Tutoriel : Analyse de connectivité fonctionnelle en état de repos avec CONN

Étape 1 : Téléchargement des données

• Commencez par chercher le jeu de données NYU Test-retest sur internet. Il fait partie du projet 1000 Functional Connectomes et est disponible publiquement.
• Accédez au site d'accès aux données (par exemple, le site XNAT) et trouvez les fichiers disponibles.
• Téléchargez les fichiers : "nyu_trt_session1A.zip" et "nyu_trt_session1B.zip".
• Décompressez les fichiers pour obtenir les données anatomiques et fonctionnelles pour chaque sujet.

Étape 2 : Démarrage de CONN et création d'un nouveau projet

• Assurez-vous que CONN et SPM sont installés.
• Démarrez Matlab et lancez CONN.
• Cliquez sur "New" pour créer un nouveau projet.
• Choisissez un emplacement et un nom de projet (ex. : CONN_guide).

Étape 3 : Configuration de base du projet

• Allez dans l'onglet "Setup".
• Définissez : acquisition continue, TR = 2s, 1 session, 25 sujets.

Étape 4 : Importation des données structurelles

• Onglet "Setup" > section "Structural".
• Utilisez la recherche récursive pour trouver "anat_anonymized.nii.gz".
• Sélectionnez les 25 fichiers et sujets. Cliquez sur "select".

Étape 5 : Importation des données fonctionnelles

• Onglet "Setup" > section "Functional".
• Recherchez "lfo.nii.gz", sélectionnez les 25 fichiers et sujets. Cliquez sur "select".

Étape 6 : Vérification initiale

• Utilisez "functional tools" > "display single slice for all subjects" pour voir si normalisation nécessaire.

Étape 7 : Pré-traitement

Le pré-traitement comprend généralement plusieurs étapes pour préparer les données, comme la mise en espace MNI, le co-enregistrement inter-sujets, la correction des mouvements, la correction des temps d'acquisition des coupes (slice timing), l'identification des artefacts (outliers), la normalisation et le lissage spatial. Le lissage spatial (typiquement 8mm) aide à augmenter le rapport signal sur bruit et la robustesse à la variabilité anatomique. La segmentation divise les données en classes tissulaires (matière grise, matière blanche, LCR)

Choisissez "default preprocessing pipeline for volume-based analysis". Paramètres :

• Ordre des coupes : interleaved (Siemens)
• Seuils outliers : conservative
• Résolution : 2mm, Lissage : 8mm

Étape 8 : Évaluation du pré-traitement

Utilisez les visualiseurs pour valider l’alignement MNI, ROIs et covariables générées automatiquement (realignment, scrubbing, etc.).

Étape 9 : Conditions expérimentales

Dans les jeux de données de repos, la condition "rest" couvre toute la session.

Étape 10 : Passage au Denoising

Onglet "Denoising" > cliquez sur "start".

Étape 11 : Denoising

Utilise Anatomical CompCor pour retirer le bruit lié à la matière blanche, LCR, mouvements et outliers.

Étape 12 : Évaluation du Denoising

Regardez les distributions de corrélations voxel à voxel et les carpet plots avant/après. Ils doivent se centrer autour de 0.

Étape 13 : Ajustements

Augmentez les composantes CompCor si besoin (ex : 10).

Étape 14 : Filtrage passe-bande

Utilisez 0.01 Hz à l’infini (0.01 to inf) pour un filtre passe-haut.

Étape 15 : Analyse de premier niveau

Onglet "First-level analysis" > type : correlation (bivariate), basé sur des seeds.

Étape 16 : Paramètres de premier niveau

Configurer le type de mesure et les seeds.

Étape 17 : Sélection des Seeds

Sélectionnez ceux du DMN (ex. PCC, MPFC), visualisez leur signal et masque.

Étape 18 : Lancer l’analyse

Onglet "First-level analysis" > cliquez sur "start".

Étape 19 : Résultats de second niveau

Onglet "Second-level results" > sélection de sujets, seeds, condition.

Étape 20 : Visualisation des cartes

Utilisez "results explorer" pour afficher les cartes de corrélation moyennes. Choisissez "slice display" ou "surface display".