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20171214 stapy megumif

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Presentation in Start Python Club in Tsukuba, 14th Dec 2017 (Japanese).

Published in: Science
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20171214 stapy megumif

  1. 1. Python in 脳科学 福田 めぐみ 早稲田大学理工学術院基幹理工学部 理化学研究所脳総合研究センター
  2. 2. 2005年4月-2009年3月 東京大学文学部行動文化学科心理学専修課程 (文学学士) - ヒトの視覚系(注意) 2009年4月-2011年12月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 国際電気通信研究所 (ATR) 研修生 (理学修士) - Brain machine interface 2012年1月-2016年3月 Institute of Cognitive Neuroscience, University College London (PhD in Cognitive Neuroscience) - Human fMRI/MEG 2016年4月-現在 日本学術振興会特別研究員(PD) 早稲田大学基幹理工学部表現工学科 渡邊克巳研究室 – Society, technology, and human psychology, Data sharing & analysis 理化学研究所脳科学総合センター 行動神経生理学研究チーム – Optogenetics 福田 めぐみ Megumi FUKUDA, PhD
  3. 3. 「主観」の脳科学
  4. 4. Koch (2003) Quest for Conscisouness より Neural correlates of consciousness (意識と相関する脳活動)
  5. 5. My wife and My Mother-in-Law https://en.wikipedia.org/wiki/My_Wife_and_My_Mother-in-Law
  6. 6. Megumi et al. (2015) 曖昧な視覚刺激を解釈し、知覚をつくるのに関わる脳領域は?
  7. 7. Python in 脳科学 ヒト 脳イメージング +オープンデータ
  8. 8. https://www.frontiersin.org/research-topics/8/python-in-neuroscience
  9. 9. About this Research Topic Python is rapidly becoming the de facto standard language for systems integration. Python has a large user and developer-base external to the neuroscience community, and a vast module library that facilitates rapid and maintainable development of complex and intricate systems. In this Research Topic, we highlight recent efforts to develop Python modules for the domain of neuroscience software and neuroinformatics: - simulators and simulator interfaces - data collection and analysis - sharing, re-use, storage and databasing of models and data - stimulus generation - parameter search and optimization - visualization - VLSI hardware interfacing https://www.frontiersin.org/research-topics/8/python-in-neuroscience
  10. 10. http://www.talyarkoni.org/blog/2013/11/18/the-homogenization-of-scientific-computing-or-why-python-is-steadily-eating-other-languages-lunch/ Citation needed (Dr. Tal Yarkoniのブログ)
  11. 11. 2010年 2013年 • 言語処理やその他いろいろ: Ruby • Web開発: Ruby on Rails&JavaScript • 数値計算: Python(Numpy)&MATLAB • 脳データ解析: MATLAB • 統計解析: R • 図の作成: R • 言語処理やその他いろいろ: Python • Web開発: Ruby on Rails&JavaScript、たまにDjango, Flask • 数値計算: Python(Numpy/Scipy) • 脳データ解析: Python (Neurosynth, Nipy) • 統計解析: Python (Numpy/Scipy/pandas/statsmode ls) • 図の作成: Python (MatPlotLib) • 機械学習: Python Pythonification - Yarkoni先生は 90-95%はPythonでやるようです。
  12. 12. MRIとは? Magnetic Resonance Imaging(核磁気共鳴画像法) 組織を画像化できる(脳構造解析) 血流量の変化を画像化できる(脳活動解析) Carter (2010)より
  13. 13. 「主観的知覚に関連する脳領域を探したい」 • 脳活動データは3(x, y, z)+1(t)次元データ • それなりに解析が必要 • 先人たちがツールをすでに開発している
  14. 14. Preprocess Convert files (DICOM -> Nifti) Realignment Normalize GLM etc Analysis 脳「活動」の解析 Preprocess Convert files (DICOM -> Nifti) Segmentation Normalize Regression analysis etc Analysis 脳「構造」の解析 動きを補正し、 画像を揃える ファイルの形式を 変換する 統計解析に向け、 「テンプレート脳」 の大きさに、各個 人の脳を揃える 実験のイベント (e.g. 見えたものの 種類)や脳活動を モデル化、解析 脳の組織を分割 (灰白質、白質 etc)
  15. 15. ソフトウェア間で得意分野や解析の手法が異なる、使用環境が異なって不便…… 脳「活動」の解析 脳「構造」の解析 SPM Freesurfer FSL できる ややできる ややできる できる すごくできる ややできる ツール類・ マニュアルの 充実度 ものすごくいい まあまあ まあまあ 環境 MATLAB (Win/Mac/Linux) Command-line (Linux) Command-line (Linux) 扱えるファイル .nii or .hdr/.img .nii.gz.nii.gz UCL開発元 MGH Univ. Oxford 個人の主観です……
  16. 16. Nipype (&nibabel)をつかおう!
  17. 17. http://nipype.readthedocs.io/en/latest/
  18. 18. Nipype tutorial page https://miykael.github.io/nipype_tutorial/notebooks/introduction_quickst art.html
  19. 19. SPM(MATLAB)とnipypeを比べてみる SPM (MATLAB) Nipype http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/data/face_rep/ http://nipype.readthedocs.io/en/latest/users/examples/fmri_spm_face.html SPM tutorialのサンプルデータ ”famous vs non-famous face task”のバッチ処理 スクリプト(前処理の一部)をSPMとnipypeで比較
  20. 20. 「メタアナリシスをしたい」「自分の気になる脳領域の関連研究を 知りたい」 • 「意識に相関する脳領域」がわかった!関連研究を探したい • (x, y, z)の座標や、脳の領域のラベルから、似たような研究を探したい >>> 論文データをスクレイピングし、座標を求める、脳領域ラベルを拾ってくる、etc…
  21. 21. http://neurosynth.org/
  22. 22. https://www.talyarkoni.org/blog/2016/04/01/neurosynth-is-joining-the-elsevier-family/ エイプリルフールネタ
  23. 23. ツールがあるのはわかった。 でも、解析のための脳データをどこで手に入れたらいいの……? • MRIってお高いんでしょ? • ヒトののデータを取り扱う場合の倫理的な面での検討は? • 遺伝子データ同様、個人情報である • (頭蓋骨等が写っていれば)顔の復元もできてしまう • 病歴などもわかってしまう?
  24. 24. Human Connectome Project • 広く研究目的に使える、ヒト脳データセットとこれに伴う解析ツールの提供を目的とし て、2001年に始まったプロジェクト • Washington University in St. Louis, University of Minnesota, University of Oxfordなどが 研究者が参加、データ取得・解析ツールの開発を主導 • 1,000人以上の成年健常者の 脳データ、高齢者・青年期の脳 データなどが利用できる https://www.humanconnectome.org/
  25. 25. まとめ&私見 • Pythonの各種ツールとオープンデータがあれば、脳データの解析ができる! • ルールを守って楽しく解析 • やはりMATLABは高いので、Pythonを活用したい(という声多数) • 周りをみていると、MATLABの代替として、Spyder/notebook形式で使うヒト が多いかも? • 実験はMATLAB(Psychtoolbox)を使って行うことが多かったが、最近は Psychopyも気になっている、、、、 • しかし、いろいろな事情でMATLABを捨てるのは難しそうだ、、、、 • すべてのNeuroscientistがコンピュータサイエンス・ソフトウェアエンジニアリン グ・プログラミングのトレーニングを受けているわけではないので、協働が必 要? • マニュアル類の整備、ファイル名・データ構造・ツール類の標準化などな どが必要(INCFという学会がある)
  26. 26. なぜオープンサイエンス? • 再現性 • 資源の有効活用 • 同じようなことをするなら、みんなで協力してやろう • 納税者に対する説明責任 • 研究は税金で行われているので、結果(論文、データ、ツー ル)は皆がアクセスできるべき

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