群発性頭痛患者に対する VBM 分析の例。

ボクセルベースの形態計測は、複数の脳画像をボクセル単位で比較することで脳組織の局所的な集中の違いを測定する、神経解剖学への計算的アプローチです。 [ 1 ] [ 2 ]従来の形態計測では、脳スキャンからの画像上に関心領域 (ROI) を描画し、囲まれた体積を計算することで、脳全体またはそのサブ部分の体積が測定されます。しかし、これは時間がかかり、かなり大きな領域の測定値しか提供できません。体積の小さな違いが見落とされる可能性があります。 VBM の価値は、特定の構造だけでなく、脳全体の違いを包括的に測定できることです。 VBM はすべての脳をテンプレートに登録し、人々の間での脳の構造の大きな違いのほとんどを取り除きます。次に、脳画像は各ボクセルがそれ自体と隣接するボクセルの平均を表すように平滑化されます。最後に、画像体積がすべてのボクセルで脳間で比較されます。

しかし、VBMは脳構造のずれ、組織タイプの誤分類、襞のパターンや皮質の厚さの違いなど、様々なアーティファクトの影響を受けやすい。[ 3 ]これらは全て統計解析を混乱させ、真の体積効果に対する感度を低下させたり、偽陽性の可能性を高めたりする可能性がある。大脳皮質の場合、VBMで特定される体積の違いは、皮質の厚さの違いではなく、主に皮質の表面積の違いを反映している可能性があることが示されている。[ 4 ] [ 5 ]

歴史

[編集]

過去20年間にわたり、数百件の研究が神経疾患および精神疾患の神経解剖学的構造相関を明らかにしてきました。これらの研究の多くは、構造磁気共鳴画像（MRI）スキャンからグループ間の局所的な体積および組織濃度の違いを特徴付ける全脳技術であるボクセルベース形態計測（VBM）を用いて実施されました。[ 6 ]

VBM研究の初期の一つであり、主流メディアでも注目を集めた研究の一つは、ロンドンのタクシー運転手の海馬脳構造に関する研究でした。[ 7 ] VBM分析の結果、タクシー運転手は対照群と比較して後部海馬の後ろの部分が平均して大きく、前部海馬が小さいことが示されました。ロンドンのタクシー運転手は優れた空間ナビゲーション能力を必要としており、科学者は一般的に海馬をこの特定の能力と関連付けています。

もう一つの有名なVBM論文は、465人の正常な成人の灰白質、白質、脳脊髄液に対する加齢の影響についての研究でした。[ 8 ] VBM分析では、特に男性において、全灰白質は加齢とともに直線的に減少するのに対し、全白質は加齢とともに減少しないことが示されました。

ボクセルベース形態計測法の重要な説明は、ボクセルベース形態計測法—方法[ 9 ]であり、これはNeuroImage誌で最も引用されている論文の一つである。[ 10 ]統計解析の通常のアプローチは質量単変量（各ボクセルを個別に解析する）であるが、パターン認識も使用される可能性があり、例えば患者と健常者の分類に使用される。[ 11 ]

脳の非対称性について

[編集]

通常、VBMは被験者間の差異を調べるために行われますが、脳の非対称性を検出するために半球間の神経解剖学的差異を調べるために使用されることもあります。[ 12 ] [ 13 ]このような調査のための技術的な手順は、次の手順に従います。[ 14 ] [ 15 ]

  1. 左利きと右利き、男性と女性のバランスの取れたセットによる研究固有の脳画像テンプレートの構築。
  2. セグメンテーションからの白質および灰白質テンプレートの構築。
  3. 右大脳半球と左大脳半球を平均化して対称的な灰白質と白質のテンプレートを構築します。
  4. 脳画像のセグメンテーションと抽出（例：画像内の頭皮組織の除去）。
  5. 対称テンプレートへの空間正規化
  6. 体積変化の補正（ヤコビ行列式の適用）
  7. 空間スムージング (各ボクセルの強度は、通常、GM、WM、CSF の濃度として表される局所的な加重平均です)。
  8. 一般線形モデルによる実際の統計分析、すなわち統計パラメトリックマッピング。

これらの手順の結果は統計パラメトリック マップであり、グループ イメージ内の強度 (変調手順が適用されているかどうかに応じて体積または GM 濃度) が調査中の他のグループの強度よりも大幅に低い/高い脳のすべてのボクセルを強調表示します。

関心領域アプローチと比較して

[編集]

VBMが登場する以前は、関心領域の手動による描写が脳構造の体積測定のゴールドスタンダードでした。しかし、関心領域アプローチと比較して、VBMには多くの利点があり、神経画像コミュニティで広く普及しています。実際、VBMは自動化されており、比較的使いやすく、時間効率の高い全脳ツールであり、評価する構造を事前に決定する必要なく、個体群間の生体内脳解剖における局所的な微細構造の違いを検出できます。さらに、VBMは手動体積測定と同等の精度を示します。実際、いくつかの研究では2つの手法の間に良好な対応関係が示されており、VBMアプローチの生物学的妥当性に対する信頼性が高まっています。[ 16 ]

参照

[編集]
WikibooksにはSPM/VBMに関する書籍があります。

参考文献

[編集]
  1. ^ Ashburner, John; Friston, Karl J. (2000年6月). 「ボクセルベース形態測定法—その方法」. NeuroImage . 11 ( 6): 805–21 . CiteSeerX  10.1.1.114.9512 . doi : 10.1006/nimg.2000.0582 . PMID  10860804. S2CID  16777465 .
  2. ^ Wright, IC; McGuire, PK; Poline, JB; Travere, JM; Murray, RM; Frith, CD; Frackowiak, RS; Friston, KJ (1995). 「統合失調症における灰白質密度の統計解析のためのボクセルベース手法」NeuroImage . 2 (4): 244–52 . doi : 10.1006/nimg.1995.1032 . PMID 9343609 . 
  3. ^ John Ashburner (2001年10月). 「SPMソフトウェアを用いた計算解剖学」 .磁気共鳴画像. 27 (8): 1163–74 . doi : 10.1016/j.mri.2009.01.006 . PMID 19249168 . 
  4. ^ Natalie L. Voets; Morgan G. Hough; Gwenaëlle Douaud; Paul M. Matthews; Anthony James; Louise Winmill; Paula Webster; Stephen Smith (2008). 「青年期発症統合失調症における皮質発達異常の証拠」NeuroImage . 43 ( 4): 665–75 . doi : 10.1016/j.neuroimage.2008.08.013 . PMID 18793730. S2CID 1341760 .  
  5. ^ Anderson M. Winkler; Peter Kochunov; John Blangero; Laura Almasy; Karl Zilles; Peter T. Fox; Ravindranath Duggirala; David C. Glahn (2010). 「皮質厚か灰白質容積か？イメージング遺伝学研究における表現型選択の重要性」 . NeuroImage . 53 (3): 1135–46 . doi : 10.1016/j.neuroimage.2009.12.028 . PMC 2891595. PMID 20006715 .  
  6. ^ Simone, Maria Stefania De; Scarpazza, Cristina (2016年7月14日). 「ボクセルベース形態測定：現在の展望」 Neuroscience and Neuroeconomics : 1. doi : 10.2147/NAN.S66439 . 2016年5月19日閲覧。
  7. ^ Eleanor A. Maguire、David G. Gadian、Ingrid S. Johnsrude、Catriona D. Good、John Ashburner、Richard SJ Frackowiak、Christopher D. Frith (2000). 「タクシー運転手の海馬におけるナビゲーション関連の構造変化」 . Proceedings of the National Academy of Sciences . 97 (8): 4398– 4403. Bibcode : 2000PNAS...97.4398M . doi : 10.1073 / pnas.070039597 . PMC 18253. PMID 10716738 .  {{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)同号の原記事に対する解説：研究者へのインタビューを含むニュース記事：
  8. ^ Catriona D. Good, Ingrid S. Johnsrude, John Ashburner, Richard NA Henson , Karl J. Friston , Richard SJ Frackowiak (2001年7月). 「465人の正常成人脳における老化のボクセルベース形態計測研究」(PDF) . NeuroImage . 14 (1): 21– 36. doi : 10.1006/nimg.2001.0786 . PMID 11525331. S2CID 6392260 .   {{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
  9. ^ John AshburnerとKarl J. Friston (2000年6月). 「ボクセルベース形態測定法—その方法」 ( PDF) . NeuroImage . 11 (6): 805– 821. CiteSeerX 10.1.1.114.9512 . doi : 10.1006/nimg.2000.0582 . PMID 10860804. S2CID 16777465 .    
  10. ^ 引用数はGoogle Scholar（2007年12月7日） [1]による検索から明らかである。
  11. ^ 川崎康弘、鈴木道夫、フェラス・ヘリフ、高橋勉、周志裕、中村一恵、松井美枝、住吉富樹、瀬戸光、倉知正義 (2007年1月)。 「多変量ボクセルベースの形態計測により、統合失調症患者と健康な対照者を区別することに成功しました。」ニューロイメージ。34 (1): 235–242。土井: 10.1016/j.neuroimage.2006.08.018。PMID 17045492。S2CID 1951358。  {{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
  12. ^ KE Watkins, T. Paus, JP Lerch, A. Zijdenbos, DL Collins, P. Neelin, J. Taylor, Keith J. Worsley , Alan C. Evans (2001年9月). 「ヒト脳の構造的非対称性：142枚のMRIスキャンのボクセルベース統計解析」 . Cerebral Cortex . 11 (9): 868– 877. doi : 10.1093/cercor/11.9.868 . PMID 11532891 . {{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
  13. ^ E. Luders、C. Gaser、L. Jancke & G. Schlaug (2004 年 6 月)。 「灰白質の非対称性に対するボクセルベースのアプローチ」。ニューロイメージ。22 ( 2 ) : 656–664。CiteSeerX 10.1.1.58.3228 。土井: 10.1016/j.neuroimage.2004.01.032。PMID 15193594。S2CID 3061292。   {{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
  14. ^ Catriona D. Good、Ingrid Johnsrude、John Ashburner、Richard NA Henson、Karl J. Friston、Richard Frackowiak (2001年9月). 「脳の非対称性と性別および利き手が脳構造に及ぼす影響：465人の正常成人脳のボクセルベース形態計測分析 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: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
  15. ^ F. Kurth, C. Gaser, E. Luders (2015). 「統計的パラメトリックマッピング（SPM）におけるボクセル単位の灰白質非対称性解析のための12ステップユーザーガイド」. Nature Protocols . 10 (2): 293– 304. doi : 10.1038/nprot.2015.014 . PMID 25591011 . {{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
  16. ^ Scarpazza C, De Simone M (2016年7月). 「ボクセルベース形態測定：現在の展望」 . Neuroscience and Neuroeconomics . 2016 (5): 19– 35. doi : 10.2147/NAN.S66439 .

さらに読む

[編集]
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Voxel-based_morphometry&oldid=1310032433"