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--- neuroimagen:bioface_sbm [2021/12/14 09:59] – [SBM vs NBACE] osotolongo
+++ neuroimagen:bioface_sbm [2021/12/14 10:33] (current) – [Resultados] osotolongo
@@ Line 614: / Line 614: @@
 ==== Automatizando ====
+Bueno este proceso es mas o menos el mismo para todas las variables, asi que como que se puede automatizar con un poco de maña.
+El primer procedimiento es extraer la info de la DB, respecto a la variable a estudiar. Para esto voy a hacer un plantilla y en tonces solo hay que sustituir el codigo de la variables en la plantilla, ejecutar el script resultante y todo deberia quedar en su sitio. Para cada variable hare un subdirectorio distinto, asi no se mezclan la cosas.
+El segundo paso es ejecutar las ordenes propiamente del analisis. Es decir que hago otra plantilla  donde escribir los codigo de variable y ya esta. Igual, que antes, escribo, ejecuto y quedan los analisis en su sitio.
 <code bash>
@@ Line 665: / Line 671: @@
 </code>
-y
+y ahora debo hacer un script para llenar las plantillas y ejecutarlas. Esto es cosa bastante simple.
 <code bash>
@@ Line 683: / Line 689: @@
 grep -v "^#" fsga_${code}/*glmdir/${code}*/*sig.cluster.summary
 </code>
+El //grep// final devuelve los resultados, en caso de haber alguno.
+y ahora solo tendria que ir ejecutando, por ejemplo,
+<code bash>
+$ ./run_all 240
+</code>
+y cambiando el codigo para cada caso que me interese.
 ==== Resultados ====
+Despues de ejecutar todo, puedo mirar los resultados globales con facilidad,
 <code bash>
@@ Line 701: / Line 718: @@
 </code>
+Ahora para mirar especificamente el cluster que nos interesa hagamos algo como,
+<code>
+freeview -f $SUBJECTS_DIR/fsaverage/surf/lh.inflated:annot=aparc.annot:annot_outline=1:overlay=fsga_220/lh.220.glmdir/220/cache.th30.pos.sig.masked.mgh:overlay_threshold=2.3,5 -viewport 3d
+</code>
+que nos muestra algo asi,
+{{ :neuroimagen:step1.png?600 |}}
+Pero manipulando un poco la configuracion del //overlay// y moviendo un poc la figura, nos queda algo mas //enseñable//,
+{{ :neuroimagen:step2.png?600 |}}
+Aqui estamos usando //aparc.annot// como //annotation// y podemos ver las regiones del cortex afectadas por el cluster. Pero tambien podemos cargar otro archivo, por ejemplo //lh.PALS_B12_Brodmann.annot// y esto nos identifica las regiones de Brodman afectadas.
+{{ :neuroimagen:step3.png?600 |}}