통계 매개변수 매핑

Statistical parametric mapping
다른 용도는 SPM을 참조하십시오.

SPM(Statistical parametric mapping, SPM)은 기능 신경영상화 실험 중 기록된 뇌활동의 차이를 검사하기 위한 통계 기법이다. 그것은 칼 프리스톤에 의해 만들어졌다. 대안적으로 이러한 분석을 수행하기 위해 런던대학 영상 신경과학 웰컴학부가 만든 소프트웨어를 참조할 수도 있다.

접근하다

측정 단위

기능적 신경영상촬영은 '뇌 스캔'의 한 유형이다. 그것은 뇌 활동의 측정을 포함한다. 측정 기술은 영상 기술(예: fMRI 및 PET)에 따라 달라진다. 스캐너는 복셀로 표시되는 영역의 '맵'을 생성한다. 각 복셀은 3차원 공간에서 특정 볼륨의 활동을 나타낸다. 복셀의 정확한 크기는 기술에 따라 달라진다. fMRI 복셀은 전형적으로 정사각형의 27mm의3 부피를 나타낸다.

실험설계

연구자들은 특정한 정신 과정이나 과정과 관련된 뇌 활동을 검사한다. 한 가지 접근방식은 '과제 B에 비해 과제 A를 할 때 뇌의 어느 부분이 현저하게 더 활동적인가?'를 묻는 것이다. 조사 중인 행동을 제외하고 과제가 동일하도록 설계될 수 있지만, 뇌는 여전히 (뇌가 과제와 무관한 많은 병렬 기능을 조정하기 때문에) 과제 차이 이외의 요인들에 의해 과제들 사이의 활동 변화를 보일 가능성이 있다. 또한 신호에는 영상 처리 자체에서 발생하는 노이즈를 포함할 수 있다.

이러한 랜덤 효과를 걸러내고 조사 중인 프로세스와 관련된 활동 영역을 강조하기 위해 통계는 가장 유의한 차이를 찾는다. 여기에는 데이터를 준비하고 일반 선형 모형을 사용하여 분석하기 위한 다단계 프로세스가 포함된다.

영상 전처리

스캐너의 영상은 노이즈를 제거하거나 샘플링 오류를 수정하기 위해 사전 처리될 수 있다.

연구는 보통 주제를 여러 번 스캔한다. 스캔들 사이의 헤드의 움직임을 설명하기 위해, 영상은 일반적으로 각 영상의 복셀이 뇌의 동일한 부위와 일치하도록 조정된다. 이를 재조정 또는 움직임 보정이라고 하며, 이미지 재조정을 참조하십시오.

기능적 신경영상 연구에는 대개 여러 명의 참가자가 참여하는데, 이들은 각각 다른 모양의 뇌를 가지고 있다. 모두 같은 총체 해부학적 구조를 가지고 있을 가능성이 높으며, 전체적인 뇌 크기의 사소한 차이, 대뇌피질의 계리와 설지의 지형의 개별적인 변화, 말뭉치와 같은 깊은 구조의 형태학적 차이를 절약한다. 비교를 돕기 위해, 각 뇌의 3D 영상은 공간 정상화를 통해 피상적인 구조물이 정렬되도록 변환된다. 그러한 정상화는 일반적으로 표준 템플릿과 일치하도록 뇌 표면의 변환, 회전 및 스케일링과 비선형 뒤틀림을 포함한다. 탈레이라크-투르누스와 같은 표준 뇌지도나 몬트레알 신경학연구소(MNI)의 템플릿은 전 세계 연구자들이 결과를 비교할 수 있게 해준다.

일반적으로 가우스 필터를 사용하거나 웨이블렛 변환을 통해 복셀을 이웃과 평균화하는 데이터 노이즈(일부 이미지 편집 소프트웨어에서 사용되는 '블러' 효과와 유사)를 줄이기 위해 영상을 평활할 수 있다.

통계비교

모수 통계 모델은 실험 및 교락 효과 측면에서 데이터 변동성을 설명하기 위해 일반 선형 모델을 사용하여 각 복셀에서 잔존 변동성을 갖는 것으로 가정한다. 모형 모수의 측면에서 표현된 가설은 일변량 통계량을 사용하여 각 복셀에서 평가된다.

분석은 측정된 신호가 신경활동의 근본적인 변화로 인해 발생하는 방법에 대한 선형 콘볼루션 모델을 사용하여 시간에 따른 차이(즉, 특정 영역의 과제 변수와 뇌활동 사이의 상관관계)를 조사할 수 있다.

많은 통계 시험이 시행되기 때문에, 많은 복셀에 대한 활동 수준 비교에 의해 잠재적으로 야기될 수 있는 I형 오류(허위 양성)를 통제하기 위해 조정이 이루어져야 한다. I형 오류로 인해 과업과 관련된 배경 뇌 활동을 잘못 평가할 수 있다. 다중 비교 문제에 대해 조정되는 통계적 유의성의 새로운 기준을 설정하기 위해 영상의 홍합 수 및 연속 무작위장 이론에 근거하여 조정을 실시한다.

그래픽 표현

MRI 검사에서 색상으로 표시된 fMRI의 뇌 활성화

측정된 뇌 활동의 차이는 다양한 방법으로 표현될 수 있다.

작업 간 활동에서 가장 큰 차이를 보이는 좌표를 표시하여 표로 표시할 수 있다. 또는 뇌 활동의 차이는 뇌 '슬라이스'에 색의 조각으로 나타낼 수 있으며, 색상은 상태 간의 통계적으로 유의한 복셀의 위치를 나타낸다. 색상 구배는 t-값 또는 z-점수와 같은 통계 값에 매핑된다. 이것은 주어진 영역의 상대적 통계 강도에 대한 직관적이고 시각적으로 매력적인 지도를 만든다.

활동량 차이는 '유리 브레인'으로 표현될 수 있는데, 이는 뇌의 세 가지 윤곽을 투명하게 표현한 것이다. 활성화 패치만 음영 영역으로 볼 수 있다. 이는 주어진 통계적 비교에서 유의미한 변화의 총 영역을 요약하는 수단으로 유용하다.

소프트웨어

SPM은 기능적 신경영상 데이터의 분석을 돕기 위해 런던 대학교 영상 신경과학의 웰컴 학과에서 작성한 소프트웨어다. MATLAB를 이용하여 작성되었으며 무료 소프트웨어로 배포된다.[1]

참고 항목

참조

  1. ^ "SPM - Statistical Parametric Mapping". www.fil.ion.ucl.ac.uk. Retrieved 2019-10-03.

외부 링크