	
  5. モジュールを実行します。	
  	
  
	
  
	
  

モジュール 	  
	  モジュール1:	
  ESTIMATE	
  AND	
  WRITE	
  
	
  
	
  
VBM8	
  	
  Estimate	
  and	
  write	
  
	
  
	
  
パラメータ:	  o Volumes	  <-­‐X	  	
  Select	  Files	  	
  [元画像を選択]	
  	
  Done	  - 一人あたり一つの画像を選びます。VBM8はまだマルチスペクトルデータ（すなわち、同じ脳を異なる方法で撮影したデータ。T1,	
   T2,	
   拡散強調
画像やCTなど）に対応していないため、T1強調画像を選択することをお勧めします。	
  - これは大事なことですが、画像のオリエンテーションはテンプレートなどと同じである必要があります。SPMの	
   “Display”機能で確認してくだ
さい。デフォルトではMNIテンプレートが使われています。(SPMの	
  “spm8	  	
  templates	  	
  T1”にあります)	
  o Estimation	  Options	  	
  [デフォルト値を使うか修正します]	
  - デフォルトで解析をはじめるのに適切な値が既に設定されています。
もし自分でつくった組織確率画像Tissue	
   Probability	
   Maps	
   (TPMs)を使いた
かったら、ここでそれを指定します。しかしながら、VBM8での新しい分割化の方法では各組織の事前確率画像はもう必要としません。TPM
は解剖学的標準化のみに用いられます。従って、自分自身のTPMを作ることは標準のMNIがテンプレートから大きく異なる子供のデータを使
	
  

7	
  

うときのみに適切かもしれません。自分たちのデータからTPMを作るには、Template-­‐O-­‐Matic	
  (TOM8)	
  を使うことができます。	
  o Extended	
  Options	  	
  [デフォルト値を使うか修正します]	
  - これもデフォルトのままでよいでしょう。より高精度のDARTELによる標準化が使われます。その他に、精度はそれほど高くないSPM8の解剖学的標準化を選ぶこともできます。さらに、“Clean	
   up	
   any	   partitions”で	
  “Thorough	
   Cleanup”を選択することによって、脳でない組織を取り除く
ことができます。これはアルツハイマー病など、萎縮が強い脳に有用です。データのノイズを取り除く2つの手法のパラメータも変えることができます。SANLMフィルターの値はプログラム内で設定されます。
MRF	
   は変える必要はそれほどありません。なぜならばSANLMフィルタ
ーの方がノイズ除去の影響が大きいからです。”0”を設定することで、こられのフィルターを無効にすることができます。	
  o Writing	
  Options	  	
  [デフォルト値を使うか修正します]	
  - GM,	
  WM,	  CSF	
  画 像については、	
  21ページにある:	
  “元画像、標準化画像、
信号値変換画像についての補足情報”を見てください。	
   注意:	
   デフォル
トで設定されている	
  “Modulated	
  normalized	
  –	
  non	
  linear	
  only”	
   は個々人の脳の大きさを補正したうえで、局所の灰白質容積の相対的な差をみる
解析をすることになります。	
  - MRIの信号値不均一およびノイズを除去した信 号 値 不 均 一 補 正 画 像bias	
   corrected	
   image	
   volumeを元画像および標準化画像に書き出すことができます。これはクオリティコントロールやすべての解剖学的標準化されたT1強調画像から平均画像を作成し、それに結果を重ね合わせたりするときなどに有用です。注意:	
   基本的なVBM解析においては、デフォルトを使用してください。	
  - 部分容積効果ラベル画像	
  partial	
  volume	  effect	
  (PVE)	
  label	
  image	  volume	
  も元画像、標準化画像、DARTEL取り込み画像に書き出すことができます。これはクオリティコントロールや後に脳表の再構成をしたちときに有用です。注意:	
   基本的なVBM解析においてはデフォルトを使用してください。	  - 各々のボクセルに対するヤコビアン行列式を標準化画像に書き出すことができます。この情報はTensor-­‐Based	
   Morphometry	
   (TBM)	
   解析で使うことができます。注意:	
  基本的なVBM解析ではこれは必要ありません。	
  - 最後に、変 形 場 画 像 (deformation	
   fields)	
   を書き出すことができます。
これは標準化のパラメータを他の画像や特定の領域にもう一度適用したいときに便利です。注意:	
   基本的なVBM解析ではこれは必要ありませ
ん。	
  
	
  
	
  

8	
  

これらのパラメータをすべて設定した後、モジュールを保存し、実行することができます:	  	
  - File	  	
  Save	  Batch	
  [オプションとして設定したものを.mスクリプトファイルとして保存できます。次に使うときにはこのmファイルを	
   “Load	
   Batch”で読み込み必要ならば少し修正するだけで使うことができます。]	
  -­‐	
   File	   	
   Run	   Batch	
   [出力されるデータは元データと同じディレクトリに書き出されます。]	
 デフォルトでは、出力されるデータは信号値不均一補正がなされた標準化画像(wm*)	
   と分
割化画像(信号値変換(modulation)がなされた標準化灰白質画像	
   (m0wrp1*)	
   と白質画像	
  (m0wrp2))が書き出されます。もし、高精度でない標準化手法を選んだとするならば、信号値変換(modulation)が終わったデータは灰白質がm0wp1*	
  で白質が	
  m0wp2*となります。
この名前のつけかたは、“出力ファイルの名前のつけかた”	
  (p.	  22)	
  にまとめられています。
また、VBM8が起動したときにSPMのGraphicsウィンドウにも表示されています。	
  
	
  
	
  
	
  
モジュール2:	
  DISPLAY	
  ONE	  SLICE	  FOR	  ALL	  IMAGES	
  
	
  
	
  
VBM8	
  	
  Check	
  data	  quality	  	
  Display	
  one	  slice	
  for	  all	
  images	  	
  パラメータ:	  o Volumes	  <-­‐X	  	
  Select	  Files	  	
  [新しいファイルを選択]	
  	
  Done	  -出力されたデータ[例：	   信号値不均一補正および解剖学的標準化がなされた“wm*”	
   ファイルなど]を選択します。このツールは個々人の水平断を1スラ
イス表示します。これによって、分割化と標準化が納得のいく結果になったかどうかをざっと把握することができます。たとえば、元データにアー
チファクトがあったり元データの位置が間違っていたならば、変な結果が出るかもしれません。この解決方法としてはSPMのメインメニューにある	  “Check	   Reg”を使って、元画像がMNIテンプレート(“SPM	
   	
   templates	
   	
   T1”)と同じ配置であるかを確認します。必要であればSPMのメインメニューにある	  “Display”	
  を使って調整します。	
  o Proportional	
  scaling	
  [デフォルト値を使うか修正します]	
  - もしT1画像を使うならば	
  “yes”を選びます。	
  Show	
  slice	
  in	
  mm	
  	
  [デフォルトを使うか修正します]	
  -これで水平断のスライスのどのあたりを表示するかを決定します。デ
フォルトのままでデータを確認することができます。	
  

	
  
-

File	
  	
  Save	  Batch	
  	
  

-

File	
  	
  Run	  Batch	  [結果はSPMのGraphicウィンドウに表示されます。]	
  

	
  

9	
  

	
  
	
  
モジュール3:	
  CHECK	  SAMPLE	  HOMOGENEITY	
  USING	  COVARIANCE	
  
	
  
	
  
VBM8	
  	
  Check	
  data	  quality	  	
  Check	  sample	
  homogeneity	
  using	
  covariance	  	
  パラメータ:	  o Volumes	  <-­‐X	  	
  Select	  Files	  	
  [灰白質画像を選択します]	
  	
  Done	  -新しくできた画像[例：非線形変換の要素を用いて信号値変換(m0)、標準化(wr)された灰白質画像(p1)である“m0wrp1*”	
   ファイル]を選択します。このツールを用いると箱ひげ図や共分散行列を用いて画像の共分散を視覚化できます。これによって外れ値を同定することができます。外れ値を出す画像
を丁寧に調べ、アーチファクトや前処理のエラーが出ていないかをみます。
このためにはSPMのメインメニューにある“Check	
  Reg”を使います。	
  o Proportional	
  scaling	  	
  [デフォルト値を使うか修正します]	
  -もしT1画像を表示するならば	
  “yes”を選択します。	
  o Show	
  slice	
  in	
  mm	
  	
  [デフォルト値を使うか修正します]	
  - “0mm”	
   はMNIテンプレートの起点に沿って、画像の中心となるスライスを表示することを意味します。	
  	
  o Nuisance	
  	
  [該当する場合には局外変数を入力します]	
  o 共分散を計算する際に除去しておきたい局外変数(nuisance	
   variable)がある場合、	
  “New:	
   Nuisance”	
   を選択し、個々人に相当するベクトル値（例：年齢）を入力します。すべての変数は画像データの順に沿って入力しなければなりません。	
  “spm_load”	
   をタイプし、画像と同じ順番に変数が並んでいる*txtファイルをアップロードすることもできます。	
  
-

File	
  	
  Save	  Batch	
  	
  

-

File	
  	
  Run	  Batch	  	
  - データの共分散を示す箱ひげ図と共分散行列が開きます。外れ値をSPMのGraphicウィンドウに表示することができます。共分散行列はデータ間の共分散を示します。	
   共分散値が高いことは、データが似ていることを示します。箱ひげ図は個々人の共分散値の要約であり、デー
タがどれだけ均一かを示します。箱ひげ図において共分散値が低いからと言ってそのデータが常に外れ値であったり、アーチファクトがあるというわけではありません。もしアーチファクトがなかったり、画質が十分であるならばあえてサンプルから外す必要はありません。このツールはクオリティチェックをしやすくするためのツールであり、全体の共分散値をもとにデータを除外するための明確な値はありません。しかしながら、共分散値が2標準偏差以下にあるならば、そのデー
タは注意深くチェックした方がいいでしょう。	
  

	
  

10	
  

	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
モジュール4:	
  SMOOTH	
  
	
  
	
  
SPM	
  menu	  	
  Smooth	  	  パラメータ:	  o Images	
  to	
  Smooth	
  <-­‐X	  	
  Select	  Files	  	
  [灰白質画像を選択します]	
  	
  Done	  -新しくできた画像[例：非線形変換の要素を用いて信号値変換(m0)、標準化(wr)された灰白質画像(p1)である“m0wrp1*”	
   ファイル]を選択します。	
  o FWHM	  	
  [デフォルト値を使うか修正します]	
  -8-­‐12mm の カ ー ネ ル が VBM で は 広 く 使 わ れ て い ま す 。 半 値 幅 8mm	  (12mm)のカーネルを設定するためには、“edit	
   value”	
   で	
   “8	   8	   8”	   (もしくは	
  “12	  12	  12”)	
  を入力してください。	
  o Data	  Type	  	
  [デフォルト値を使うか修正します]	
  o Filename	  Prefix	  	
  [デフォルト値を使うか修正します]	
  
	
  
-

File	
  	
  Save	  Batch	  [パラメータを	
  *.mスクリプトファイルとして保存します]	
  

-

File	
  	
  Run	  Batch	  [出力結果は元画像と同じディレクトリに書き出されます。]	
  

	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  

統計モデルをつくる 	  2nd-­‐level	   analysis	
   (グループレベル解析)においては多くのデザインを作ることができますが、ここでは“Full	
   factorial”デザインを使うことをおすすめします。なぜならばこのデザインを使
えばほとんどの統計モデルをつくることができるからです。VBMで横断解析を行う場合、たいてい1...nのデータと共変量および局外変数があることと思います。	
  
	
  
	
  

11	
  

因子数	
  

共変量数	
  

統計モデル	
  

	
  	
  1	
  

	
  	
  0	
  

一標本t検定	  one-­‐sample	
  t-­‐test	
  

	
  	
  1	
  

	
  	
  1	
  

単回帰分析	
  single	
  regression	
  

	
  	
  1	
  

>1	
  

多重回帰分析	  multiple	
  regression	
  

	
  	
  2	
  

	
  	
  0	
  

二標本t検定	  two-­‐sample	
  t-­‐test	
  

>2	
  

	
  	
  0	
  

分散分析	
  Anova	  （局外変数ならば）共分散分析Ancova	
  

>1	
  

>0	
  

（ 共 変 量 な ら ば ） 相 互 作 用 分 析	
  Interaction	
  

	
  

	
  

12	
  

	
  
	
  
2標本T検定	
  
	
  
	
  
SPM	
  menu	  	
  Specify	
  2nd-­‐level	  	  パラメータ:	  o Directory	
   <-­‐X	   	
   Select	
   Files	   	
   [解析のためのワーキングディレクトリを選択]	
   	
  
Done	
  
o Design	
  	
  “Two-­‐sample	
  t-­‐test”	
   Group	
  1	
  scans	  	
  Select	  Files	  	
  [グループ1に平滑化された灰白質データを選択します。VBM8では	
  “sm0wp1”	
  ファイルとなります]	
  	
  Done	
  







Group	   2	   scans	
   	
   Select	
   Files	  	   [ グループ 2 に同様に平滑化された灰白質データを選択します]	  	  Done	  Independence	
  	
  Yes	
  Variance	  	
  Equal	  or	
  Unequal	  Grand	
  mean	  scaling	
  	
  No	
  
ANCOVA	
  	
  No	
  

o Covariates*	
  *共変量を一つ以上設定することも可能です。(つまり、グループ間の差を見る
際に複数の因子の影響を排除することができます)	
  • Covariates	  	
  New	
  Covariate	  • Vector	  <-­‐X	  	
  共変量の値（例：年齢）をいれます。もしくは、	  “spm_load”とタイプして、共変量を記載してあるテキストファイル

o Masking	   Threshold	
  Masking	  	
  Absolute	  	
   [ 値 を 入 力 し ま す 	
   ( 例 ：	
  “0.1”)]	
   Implicit	
  Mask	  	
  Yes	  
 Explicit	
  Mask	  	
  <None>	
  をアップロードすることもできます。	
  • Name	  <-­‐X	  	
  名前を決めます	
  (例：
年齢)	
  

• Interactions	  	
  None	  • Centering	
  	
  No	
  centering	  o Global	
  Calculation	
  	
  Omit	  o Global	
  Normalization	
   Overall	
  grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
o Normalization	  	
  None	
  
-

File	
  	
  Save	  Batch	  [これによって*.m	
  スクリプトファイルが保存されます]	
  

-

File	
   	
   Run	   Batch	
   [これによってワーキングディレクトリに	
   “SPM.mat”ファイルが作成され
ます]	
  

	
  
	
  
	
  

13	
  

	
  
	
  
	
  
FULL	
  FACTORIAL	
  MODELを使う	
  (2X2	
  ANOVA)	
  
	
  
	
  
SPM	
  menu	  	
  Specify	
  2nd-­‐level	  	  パラメータ:	  o Directory	
  <-­‐X	  	
  Select	  Files	  	
  [解析のためのワーキングディレクトリを選択します]	
  	
  Done	  o Design	
  	
  “Full	  Factorial”	
   Factors	
  	
  “New:	
  Factor;	
  New:	
  Factor”	
  Factor	  - Name	  	
  [テキストを入力します（例：	
  ”sex”)]	
  - Levels	
  	
  2	
  
- Independence	
  	
  Yes	  - Variance	
  	
  Equal	  or	
  Unequal	  - Grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
- ANCOVA	
  	
  No	
  
Factor	  - Name	  	
  [テキストを入力します(例：	  “handedness”)]	
  - Levels	
  	
  2	
  
- Independence	
  	
  Yes	  - Variance	
  	
  Equal	  or	
  Unequal	  - Grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
- ANCOVA	
  	
  No	
  
 Specify	
  Cells	  	
  “New:	
  Cell;	
  New:	
  Cell;	
  New:	
  Cell;	
  New:	
  Cell”	
  
Cell	
  
- Levels	
  	
  [テキストを入力します	
  (例：	  “1	  1”)]	
  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   (例：	
   左利き男性の平滑化された灰白質画像)]	  Cell	
  - Levels	
  	
  [テキストを入力します	
  (例：	  “1	  2”)]	
  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   (例：	
   右利き男性の平滑化された灰白質画像)]	  Cell	
  - Levels	
  	
  [テキストを入力します	
  (例：	  “2	  1”)]	
  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   （例：	
   左利き女性の平滑化された灰白質画像)]	
  Cell	
  - Levels	
  	
  [テキストを入力します	
  (例：	  “2	  2”)]	
  

	
  

14	
  

- Scans	
   	
   	
   [ファイルを選択します	
   （例：	
   右利き女性の平滑化された灰白質画像)]	
  o Covariates*	  o Masking	   Threshold	
  Masking	  	
  Absolute	  	
  [値を入力します	
  (例：	
  “0.1”)]	
   Implicit	
  Mask	  	
  Yes	  
 Explicit	
  Mask	  	
  <None>	
  o Global	
  Calculation	
  	
  Omit	  o Global	
  Normalization	
   Overall	
  grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
o Normalization	  	
  None	
  
-

File	
  	
  Save	  Batch	  [これによって*.m	
  スクリプトファイルが保存されます]	
  

-

File	
   	
   Run	   Batch	
   [これによってワーキングディレクトリに	
   “SPM.mat”ファイルが作成され
ます]	
  

	
  
	
  
	
  
重回帰分析	
  (相関分析)	
  	
  
	
  
	
  
SPM	
  menu	  	
  Specify	
  2nd-­‐level	  	  パラメータ:	  o Directory	
  <-­‐X	  	
  Select	  Files	  	
  [解析のためのワーキングディレクトリを選択します]	
  	
  Done	  o Design	
  	
  	
  “Multiple	
  Regression”	
   Scans	   	
   [ ファイルを選択します 	
   ( 例：平滑化された全灰白質データ )]	
   	
  
Done	
  
Covariates	  	
  “New:	
  Covariate”	
  Covariate	  - Vector	
  	
  [画像ファイルの順番に沿って値を入力します]	
  - Name	  	
  [テキストを入力します	
  (例：	
  “age”)]	
  - Centering	
  	
  No	
  centering	  - Intercept	  	
  Include	
  Intercept	  o Covariates*	  o Masking	
  




	
  

Threshold	
  Masking	  	
  Absolute	  	
  [値を入力します	
  (例：	
  “0.1”)]	
  Implicit	
  Mask	  	
  Yes	
  
15	
  



Explicit	
  Mask	  	
  <None>	
  o Global	
  Calculation	
  	
  Omit	  o Global	
  Normalization	
   Overall	
  grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
o Normalization	  	
  None	
  
-

File	
  	
  Save	  Batch	  [これによって*.m	
  スクリプトファイルが保存されます]	
  

-

File	
   	
   Run	   Batch	
   [これによってワーキングディレクトリに	
   “SPM.mat”ファイルが作成され
ます]	
  
	
  
	
  

	
  
FULL	
  FACTORIAL	
  MODELを使う	
  (相互作用解析)	
  
	
  
	
  
SPM	
  menu	  	
  Specify	
  2nd-­‐level	  	  Parameters:	
  o Directory	
  <-­‐X	  	
  Select	  Files	  	
  [解析のためのワーキングディレクトリを選択します]	
  	
  Done	  o Design	
  	
  “Full	  Factorial”	
   Factors	
  	
  “New:	
  Factor”	
  Factor	  - Name	  	
  [テキストを入力します	
  (例：	  ”sex”)]	
  - Levels	
  	
  2	
  
- Independence	
  	
  Yes	  - Variance	
  	
  Equal	  or	
  Unequal	  - Grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
- ANCOVA	
  	
  No	
  
 Specify	
  Cells	  	
  “New:	
  Cell;	
  New:	
  Cell”	
  
Cell	
  
- Levels	
  	
  [テキストを入力します	
  (例：	
  “1”)]	
  - Scans	  	
  [ファイルを選択します	
  (例：男性の平滑化された灰白質画像)]	
  
Cell	
  
- Levels	
  	
  [テキストを入力します	
  (例：	
  “2”)]	
  - Scans	  	
  [ファイルを選択します(例：女性の平滑化された灰白質画像)]	
  o Covariates	  	
  “New:	
  Covariate”	
   Covariate	  - Vector	
  	
  [画像ファイルの順番に沿って値を入力します]	
  - Name	  	
  [テキストを入力します	
  (例：	
  “age”)]	
  

	
  

16	
  

- Interactions	  	
  With	  Factor	  1	
  - Centering	
  	
  No	
  centering	  o Masking	   Threshold	
  Masking	  	
  Absolute	  	
  [値を入力します	
  (例：	
  “0.1”)]	
  Implicit	
  Mask	  	
  Yes	
  Explicit	
  Mask	  	
  <None>	
  o Global	
  Calculation	
  	
  Omit	  o Global	
  Normalization	
   Overall	
  grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
o Normalization	  	
  None	
  
-

File	
  	
  Save	  Batch	  [これによって*.m	
  スクリプトファイルが保存されます]	
  

-

File	
   	
   Run	   Batch	
   [これによってワーキングディレクトリに	
   “SPM.mat”ファイルが作成され
ます]	
  

	
  
統計モデルから推定する	
  
	
  
	
  
SPM	
  menu	  	
  Estimate	  	  パラメータ:	  o Select	  SPM.mat	
  <-­‐X	  	
  Select	  Files	  	
  [今作られた	
  SPM.matを選択します]	
  	
  Done	  o Method	  	
  “Classical”	
  

-

File	
  	
  Save	  Batch	
  	
  

-

File	
  	
  Run	  Batch	
  

	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
コントラストを定義する	
  
	
  
	
  
	
  
SPM	
   menu	   	
   Results	   	
   [SPM.mat ファイルを選択します ]	
   	
   Done	
   ( これによって Contrast	
  Managerが立ち上がります)	
   	
   Define	
   new	
   contrast	
   (	
   “t-­‐contrast”	
   か	
   “F-­‐contrast”を選択します。
その後、コントラストに名前をつけ、コントラストを決定します。以下のようになります):	  	  T-­‐contrasts:	
  
	
  

17	
  

a. 単純にグループの差異をみる場合	
  
	
  

	
  

⇒	
  “2	
  sample	
  T-­‐test”で作られたSPM.matを使います	
  • Group	
  A	
  >	
  Group	
  Bをみたい場合:	
  “1	
  -­‐1”	
  と入力します	
  • Group	
  A	
  <	  Group	
  Bをみたい場合:	
  “-­‐1	
  1”	
  と入力します	  b. 2x2	
  ANOVA	
  
	
  

⇒	
  “2X2	
  ANOVA”で作られたSPM.matを使います	
  • 左利き男性	
  >	
  右利き男性をみたい場合:	
  “1	
  -­‐1	
  0	
  0”	
  と入力します	
  • 左利き女性	
  >	
  右利き女性をみたい場合:	
  “0	
  0	
  1	
  -­‐1”	  	
  と入力します	
  • 左利き男性	
  >	
  左利き女性をみたい場合：	
  “1	
  0	
  -­‐1	
  0”	
  と入力します	
  • 右利き男性	
  >	
  右利き女性をみたい場合：	
  “0	
  1	
  0	
  -­‐1”	
  と入力します	
  などなど…	
  
• 男性	
  >	
  女性をみたい場合:	
  “1	
  1	
  -­‐1	  -­‐1”	
  と入力します	
  • 左利き	  >	  右利きをみたい場合:	
  “1	
  -­‐1	
  1	
  -­‐1”	
  と入力します	  	
  c. 重回帰分析（相関分析）	
  
	
  

⇒	
  重回帰分析で作ったSPM.matを使います	  • 正相関をみたい場合:	
  “1”	
  を指定します	
  • 負の相関をみたい場合:	
  “-­‐1”	
  を指定します	  d. 相互作用分析	
  
	
  

	
  

⇒	
  相互作用分析で作った	
  SPM.mat	
  を使います	  • 回帰直線の傾きがGroup	
  A	
  >	
  Group	
  Bをみたい場合:	
  “0	
  0	
  1	
  -­‐1”	
  を指定します	  • 回帰直線の傾きがGroup	
  A	
  <	
  Group	
  Bをみたい場合:	
  “0	
  0	
  -­‐1	
  1”	
  を指定します	  	  Done	  F-­‐contrasts:	  もし、SPM2までにあったF-­‐contrast	
   “Effects	
   of	
   interest”をみたい場合、コントラストのベクト
ルは以下のようになります。	
  eye(n)-­‐1/n	
  
ここで	
   n	
   は関心があるコラムの数となります。このF-­‐contrastはパラメータをプロットする際にしばしば有用です。	
  	
  
結果を得る:	
  SPM	
  menu	  	  Results	  	
  [Contrast	  Managerでコントラストを指定します]	
  	
  Done	  • Mask	  with	  other	
  contrasts	
  	
  No	
  
• Title	  for	
  comparison:	
  [Contrast	  Managerで前もって指定しておいた名前を使うか変更し
ます]	
  
• P	
  value	
  adjustment	
  to:	
  o None	  (多重比較補正なし),	
  set	
  threshold	
  to	
  0.001	  o FDR	  (false	
  discovery	
  rate),	
  set	
  threshold	
  to	
  0.05,	
  etc.	
  
	
  

18	
  

	
  

o FWE	  (family-­‐wise	
  error),	
  set	
  threshold	
  to	
  0.05,	
  etc.	
  • Extent	
  threshold:	
  [	
  “none”を使うかボクセル数を特定します2]	
  
	
  

	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
   	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
2

	
  Extent	
   thresholdを明確に決定する(ただ勝手に100ボクセルや500ボクセルというのではなくという意味です)には、まずextent	   thresholdを指定することなしに解析します。これで結果を得ることができます(つまり、統計学的に有意な部位がSPMのガラス脳に表示されます)。ここでSPMのメインメニューにある	   “Table”をクリックすると、様々な値(MNI座標、p値、クラスターの大きさなど)が記載された表を見ることができます。その表の下に	
  “Expected	
  Number	  of	
  Voxels	  per	
  Cluster”という情報があります。この値を覚えておきます(これがより適切なextent	
   thresholdです)。もう一度SPM	
   	
   Resultsといき、	
   “Extent	  Threshold”を尋ねられたときにその値を入力します。VBM8にはこっそり	
  “VBM8	  	
  Data	  presentation	
  	
  Threshold	
  and	  transform	  spmT-­‐maps”	
   という機能があり、p値の観点からextent	
   thresholdを規定できたり、予想されるクラスターあたりのボクセル数を求めることができます。	
  

	
  

19	
  

特殊な場合 	  	  VBM8で縦断データを使う場合 	
  
	
  
背景 	
  
VBM研究はたいていの場合、横断(cross-­‐sectional)データであり、1人あたり1つの画像を解析に使います。しかし、例えば経時的な学習効果を追跡したいような場合、縦断(longitudinal)解析が必要となり、1人あたり複数回の画像が撮影されています。縦断データを解析するためには、個人内解析を考慮して前処理をカスタマイズする必要があります。横断データの場合、
画像の前処理は個々に行われますが、縦断データの場合、画像は個人個人、それぞれ初回（もしくは平均画像）に位置合わせする必要があります。さらに、解剖学的標準化は、初回画像に対してのみ行われ、そこで得られたパラメータがすべての画像に適用されます	  （Figure	   4）。また、統計モデルを作るときにも注意が必要です。ここでは、縦断データの前処理と統計モデルの作り方を示します。	
  
	
  

	
  

Fig 4.: VBM8を用いた縦断データ前処理のフローチャート	  この図は縦断データの前処理の流れを示しています。まず最初に位置合わせを行い、位置合わせが終わった
画像から平均画像(mean)を作ります。この画像がこれ以降の位置合わせにおける参照画像となります。位置合わせがなされた画像(rix)は参照画像にあわせて信号値不均一補正が行われます。次に、平均画像の分割化の際に、解剖学的標準化のパラメータが得られます。この標準化パラメータは信号値不均一補正が終わり、分割化
も 終 わ っ た 画 像 (p1mrix) に 適 応 さ れ ま す 。 解 剖 学 的 標 準 化 が 終 わ っ た 画 像(wp1mrix)に対して、その後また位置合わせがなされます。	
 
20	
  

	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  

	
  

	
  

縦断データの前処理	
  –	
  概 要	  VBM8ツールボックスには、縦断研究のためのバッチが用意されています。このバッチでは、一人一人に対して、それぞれの複数回の画像を選ばなければなりません。個人内の位置合わ
せ、信号値不均一補正、分割化、解剖学的標準化が自動で行われます。前処理が行われた画像は灰白質画像はwp1mr*となり、白質画像はwp2mr*となります。分割化と標準化のパラメ
ータは、cg_vbm8_defaults.mで定義されています。これは、非線形変換のパラメータのみを用
いて信号値変換を行う（modulation	
   for	   non-­‐linear	
   components	
   only）ということを意味しています。これによって個々人の経時的変化が保たれ、統計にかけることができるわけです。信
号値変換(modulation)をしたくないか、線形および非線形変換の双方を用いた信号値変換(modulate	
  for	
  linear	
  and	
  non-­‐linear	
  components)を行いたい場合、cg_vbm8_defaults.mの設定を変えます。（そして変えたことを覚えておいてください）	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
前処理のための設定を変更する	
  
	
  
	
  
ワーキングディレクトリをSPMのディレクトリ下にある”/toolbox/vbm8”に変更します。	
  	  SPMのメニューにある“Utilities	
  	
  cd”を選んで、上記ディレクトリを指定します。	
  そして、MATLABのコマンドウィンドウから、“open	
  cg_vbm8_defaults.m”とタイプします。エディタでこのファイルが開きます。もし、パラメータの値がわからなかったら、バッチエデ
ィタで、”estimate	
  and	
  write”モジュールを開いてその値を参考にしてください。	
  	  もし、パラメータを変えたかったら、以下のところに着目してください:	
  • 信号値変換(modulation)	
  (なし	  –	
  線形および非線形	
  –	
  非線形のみ)	
  	
  灰白質では、43/44行目を変えます	
  (43行目が1=信号値変換なし,	
  44行目が1=線形および非線形)	
  	
  白質では48/49行目を同様に変えます。	
  	
  • DARTELを使うかSPM8にデフォルトの標準化を使うか:	
  
	
  
65行目	
  	
  もしSPM8のデフォルトの標準化を使いたかったら値を”0”にします。	
  	
  • 組織確率画像(The	  Tissue	
  Probability	
  Maps):	
  
16行目	
  	
  	
  “{fullfile(spm('dir'),'toolbox','Seg','TPM.nii')}”のところを、自分で用意した画像のパスに置換してください。	
  	  もし、これらの値を変えることがあったら、変えたことを覚えておくか記録しておき、解析の後、デフォルトの値に戻すのがよいでしょう。	
  
	
  

	
  

21	
  

	
  
縦断データの前処理	
  
	
  
	
  
VBM8	
  	
  Process	
  longitudinal	
  data	  	
  パラメータ:	  o Data	  <-­‐X	
  	
  New:	
  Subject	  Subject	  Longitudinal	
  data	  for	
  one	
  subject	  Select	
  Files	  	  [元画像を選択します]	
  	
  Done	  -それぞれの個人に対して、すべての画像を選択します。VBM8はまだマルチスペクトルデータ（すなわち、同じ脳を異なる方法で撮影したデータ。T1,	
  T2,	
   拡散強調画像やCTなど）に対応していないため、T1強調画像を選択する
ことをお勧めします。	
  -“New:	  Subject”	
  を選び、新しい個人のためのデータを追加します。	
  ある1人のデータは、バッチエディタにおいて、1つの”subject”の下にあるはずです。つまり、解析する人数が多ければ多いほど、その数の”subjects”があるはずです。	
  

	
  
-

File	
  	
  Save	  Batch	  [パラメータを*.mスクリプトファイルとして保存します]	
  

-

File	
  	
  Run	  Batch	  [出力結果は元画像と同じディレクトリに書き出されます。]	
  出力ファイルの名前のつけかたは、XXページにある「出力ファイルの名前の付け方」をご覧ください。灰白質画像の処理後の名前はwp1mr*で、白質画像の処理後の名前はwp2mr*とな
ります。	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  

縦断データの統計解析	
  –	
  概 要	
  縦断研究における主な関心は、ある集団において共通してみられる灰白質や白質の経時的変化や、2群以上の異なる集団で経時的変化にどう違いがあるかといったことになります。これ
らの疑問に答えるための統計モデルの作り方を2つの例を通して記します。まず、4人からなる1つだけの集団で2時点のデータがある場合（例：正常加齢など）の統計モデルの作り方をお伝えします。続いて、2群で各個人が4時点のデータがある場合の統計モデルの作り方を記します。この2例でたいていの解析をカバーできるはずです。あとは撮影回数や集団の数を各々の研究にあわせるだけです。	
  
	
  
	
  
1集団における縦断データの統計解析	
  
	
  
	
  
SPM	
  メニュー	  	
  2nd-­‐levelを選びます	
  
	
  

22	
  

	
  

パラメータ:	  o Directory	
  <-­‐X	  	
  Select	  Files	  	
  [解析のためのワーキングディレクトリを選択します]	
  	
  Done	  o Design	
  	
  “Flexible	  Factorial”	
   Factors	
  	
  “New:	
  Factor;	
  New:	
  Factor”	
  Factor	  - Name	  	
  [テキストを入力します	
  (例	
  	
  ”subject”)]	
  - Independence	
  	
  Yes	  - Variance	
  	
  Equal	  or	
  Unequal	  - Grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
- ANCOVA	
  	
  No	
  
Factor	  - Name	  	
  [テキストを入力します	
  (例	
  	
  “time”)]	
  - Independence	
  	
  No	
  
- Variance	
  	
  Equal	  or	
  Unequal	  - Grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
- ANCOVA	
  	
  No	
  
 Specify	
   Subjects	
   or	   all	   Scans	
   &	
   Factors	
   	
   “Subjects”	
   	
   “New:	
   Subject;	
   New:	  Subject;	
  New:	
  Subject;	
  New:	
  Subject;”	
  Subject	  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   (1番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	
  	
  “1	
  2”	
  [2時点の場合です]	
  Subject	  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   (2番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	
  	
  “1	
  2”	
  [2時点の場合です]	
  Subject	  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   (3番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	
  	
  “1	
  2”	
  [2時点の場合です]	
  Subject	  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   (4番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	
  	
  “1	
  2”	
  [2時点の場合です]	
  


Main	
  effects	
  &	
  Interaction	
  	
  “New:	
  Main	  effect”	
  Main	
  effect	  - Factor	
  number	
  	
  2	
  
Main	
  effect	  - Factor	
  number	
  	
  1	
  

o Covariates	
   (「VBM解析の基本（詳しい解説）」のセクションを参照してくださ
い)	
  
	
  

23	
  

o Masking	   Threshold	
  Masking	  	
  Absolute	  	
  [値を入力します	
  (例	  “0.1”)]	
  Implicit	
  Mask	  	
  Yes	
  Explicit	
  Mask	  	
  <None>	
  o Global	
  Calculation	
  	
  Omit	  o Global	
  Normalization	
   Overall	
  grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
o Normalization	  	
  None	
  
-

File	
  	
  Save	  Batch	  [パラメータを*.mスクリプトファイルとして保存します]	
  

-

File	
  	
  Run	  Batch	  [これにより、ワーキングディレクトリに”SPM.mat”がつくられます]	
  

	
  
	
  
2群での縦断データの統計解析	
  
	
  
	
  
	
  
SPM	
  メニュー	  	
  2nd-­‐levelを選びます	  	
  パラメータ:	  o Directory	
  <-­‐X	  	
  Select	  Files	  	
  [解析のためのワーキングディレクトリを選択します]	
  	
  Done	  o Design	
  	
  “Flexible	  Factorial”	
   Factors	
  	
  “New:	
  Factor;	
  New:	
  Factor;	
  New:	
  Factor”	
  Factor	  - Name	  	
  [テキストを入力します	
  (例	
  	
  ”subject”)]	
  - Independence	
  	
  Yes	  - Variance	
  	
  Equal	  - Grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
- ANCOVA	
  	
  No	
  
Factor	  - Name	  	
  [テキストを入力します	
  (例	
  	
  ”group”)]	
  - Independence	
  	
  Yes	  - Variance	
  	
  Unequal	  - Grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
- ANCOVA	
  	
  No	
  
Factor	  - Name	  	
  [テキストを入力します	
  (例	
  	
  “time”)]	
  - Independence	
  	
  No	
  
- Variance	
  	
  Equal	  - Grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
- ANCOVA	
  	
  No	
  

	
  

24	
  



Specify	
   Subjects	
   or	   all	   Scans	
   &	
   Factors	
   	
   “Subjects”	
   	
   “New:	
   Subject;	
   New:	  Subject;	
  New:	
  Subject;	
  New:	
  Subject;”	
  Subject	  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   (第1群の1番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	  	
  “[1	
  1	
  1	
  1;	
  1	
  2	
  3	
  4]’	  ”	  [第1群で4時点あることを示します]	
  Subject	  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   (第1群の2番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	  	
  “[1	
  1	
  1	
  1;	
  1	
  2	
  3	
  4]’	  ”	  [第1群で4時点あることを示します]	
  Subject	  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   (第1群の3番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	  	
  “[1	
  1	
  1	
  1;	
  1	
  2	
  3	
  4]’	  ”	  [第1群で4時点あることを示します]	
  Subject	  - Scans	   	
   [ファイルを選択します	
   (第1群の4番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	  	
  “[1	
  1	
  1	
  1;	
  1	
  2	
  3	
  4]’	  ”	  [第1群で4時点あることを示します]	
  Subject	  - Scans	  	
  [ファイルを選択します	
  (第2	
   群の1	
   番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	  	
  “[2	
  2	
  2	
  2;	
  1	
  2	
  3	
  4]’	  ”	  [第2群で4時点あることを示します]	
  Subject	  - Scans	  	
  [ファイルを選択します	
  (第2	
   群の2	
   番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	  	
  “[2	
  2	
  2	
  2;	
  1	
  2	
  3	
  4]’	  ”	  [第2群で4時点あることを示します]	
  Subject	  - Scans	  	
  [ファイルを選択します	
  (第2	
   群の3	
   番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	  	
  “[2	
  2	
  2	
  2;	
  1	
  2	
  3	
  4]’	  ”	  [第2群で4時点あることを示します]	
  Subject	  - Scans	  	
  [ファイルを選択します	
  (第2	
   群の4	
   番目の個人の平滑化が終わった画像です)]	
  - Conditions	  	
  “[2	
  2	
  2	
  2;	
  1	
  2	
  3	
  4]’	  ”	  [第2群で4時点あることを示します]	
  



Main	
  effects	
  &	
  Interaction	
  	
  “New:	
  Interaction;	
  New:	
  Main	  effect”	
  Interaction	  - Factor	
  numbers	
  	
  2	
  3	
  [集団と時間の相互作用を示します]	
  Main	
  effect	  - Factor	
  number	
  	
  1	
  

o Covariates	
   (「VBM解析の基本（詳しい解説）」のセクションを参照してください)	
  o Masking	
  
	
  

25	
  





Threshold	
  Masking	  	
  Absolute	  	
  [値を入力します	
  (例	  “0.1”)]	
  Implicit	
  Mask	  	
  Yes	
  Explicit	
  Mask	  	
  <None>	
  o Global	
  Calculation	
  	
  Omit	  o Global	
  Normalization	
   Overall	
  grand	  mean	  scaling	
  	
  No	
  
o Normalization	  	
  None	
  
-

File	
  	
  Save	  Batch	  [パラメータを*.mスクリプトファイルとして保存します]	
  

-

File	
  	
  Run	  Batch	  [これにより、ワーキングディレクトリに”SPM.mat”がつくられます]	
  

	
  
	
  

	
  

26	
  

	
  VBM解析のワークフローを変える 	
  
背景	
  
たいていの場合VBMツールボックスで必要なものはすべてそろいます。つまり、新しい分割
化アルゴリズムが組織確率画像(TPMs)にもはや依存せず、DARTEL用のテンプレートも既に用意されているため、VBM8の設定を用いることでたいていのことは評価できます。しかし、子供や特殊な患者の場合、VBM8の設定が最適ではないかもしれません。このような場合、VBM8はSPM8に統合することができ、前処理を最適化することができます。以下にこのような特殊なケースの場合にどのように対処したらよいのかを示します。	
  	
  標準的なVBMの前処理：入力画像、出力画像、修正できるところ	
  VBM8のモジュール1	
   (“Estimate	
   and	   Write”)	
   で平滑化を除くすべての前処理が行われます。基
本的に、ここでは脳画像とTPMsが入力画像として用いられます。そして脳画像を分割化し、MNI空間に剛体(rigid)変換もしくはアフィン(affine)であわせこんだうえで、非線形変換を行います。この非線形変換における変形パラメータ(deformation	
   parameters)は従来の高精度でな
いSPMの解剖学的標準化や高精度のDARTELアルゴリズムに使われます。Figure	
   5はこの一連の流れを図示し、修正できるところを示しています。	
  
	
  
	
  

	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  

	
  

	
  

Fig.	
  5:	
  “Estimate	
  and	
  Write”モジュールにおける前処理。赤で示しているところはカス
タマイズできるところです。注意していただきたいことは、VBM8に搭載されている
DARTELによる標準化は常に550人の健常者から作成されたテンプレートをもとに行われるということです。アフィンや剛体変換による（訳注：線形変換のみの）標準化をした画像は独自のDARTELテンプレートを作るために使うことができます。	
  

27	
  

ワークフローを調整する 	
  	
  組織確率画像をカスタマイズする	
  -­‐概要	  小児のデータでは年齢や性別を反映した独自の組織確率画像TPMを作るのがよいでしょう。
TOM8	
   ツールボックス(https://irc.cchmc.org/software/tom.php	  から入手できます)	
   を用いるとカスタマイズしたTPMを作ることができます。このことについて詳しくお知りになりたい場
合は、http://dbm.neuro.uni-­‐jena.de/software/tom/をご覧ください。	
  
	
  
	
  
	
  
組織確率画像をカスタマイズする	
  
	
  
	
  
TOM8ツールボックスから:	  	
  “create	
  new	
  template”モジュールを選択します。	
  
	
  

	
  “TOM.mat”を選択します。	
  (ツールボックスとともにこのファイルをダウンロ

ードしてください)	
  
	
  

	
  priors/template	
  をsingle	
  fileとして書き出します	  	
   それ以外はすべてデフォルト値を使うか必要に応じて修正してください。	
  “Age”ではベクトルか平均年齢（平均での手法を用いる場合）を入力する必要があります。	
  VBM8への実装:	
  モジュール:	
  “Estimate	
  and	
  write”	  	
  ”Estimation	  Options”.	
  	
  
	
  Tissue	
  Probability	
  Maps	  (	  ここでカスタマイズしたTPMを選択してください)	
  
	
  
	
  
DARTELテンプレートをカスタマイズする	
  –	
  概 要	  少なくとも50-­‐100人のデータがある場合、独自のDARTELテンプレートを作成することができます。すなわち、対象者全員の灰白質画像と白質画像を用いてその研究のための平均画像からテンプレートを作成することができます。VBM8ではテンプレートを作成するための画像を書き出す(“DARTEL	
   export”)ことができるので、このためには2つのことが付け加わるだけです。
信号値変換をしない画像（灰白質画像の密度）や標準化の際の非線形パラメータのみを用いて容積に信号値変換をした画像（灰白質容積画像）を計算するために、DARTEL	
   exportアフィン変換される必要があります。もし、データが線形および非線形変換のパラメータを用いて信号値変換されるならば、剛体変換による標準化が考慮されてもよいでしょう。しかし、こ
	
  

28	
  

の場合、統計モデルを少しいじる必要があります	
   (“元画像、標準化画像、信号値変換画像についての補足情報”を参照してください)。この場合の流れはFigure	
  6に示されています。	
  

	
  
	
  
Fig	
  6.:	  DARTELテンプレートをカスタマイズする	
  	
  VBM8で分割化され、標準化された各組織画
	  像からSPM8のDARTELツールボックスを用いて変形場(deformation	
  fields)が得られます。アスタ	
  リスクがついている方が脳のサイズを考慮している流れであり、オススメです。	
  
	
  
	
  
	
  
アフィン変換した分割化画像を用いてDARTELテンプレートをカスタマイズする	
  
	
  
	
  
ここでは、分割化されたGM画像とWM画像をアフィン変換で標準化し、その後、非線形変換のパラメータのみを用いて信号値変換(modulation)を行います。これによって個々人の脳のサイズが考慮されます。この場合、DARTELテンプレートはすでにMNI標準脳にあわせこまれる
ため、MNIへのさらなる標準化は必要ありません。このオプションを使うと、wrp[0	
   1	
   2	
   3]	   と	
  m0wrp[0	
  1	
  2	
  3]	
  の画像が出力されます。	
  	
  モジュール:	
  “Estimate	
  and	
  Write”:	  	
  ”Writing	
  Options”	
  

	
  

	
  

	
  “Grey	  Matter”	  “DARTEL	
  export”	
  	
  “affine”	
  

	
  

	
  

	
  “White	  Matter”	  “DARTEL	
  export”	
  	
  “affine”	
  	
  “rp1*-­‐affine.nii”	
   および	   “rp2*-­‐affine.nii”	
   というデータが書き出されます。これらはMNIテンプ
レートにアフィン変換で標準化された灰白質(rp1)	
   と白質(rp2)	
   画像です。これに続いてSPM8のバッチエディタからSPM	  	
  Tools	  	
  DARTEL	
  Tools	  	
  Run	  DARTEL	
  (create	  Templates)	
  と	  SPM	  	
   Tools	
   	
   DARTEL	
   Tools	
   	
   create	
   warpedを選びます。これらのモジュールを	
   “Estimate	
   and	  Write”モジュールと同時に選んで、依存関係を設定する(set	
   dependencies)ことがよいでしょう(訳注：依存関係を設定するということは、モジュールの出力ファイルを次のモジュールに引き継ぐように設定するということです)。	
  	
  モジュール	
  “Run	
  DARTEL	
  (create	  Templates)”	
  
	
  

29	
  

	
  

	
  Images	  	
  “new:	
  Images”を2回クリックします。	
  

	
  

	
  

	
  Images:	
  	
  “rp1*-­‐affine.nii”	
  ファイルを選ぶか、依存関係	
  (dependency)を設定し

ます。.	
  
	
  

	
  

	
  Images:	
  	
  “rp2*-­‐affine.nii”	
  ファイルを選ぶか、依存関係	
  (dependency)	
  を設定し

ます。.	
  
	
  

	
  その他のオプション：デフォルト値か、修正します。	
  	
  モジュール	
  “create	
  warped”	
  
	
  

	
   Flow	   fields	
   	
   すべての流れ場(	   flow	   fields；	
   “u_*.nii”)を選ぶか依存関係を設定します。	
  

	
  

	
  Images	  	
  “new:	
  Images”を選択します。	
  

	
  

	
  

	
  Images:	
  	
  “rp1*-­‐affine.nii”	
  ファイルを選ぶか依存関係を設定します。	
  	  Modulation:	
  “Pres.	
  Amount	
  (Modulation)”	
   か	
  “Pres.	
  Concentration	
  (No	  Modulation)”のどちらかを選びます。	
  
	
  

	
  その他のオプション：はデフォルトを使うか必要に応じて修正します。	
  

	
  
	
  
	
  
剛体変換した分割化画像を用いてDARTELテンプレートをカスタマイズする	
  
	
  
	
  
このオプションでは、剛体変換した灰白質と白質画像を用いて、線形変換および非線形変換の双方を考慮した信号値変換modulationを行います。このため、この分割化では、脳の大きさは補正されていません。この場合、VBM8で出力されるファイルは、mwrp[0	
   1	
   2	
   3]となります。他のオプションの方がオススメですが、このドキュメントを完全にするためにこの方法も記載します。	
  	
  モジュール:	
  “Estimate	
  and	
  Write”:	  	
  ”Writing	
  Options”	
  

	
  

	
  

	
  “Grey	  Matter”	  “DARTEL	
  export”	
  	
  “rigid”	
  

	
  

	
  

	
  “White	  Matter”	  “DARTEL	
  export”	
  	
  “rigid”	
  	
  “rp1*.nii”	
  と	
  “rp2*.nii”	
  のファイルが出力されます。これらのファイルは、MNIテンプレートに剛体変換された灰白質(rp1)	
   および白質	
   (rp2)	
   画像です。前節と同じように、バッチエディタ
	
  

30	
  

を用いてこの”Estimate	
   and	   Write”モジュールを次のモジュールと一緒のワークフローに入れて依存関係を設定するのがよいでしょう。	
  	
  モジュール	
  “Run	
  DARTEL	
  (create	  Templates)”	
  
	
  

	
  Images	  	
  “new:	
  Images”を2回クリックします。	
  

	
  

	
  

	
  Images:	
  	
  “rp1*.nii”	
  ファイルを選ぶか、依存関係を設定します。	
  

	
  

	
  

	
  Images:	
  	
  “rp2*.nii”	
  ファイルを選ぶか、依存関係を設定します。	
  

	
  

	
  その他のオプション:	
  デフォルトのままか修正します。	
  	
  モジュール	
  “Normalize	
  to	
  MNI	  Space”	
  	
   DARTEL	
   Template	   	
   select	
   the	   last	
   DARTEL	
   template	
   created	
   by	
   “Run	
   DARTEL	
   (create	  Templates)”によって作られたDARTELテンプレートの最後のものを選びます。デフォル
トでは、	
  “Template_6”になります。	
  	
  Select	  according	
  to	
  	
  “many	  Subjects”を選びます。	
  
	
  

	
  

	
   Flow	   fields	
   	
   すべての流れ場flow	   fields	
   (	
   “u_*.nii”)を選ぶか依存関係を設定し

ます。	
  
	
  

	
  

	
  Images	  	
  “new:	
  Images”を選択します。	
  

	
  

	
  

	
  

	
   Images:	
   	
   “rp1*-­‐affine.nii”	
   ファイルを選択するか依存関係を設定しま

す。	
  
	
  Modulation:	
  “Pres.	
  Amount	
  (Modulation)”	
   か	
  “Pres.	
  Concentration	
  (No	  Modulation)”を選択します。	  	
  Gaussian	
  FWHM	  	
   平滑化のカーネルを設定します。さらに平滑化する必要はありま

せん。	
  
	
  

	
  その他のオプション:	
  デフォルトのままか修正します。	
  

	
  

処理の進め方 :	  
上記の方法はすべてVBM8の”Estimate	
   and	   Write”モジュールの一部を変えただけのものです。
最後のオプションである”	
   剛体変換した分割か画像を用いてDARTELテンプレートをカスタマイズする”を除いて、統計処理に進む前に平滑化を行う必要があります。また通常のようにモジュールを保存し、出力画像のクオリティコントロールを行うのがよいでしょう。このとき、VBM8 の モ ジ ュ ー ル で あ る 	
   “Display	
   one	   slice	
   for	   all	   images” モ ジ ュ ー ル と 	
   “Check	
   sample	  homogeneity	
  using	
  covariance”モジュールが役立つでしょう。	
  
	
  
	
  

31	
  

	
  

	
  

32	
  

元画像、標準化画像、信号値変換画像についての補足 	
  画像の前処理(5-­‐6ページの	   “モジュール1:	
   Estimate	
   and	   write”)	
   を行う際、解剖学的標準化のパラメータによって解析結果の解釈が変わります。つまり、解剖学的標準化に選ぶパラメータで解析結果の解釈が決まります。	
  	
  “元の空間における画像Native	   space”	
   では、元データと同じ座標空間に相応した各組織画像が生成されます。これは、全脳画像(例:	   灰白質＋白質＋脳脊髄液=全脳容積(TBV))を推定するのには有用ですが、個々人で脳の位置が異なるため、VBM解析をするのには適していません。
注意していただきたいことは、もし元の空間における全脳容積(生値“raw	
   values”)に関心があるとしたら、実際に元の空間での組織画像を作る必要はないということです。	
   “Estimate	
   and	  write”モジュールは自動で個々人のテキストファイル(*_seg8.txt)を生成し、この中に灰白質、白質、CSFの生値が入っています。これらの個人に特有の値は結合する(つまり一つのテキス
トファイルにまとめる)ことができます。このためには、”VBM8	
   	
   Tools	   	
   Calculate	
   raw	
  volumes	
  for	
  GM/WM/CSF”を使います。	
  	
  “解剖学的標準化された画像Normalized”	
   はテンプレートの座標空間に相応した組織画像を作ります。この画像がVBM解析に有用です(例:	  灰白質の	  “密度concentration”;	
  Good	
  et	
  al.	
  2001;	
  Neuroimage).	
  	
  “信号値変換された標準化画像Modulated	
  normalized”	
  には2つのオプションがあります。	
  
•

•

	
  
	
  

アフィン+非線形Affine+non-­‐linear	
   では、テンプレートにあった組織画像をつくります
が、各々のボクセル値に解剖学的標準化をする際に得られたヤコビアン行列式Jacobian	  determinant	
   (つまり、線形＋非線形の要素)をかけあわせ(信号値変換	
   “modulate”)ます。
これはVBM解析に有用であり、各組織の絶対値(例：灰白質の”容積volume”;	
   Good	
   et	   al.	
  2001;	
  Neuroimage)を比較することを可能にします。	
  非線形のみNon-­‐linear	
  only	   では、各組織画像はテンプレートとあっていますが、このボクセル値に標準化の際の非線形変換のパラメータから得られたヤコビアン行列式のみをかけています。これはVBM解析に有用であり、個々人の脳の大きさを補正したうえでの各組織の絶対値を比較することを可能にします。注意していただきたいことは、このオプションは、上述の”Affine+non-­‐linear”と”正規化global	
   normalization”(従来のPETモデルで統計モデルをつくるときに設定します)を組み合わせたものに似ているということです。
この場合、統計モデルをつくる際には、	
   “Global	
   normalization”	
   	
   “Overall	
   grand	
   mean	
  scaling	
  –	  No”	  	  “Normalization	
  –	
  Proportional”とします。また、	
  “Affine+non-­‐linear”に脳容積(一人一人に*_seg8.txtファイルが作られます)を共変量として統計モデルをつくるのにも似ています。これらの3つのアプローチはすべて個々人の脳の大きさを補正したうえ
で各組織の容積を比較することができますが、”non-­‐linear	
   only”を使うことがオススメです。なぜなら、この方法では、統計モデルで個々人の脳のサイズの補正を行うのではな
く、直接データに対して補正を行うからです。	
  
	
  
	
  
さらに詳しい説明は、以下をご覧ください。	
  	
  
	
  
http://dbm.neuro.uni-­‐jena.de/vbm/segmentation/modulation	
  
33	
  

	
  
	
  

	
  

34	
  

出力ファイルの名前のつけかた 	
  
	
  
	
  
分割化画像segmented	
  images:	
  信号値不均一補正画像bias	
  corrected	
  images:	
  m[0]w[r]p[0123]*	
  wm[r]*	
  
m	
  
-­‐	
  modulated	
  信号値変換	
  
m	
  
-­‐	
  bias	  corrected	  信号値不均一補正	  m0	
   -­‐	
   modulated	
   non-­‐linear	
   only	  非線形の w	
  -­‐	
  warped	  標準化	
  
み	
  
r	
  
-­‐	
  dartel	
  warped	  	
  DARTELでの標準化	
  
	
  
w	
  
-­‐	
  warped	  標準化	
  容積の推定値	  estimated	
  raw	  volumes:	
  
r	
  	
  
-­‐	
  dartel	
  warped	  	
  DARTELでの標準化	
  
p	
  
-­‐	
  segmented	
  分割化	
  pxxx_seg.txt	
  
0	
  
-­‐	
  PVE	
  label	  PVEラベル	
  
	
  
1	
  
-­‐	
  GM	
  灰白質	
  
2	
  
-­‐	
  WM	
  白質	
  
3	
  
-­‐	
  CSF	
  脳脊髄液	  _affine	
  -­‐	
   affine	
   registered	
   only	  アフィン変換の
み	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
縦断データ	  (デフォルト):	  	
  分割化画像:	
  信号値不均一補正画像:	
  平均画像	
   (結果を重ね合わせるときに便利):	  wp[12]mr*	
  
mr*	
  
w	
  
p	
  
1	
  
2	
  
m	
  
r	
  

-­‐	
  標準化	  -­‐	
  分割化	
  
-­‐	
  GM	
  灰白質	
  
-­‐	
  WM	
  白質	
  
-­‐	
  信号値不均一補正	
  -­‐	
  位置合わせ済	
  

m	
  
-­‐	
  信号値不均一補正	
  
r	
  
-­‐	
  位置合わせ済	
  	
  
	
  
	
  
容積の推定値:	
  pmrxxx_seg.txt	
  	
  wmrmean*	
  
w	
  
-­‐	
  標準化	
  
m	
  
-­‐	
  信号値不均一補正	
  
r	
  
-­‐	
  位置合わせ済	
  mean	
   -­‐	
  平均	
  
	
  
容積の推定値	  (平均):	  pmeanxxx_seg.txt	
  
	
  

	
  

	
  

35	
  

技術的な情報 	  このツールボックスは、SPM8の”New	
   Segment	
   Toolbox”を発展させたものですが、分割化の手法は全く違ったものを使っています。3	
  	
  
	
  
1. 分割化の手法は、最大事後確率技法Maximum	
   A	
   Posterior	
   (MAP)	
   techniqueをとりいれています。この方法では、事前確率画像が不要となります。つまり、組織確率画像は従来のunified	
   segmentationでは使われず、解剖学的標準化にのみ使われているということです。3.	
   MAP推定は、パラメータ（すなわち、平均と分散）の局所的な変化が空間関数を徐々に変化させるという点で適応されています	
   (Rajapakse	
   et	   al.	
   1997)。これに
よって信号値不均一だけでなく、その他の局所の信号値のばらつきも考慮することができます。	  	
  2. さらに、この分割化の手法では2種類の組織の混合モデルを用いた部分容積効果の推定Partial	
   Volume	
   Estimation	
  (PVE)	
  も行っています	
  (Tohka	
  et	
  al.	
  2004)。最初の分割化は上
述のMAP推定にもとづいて純粋に3つの組織、灰白質(GM)、白質(WM)、脳脊髄液(CSF)に分類します。その次に、2つの混合モデル、GM-­‐WMとGM-­‐CSFでの部分容積効果推定を行います。これによって、個々のボクセル(おそらく一つ以上の組織を含んでいると考えられます)に含まれる組織を推定することができ、より正確な分割化を行うことができます。	  3. さらに、2種 類 の ノ イ ズ 除 去 法 も採用しています。最初の手法は、spatially	
   adaptive	
  non-­‐local	
  means	
  (SANLM)	
  ノイズ除去フィルターです	
  (Manjon	
  et	
  al.	  2010)。このフィルタ
ーは、脳の縁を保ちながらノイズを除去することができるもので、前処理の段階で実装されています。第2の手法は、古典的なマルコフ確率場による手法Markov	
   Random	
  Field	   (MRF)	
   approachであり、分割化における組織の推定の際に、隣接するボクセルの空間的事前情報を組み込むというものです(Rajapakse	
  et	
  al.	  1997)。	
  
4. もう一つの重要な拡張機能は、VBM8にDARTELで の 標 準 化 を 統 合 し た こ と です	
  (Ashburner	
   2007)。	
   高精度の解剖学的標準化が選択された際、既に用意されているMNI
標準脳にあわせこまれているDARTELテンプレートが使用されます。このテンプレート
はIXI-­‐database	
   (http://www.brain-­‐development.org)	
   の550人の健常者から作られており、
DARTEL標準化における6回の異なる繰り返しを経てMNI標準脳にあわせて提供されています4。ということで、たいていの研究においては、研究に特化したDARTELテンプレー
トを作る必要はもはやなくなったと言えます5。	
  	
  

	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
   	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
3

	
  従来のSPM8分割化も一部使われていますが、画像から脳以外の組織を取り除くためだけに使われています。	
  4

	
  従って、さらにMNIに標準化する必要がないのです。	
  5

	
  子供のデータを扱う場合、その研究のためのDARTELテンプレートを作ることをオススメします。注意していた
だきたいことは、テンプレートを作るためには十分な数(n>50-­‐100)が必要ということです。もし、十分な数のサンプルが集まらないとすると、TOM8	
   toolboxなどから作ることができるカスタマイズした組織画像(TPM)を、従来のSPM8での標準化と組み合わせるという手法を選択することができます。	
  
	
  

	
  

36	
  

参考文献 	  
	  Good,	
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  Neuroimage	
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  Ashburner,	
  J.	
  (2007):	
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  Neuroimage	
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  Manjon,	  J.V.	
  et	
  al.	  (2010).	
  Adaptive	  Non-­‐Local	
  Means	
  Denoising	
  of	
  MR	
  Images	
  With	  Spatially	
  Varying	
  Noise	  Levels	
  Journal	
  of	
  Magnetic	
  Resonance	  Imaging,	
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  192-­‐203.	
  

	
  
	
  
2010/09/10	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  

	
  

	
  
	
  
	
  

	
  
	
  
	
  

	
  
	
  
	
  

	
  
	
  
	
  

	
  
	
  
	
  

Florian	
  Kurth	
  fkurth@loni.ucla.edu	   	
  Eileen	  Luders	
  eileen@loni.ucla.edu	
  Christian	
  Gaser	
  christian.gaser@uni-­‐jena.de	
  

	
  
	
  

	
  
	
  

	
  
	
  

	
  
	
  

	
  
	
  

Kiyotaka	  Nemoto	
  kiyotaka@nemotos.net	
  
	
  	
  
	
  
(Japanese	
  translation)	
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