복셀 기반 형태측정법

Voxel-based morphometry
클러스터 두통이 있는 환자에 대한 VBM 분석 예제.

복셀 기반 형태측정법은 복수의 뇌 영상의 복셀 비교를 통해 뇌 조직의 국소 농도의 차이를 측정하는 신경절제술에 대한 컴퓨터 접근법이다.[1]

전통적인 형태측정법에서는 뇌 스캐닝에서 영상에 관심 영역(ROI)을 그리고 동봉된 볼륨을 계산하여 전체 뇌 또는 그 하위 부분의 볼륨을 측정한다. 그러나 이는 시간이 많이 소요되며 다소 넓은 영역의 측량만 제공할 수 있다. 부피에서의 작은 차이는 간과될 수 있다. VBM의 가치는 특정 구조뿐 아니라 뇌 전체에서 차이의 종합적인 측정이 가능하다는 것이다. VBM은 모든 뇌를 템플릿에 등록하는데, 이것은 사람들의 뇌 해부학의 큰 차이를 대부분 없애준다. 그리고 나서, 각각의 복셀이 자신과 이웃의 평균을 나타내도록 뇌 이미지는 평탄해진다. 마지막으로, 이미지 볼륨은 모든 복셀에서 뇌에 걸쳐 비교된다.

그러나 VBM은 뇌 구조의 오정렬, 조직 유형의 오분류, 접힘 패턴의 차이, 피질 두께 등의 다양한 유물에 민감할 수 있다.[2] 이 모든 것이 통계적 분석을 혼동하고 실제 체적 효과에 대한 민감도를 감소시키거나 잘못된 긍정의 가능성을 증가시킬 수 있다. 대뇌피질의 경우 VBM으로 식별된 부피 차이는 피질 두께보다 피질 표면적의 차이를 대부분 반영할 수 있다는 것이 밝혀졌다.[3][4]

역사

지난 20년 동안 수백 개의 연구들이 신경학적, 정신 질환의 신경학적 구조 상관관계를 밝혀냈다. 이러한 연구들 중 많은 수가 복셀 기반 형태측정법(VBM)을 사용하여 수행되었는데, 복셀 기반 형태측정법(Voxel-based morphometry, VBM)은 구조 자기공명영상(MRI) 스캔과의 조직 농도 차이와 지역적 부피 간의 특성화를 위한 전뇌 기법이다.[5]

최초의 VBM 연구와 주류 언론에서 주목받은 연구 중 하나는 런던 택시 운전사들의 해마 뇌 구조에 관한 연구였다.[6] VBM 분석 결과 후방 해마의 뒷부분은 통제대상보다 택시기사들이 평균적으로 큰 반면 전방 해마는 작은 것으로 나타났다. 런던 택시 운전사들은 좋은 공간적 항해 기술을 필요로 하고 과학자들은 보통 해마와 이 특별한 기술을 연관시켰다.

또 다른 유명한 VBM 논문은 나이가 회색과 백색 물질에 미치는 영향과 일반 성인 465명의 CSF에 대한 연구였다.[7] VBM 분석 결과 특히 남성의 경우 전지구적 회색 물질은 연령에 따라 선형적으로 감소하는 반면, 전지구적 백색 물질은 연령에 따라 감소하지 않는 것으로 나타났다.

복셀 기반 형태측정법의 핵심적 설명은 복셀 기반 형태측정법이다.—방법[8]—NeuroImage 저널에서 가장 많이 인용된 기사 중 하나.[9] 통계 분석에 대한 일반적인 접근방식은 질량-유니바리산염(각 복셀을 별도로 분석)이지만, 패턴 인식은 예를 들어 환자를 건강한 것으로 분류하는 데 사용될 수도 있다.[10]

뇌의 비대칭성을 위해

보통 VBM은 피험자 간 차이를 검사하기 위해 수행되지만 뇌 비대칭성을 검출하는 반구 간의 신경해석학적 차이를 검사하는 데도 사용될 수 있다.[11][12] 이러한 조사를 위한 기술적 절차는 다음 단계를 사용할 수 있다.[13]

  1. 왼손과 오른손, 그리고 남성과 여성의 균형 잡힌 세트를 가진 연구용 뇌 이미지 템플릿의 구성.
  2. 분할을 통한 백색 및 회백색 물질 템플릿 구성.
  3. 우뇌와 좌뇌를 평균하여 대칭 회색과 백색 물질 템플릿의 구성.
  4. 뇌 영상의 분할 및 추출(예: 영상의 두피 조직 제거)
  5. 대칭 템플릿에 대한 공간 정규화
  6. 볼륨 변화에 대한 보정(Jacobian 결정 요인 적용)
  7. 공간 평활(각 복셀의 강도는 일반적으로 GM, WM, CSF 농도로 표현되는 국소 가중 평균이다.
  8. 일반 선형 모델에 의한 실제 통계 분석, 즉 통계 파라메트릭 매핑.

이러한 단계의 결과는 통계 파라메트릭 맵으로, 그룹 영상에서 강도(변조 단계가 적용되었는지 여부에 따라 볼륨 또는 GM 농도)가 조사 중인 다른 그룹의 강도보다 현저히 낮거나 높은 뇌의 모든 복셀을 강조한다.

관심 영역 접근 방식과 비교

VBM이 등장하기 전, 관심 영역의 수동적 정의는 뇌 구조의 부피 측정을 위한 금본위제였다. 그러나 관심 영역 접근 방식에 비해 VBM은 신경 영상화 커뮤니티 내에서 그 폭넓은 인기를 설명하는 많은 이점을 제공한다. 실제로, 그것은 어떤 구조를 평가할 것인지에 대한 사전적 결정을 요구하지 않고 개인 그룹들 간의 생체내 뇌 해부학의 초점 미세구조적 차이를 감지할 수 있는 자동화되고 비교적 사용하기 쉽고 시간 효율적이며 전체 뇌 도구다. 또한 VBM은 수동 부피 측정과 유사한 정확도를 보인다. 실제로, 여러 연구가 VBM 접근법의 생물학적 타당성에 대한 신뢰도를 제공하면서 두 기법 사이에 좋은 일치성을 보였다.[14]

참고 항목

참조

  1. ^ Ashburner, John; Friston, Karl J. (June 2000). "Voxel-Based Morphometry—The Methods". NeuroImage. 11 (6): 805–21. CiteSeerX 10.1.1.114.9512. doi:10.1006/nimg.2000.0582. PMID 10860804. S2CID 16777465.
  2. ^ John Ashburner (October 2001). "Computational anatomy with the SPM software". Magnetic Resonance Imaging. 27 (8): 1163–74. doi:10.1016/j.mri.2009.01.006. PMID 19249168.
  3. ^ Natalie L. Voets; Morgan G. Hough; Gwenaëlle Douaud; Paul M. Matthews; Anthony James; Louise Winmill; Paula Webster; Stephen Smith (2008). "Evidence for abnormalities of cortical development in adolescent-onset schizophrenia". NeuroImage. 43 (4): 665–75. doi:10.1016/j.neuroimage.2008.08.013. PMID 18793730. S2CID 1341760.
  4. ^ Anderson M. Winkler; Peter Kochunov; John Blangero; Laura Almasy; Karl Zilles; Peter T. Fox; Ravindranath Duggirala; David C. Glahn (2010). "Cortical thickness or grey matter volume? The importance of selecting the phenotype for imaging genetics studies". NeuroImage. 53 (3): 1135–46. doi:10.1016/j.neuroimage.2009.12.028. PMC 2891595. PMID 20006715.
  5. ^ Simone, Maria Stefania De; Scarpazza, Cristina (14 July 2016). "Voxel-based morphometry: current perspectives". Neuroscience and Neuroeconomics: 1. doi:10.2147/NAN.S66439. Retrieved 19 May 2016.
  6. ^ 엘리너 A맥과이어와 마찬가지로 데이비드 G.Gadian, 잉그리드 S.Johnsrude, Catriona D.좋아, 존 Ashburner, 리처드 S.J.Frackowiak, 크리스토퍼 D.Frith(2000년)."택시 운전자들의 해마 속에Navigation-related 구조적 변화".국립 과학원 회보. 97(8):4398–4403. Bibcode:2000PNAS...97.4398M. doi:10.1073/pnas.070039597.PMC18253.PMID 10716738.{{ 들고 일기}}:CS1 maint:복수의 이름:작가:(링크)았으며 같은 문제에서 원본 기사에 열거한다. 연구원의 인터뷰와 함께 뉴스 기사:
  7. ^ Catriona D. Good, Ingrid S. Johnsrude, John Ashburner, Richard N.A. Henson, Karl J. Friston and Richard S.J. Frackowiak (July 2001). "A Voxel-Based Morphometric Study of Ageing in 465 Normal Adult Human Brains" (PDF). NeuroImage. 14 (1): 21–36. doi:10.1006/nimg.2001.0786. PMID 11525331. S2CID 6392260.{{cite journal}}: CS1 maint : 복수이름 : 작성자 목록(링크)
  8. ^ John Ashburner and Karl J. Friston (June 2000). "Voxel-Based Morphometry—The Methods" (PDF). NeuroImage. 11 (6): 805–821. CiteSeerX 10.1.1.114.9512. doi:10.1006/nimg.2000.0582. PMID 10860804. S2CID 16777465.
  9. ^ 인용 횟수는 구글 스콜라(2007-12-07)[1].
  10. ^ Yasuhiro Kawasaki, Michio Suzuki, Ferath Kherif, Tsutomu Takahashi, Shi-Yu Zhou, Kazue Nakamura, Mie Matsui, Tomiki Sumiyoshi, Hikaru Seto and Masayoshi Kurachi (January 2007). "Multivariate voxel-based morphometry successfully differentiates schizophrenia patients from healthy controls". NeuroImage. 34 (1): 235–242. doi:10.1016/j.neuroimage.2006.08.018. PMID 17045492. S2CID 1951358.{{cite journal}}: CS1 maint : 복수이름 : 작성자 목록(링크)
  11. ^ K.E. Watkins, T. Paus, J.P. Lerch, A. Zijdenbos, D.L. Collins, P. Neelin, J. Taylor, Keith J. Worsley and Alan C. Evans (September 2001). "Structural Asymmetries in the Human Brain: a Voxel-based Statistical Analysis of 142 MRI Scans". Cerebral Cortex. 11 (9): 868–877. doi:10.1093/cercor/11.9.868. PMID 11532891.{{cite journal}}: CS1 maint : 복수이름 : 작성자 목록(링크)
  12. ^ E. Luders, C. Gaser, L. Jancke & G. Schlaug (June 2004). "A voxel-based approach to gray matter asymmetries". NeuroImage. 22 (2): 656–664. CiteSeerX 10.1.1.58.3228. doi:10.1016/j.neuroimage.2004.01.032. PMID 15193594. S2CID 3061292.{{cite journal}}: CS1 maint : 복수이름 : 작성자 목록(링크)
  13. ^ Catriona D. Good, Ingrid Johnsrude, John Ashburner, Richard N. A. Henson, Karl J. Friston and Richard S. J. Frackowiak (September 2001). "Cerebral Asymmetry and the Effects of Sex and Handedness on Brain Structure: A Voxel-Based Morphometric Analysis of 465 Normal Adult Human Brains NeuroImage". NeuroImage. 14 (3): 685–700. CiteSeerX 10.1.1.420.7705. doi:10.1006/nimg.2001.0857. PMID 11506541. S2CID 16235256.{{cite journal}}: CS1 maint : 복수이름 : 작성자 목록(링크)
  14. ^ Scarpazza C, De Simone M (July 2016). "Voxel-based morphometry: current perspectives". Neuroscience and Neuroeconomics. 2016 (5): 19–35. doi:10.2147/NAN.S66439.

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