기능성 신경 이미지 분석

Analysis of Functional NeuroImages
AFNI
AFNI screenshot.png
AFNI 세션의 예.
원저작자로버트 W. 콕스
개발자NIMH Scientific and Statistical Computing Core[영구 데드링크]
운영 체제크로스 플랫폼 (리스트)
유형신경 영상 데이터 분석
면허증.일부 부품: GPL
SVM-light: 독자 사양[1]
웹 사이트afni.nimh.nih.gov

AFNI(Analysis of Functional Neuro Images)는 기능성 MRI 데이터를 처리하고 표시하기 위한 오픈 소스 환경입니다.이는 인간의 뇌 활동을 매핑하는 기술입니다.

AFNI는 셸 스크립트를 사용하여 일괄 처리를 위해 인터랙티브하게 또는 유연하게 조립할 수 있는 프로그램의 집합체입니다.AFNI라는 용어는 전체 제품군과 시각화에 자주 사용되는 특정 인터랙티브 프로그램을 모두 가리킵니다.AFNI는 NIMH Scientific and Statistical Computing Core에 의해 활발하게 개발되고 있으며, 그 기능은 지속적으로 확장되고 있습니다.

AFNI는, IRIX, Solaris, Linux, FreeBSD, OS X 등, X11 및 Motif 라이브러리를 제공하는 많은 Unix 계열의 operating system으로 동작합니다.일부 플랫폼에서는 프리 컴파일된 바이너리를 사용할 수 있습니다.AFNI는 GNU General Public License에 따라 연구용으로 사용할 수 있으며 포함된 SVM-light 컴포넌트는 비상업적이며 배포가 [1]불가능합니다.AFNI는 현재 30만 행 이상의 C 소스 코드로 구성되어 있으며 숙련된 C 프로그래머가 AFNI에 대화식 및 배치 기능을 비교적 쉽게 추가할 수 있습니다.

역사와 발전

AFNI는 1994년부터 주로 로버트 W. 콕스에 의해 위스콘신 의과대학에서 개발되었습니다.콕스는 2001년에 NIH에 개발을 가져왔고 NIMH Scientific and Statistical Computing [2]Core에서 개발을 계속하고 있습니다.소프트웨어 개발의 이유를 설명하는 1995년 논문에서 Cox는 fMRI 데이터에 대해 다음과 같이 썼습니다. "수집된 데이터의 양이 매우 많기 때문에 신경과학 연구자들이 [3]3D 활성화 맵의 시각화 및 분석을 위해 사용하기 쉬운 도구를 사용할 수 있어야 합니다."그 이후로 AFNI는 SPM 및 [4]FSL과 함께 fMRI 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 분석 도구 중 하나가 되었습니다.

AFNI는 처음에 태스크를 실행하기 위해 광범위한 셸 스크립트가 필요했지만, 그 이후 사전 작성된 배치 스크립트와 그래피컬 사용자 인터페이스(GUI)의 개선으로 사용자 스크립트의 수를 [5]줄인 분석을 생성할 수 있게 되었습니다.

특징들

시각화

AFNI의 초기 제공물 중 하나는 개별 뇌의 스캔을 공유 표준화된 공간으로 변환하는 방법을 개선했습니다.개개인의 뇌는 크기와 모양이 독특하기 때문에, 여러 개의 뇌를 비교하는 것은 개인의 뇌를 표준 모양으로 뒤틀어야 합니다.안타깝게도, AFNI가 개발될 당시 기능적 MRI 데이터는 효과적인 변환을 하기에는 해상도가 너무 낮았다.대신 연구자들은 고해상도 해부학적 뇌 스캔을 사용합니다. 이 스캔은 종종 영상촬영 세션 시작 시 획득됩니다.

AFNI를 사용하면 기능적인 이미지를 해부학적 이미지에 오버레이하여 두 이미지를 동일한 공간에 정렬할 수 있는 도구를 제공할 수 있습니다.개별 해부학적 스캔을 표준 공간으로 워프하기 위한 프로세스는 기능 스캔에도 적용되어 변환 [6]프로세스를 개선한다.

AFNI에서 사용할 수 있는 또 다른 기능은 Ziad Saad에 의해 개발된 SUMA 도구입니다.이 도구를 사용하면 2D 데이터를 3D 피질 표면도에 투영할 수 있습니다.이러한 방식으로 연구자들은 자리와 [7]같은 물리적 피질 특성을 더 쉽게 고려하면서 활성화 패턴을 볼 수 있습니다.

이미지 전처리

"afni_proc.py"는 원시 데이터부터 시작하는 일련의 전처리 단계를 통해 단일 주제에서 fMRI 데이터를 실행하는 사전 작성된 스크립트입니다.기본 설정은 다음과 같은 전처리 단계를 수행하고 기본 회귀 [8]분석으로 종료합니다.

  1. 슬라이스 타이밍:[9]각 3D 뇌 영상은 여러 개의 2D 영상인 "슬라이스"로 구성됩니다.거의 동시에 획득되지만, 최대 몇 초 동안 획득된 첫 번째 슬라이스와 마지막 슬라이스를 분리할 수 있습니다.보간을 통해 슬라이스는 동일한 시점으로 정렬됩니다.일반적으로 보간 오류로 인한 노이즈는 신호의 [10]개선으로 인해 발생하는 노이즈보다 더 큰 것으로 간주됩니다.
  2. 움직임 보정:머리를 움직이면 분석에서 오차가 발생할 수 있습니다.스캔의 각 3D 획득은 3D 그리드에서 수집되며, 그리드 공간의 작은 큐브인 "voxel"은 단일 영상 강도 값을 나타냅니다.복셀은 3D 영상에 따라 달라지는 것이 아니라 각 획득에서 항상 뇌의 동일한 부분을 나타냅니다.작은 모션 아티팩트를 보정하기 위해 AFNI의 모션 보정 도구는 각 3D 영상을 [11]스캔에서 획득한 첫 번째 영상에 정렬하는 선형 최소 제곱 알고리즘을 사용합니다.
  3. 스무딩:영상의 랜덤 노이즈를 설명하기 위해 스무딩 커널이 적용됩니다.스무딩은 이미지의 신호 대 노이즈 비율을 높일 수 있지만 이미지 [12][13]해상도는 낮춥니다.
  4. 마스크: fMRI 이미지에서 두개골과 같은 뇌 이외의 영역을 제거합니다.
  5. Scale(스케일): 강도 변화가 스캔 과정에서 신호 변화의 비율을 나타내도록 각 복셀을 스케일링합니다.기본값은 각 복셀의 평균을 100으로 설정합니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ a b tarball의 license.h 참조
  2. ^ "Magnetism". Questions and Answers in MRI. Retrieved 2018-05-14.
  3. ^ Cox, Robert W. (1996-06-01). "AFNI: Software for Analysis and Visualization of Functional Magnetic Resonance Neuroimages". Computers and Biomedical Research. 29 (3): 162–173. CiteSeerX 10.1.1.457.6895. doi:10.1006/cbmr.1996.0014. ISSN 0010-4809. PMID 8812068.
  4. ^ Murnane, Kevin. "Tens Of Thousands Of FMRI Brain Studies May Be Flawed". Forbes. Retrieved 2018-05-14.
  5. ^ Jahn, Andrew (2012-12-28). "Andy's Brain Blog: AFNI's uber_subject.py". Andy's Brain Blog. Retrieved 2018-05-21.
  6. ^ Cox, Robert W. (1996-06-01). "AFNI: Software for Analysis and Visualization of Functional Magnetic Resonance Neuroimages". Computers and Biomedical Research. 29 (3): 162–173. CiteSeerX 10.1.1.457.6895. doi:10.1006/cbmr.1996.0014. ISSN 0010-4809. PMID 8812068.
  7. ^ Jahn, Andrew (2012-03-26). "Andy's Brain Blog: AFNI Bootcamp: Day 1". Andy's Brain Blog. Retrieved 2018-05-14.
  8. ^ "AFNI program: afni_proc.py". afni.nimh.nih.gov. Retrieved 2018-05-21.
  9. ^ "AFNI program: 3dTshift". afni.nimh.nih.gov. Retrieved 2018-05-21.
  10. ^ "Slice Timing FAQ mindhive". mindhive.mit.edu. Archived from the original on 2018-04-14. Retrieved 2018-05-21.
  11. ^ "AFNI program: 3dvolreg". afni.nimh.nih.gov. Retrieved 2018-05-21.
  12. ^ "Chapter 6 - The Analysis of fMRI Data". users.fmrib.ox.ac.uk. Retrieved 2018-05-21.
  13. ^ "AFNI program: 3dmerge". afni.nimh.nih.gov. Retrieved 2018-05-21.

외부 링크