<div>Dear all,</div><div><br></div><div>I would like to ask questions about structural solution for GLM analysis of fMRI data. I hope it is not a problem for such long description! :)</div><div><br></div><div>The subjects of our experiment see two types of video clips. One type is dangerous car accidents and the other is normal car advertisements. We have number of subjects perform this task with one session per subject. Each run consists of 6 clips from each type, the two successive spots are separated by black screen and a yellow cross to fix the subjects eyes. There was not a specific order of the spots but more than two successive ones of the same type were not allowed. All videos were accompanied with voice, so we have visual and audio stimulation.<br>
</div><br>Attached with this email a table of onsets,durations and indices of both conditions. <br><br>TR (scan repeat time) = 3000 ms. Functional measurement consists of 220 scans.<br><br>Here is a formulation of the steps needed to be done in the analysis:<br>
<br><br> The GLM analysis that needs to be performed to get the beta estimates is a multiple regression analysis. In other words, I need to specify a model that includes predictors (one predictor for each condition, a confound-mean predictor (all-one vector), and optionally head-motion and trend predictors), and then to fit this model to the data to obtain the beta-estimates.<br>
<br> In order to run the GLM, I first need to assemble the model. For this, I can use the list containing the onsets and durations and indices of the stimuli.  The next step is to create a predictor for each condition. For each condition, I start off with a vector (220 elements, one for each timepoint) of zeros, then I put ones at those timepoints at which that specific condition was presented. After that, I convolve these predictors with the hemodynamic response function (2-gamma or Boynton) to make the predictors resemble the timing and shape of BOLD measurements. I can add additional predictors to the model, i.e. nuisance predictors that model out effects of motion and slowly-varying trends. I also have to include a confound-mean predictor (i.e. an all-one vector) to model the mean level of brain activation. All predictors together form the model. <br>
<br> Since the block durations are not multiples of the TR, it is needed to convolve the hemodynamic response function with the cognitive predictors (one for condition 1, and one for condition 2) at millisecond resolution, and then to subsample the result to get the predicted response at the TR resolution (one measurement each 3 s).<br>
<br><strong><br></strong><strong>QUESTIONS</strong><strong><br></strong><br> There is a very unclear thing to me relating to predictors. What should I do exactly in multiplying the HRF with the cognitive predictors? I mean, how the cognitive predictors can be created using the data i have? And also the HRF function. Then what are the steps needed to do the subsample? Better also with the sense of nipype, i have already installed the software but never used it before.<br>