지역 Gyrification 인덱스를 계산하기위한 단계별 자습서 : MR 이미지에서 두피 접기를 측정하는 방법

이 절차의 전반적인 목표는 뇌 MRI를 기반으로 매우 정밀한 해상도로 피질 접힘 또는 자이피케이션(gyrification)을 정량화하는 것입니다. 이는 먼저 free surface 소프트웨어를 사용하여 피질 표면의 정확한 3차원 표현을 생성함으로써 달성됩니다. 두 번째 단계는 형태학적 닫기(morphological closing) 알고리즘을 사용하여 피질 표면에 밀착되어 휘어지는 외부 표면을 구축하는 것입니다.

다음으로 외표면에 수백 개의 중첩되는 원형 영역을 생성하고, 이를 각각의 대응하는 피질 영역 패치와 매칭합니다. 그런 다음 각 지점에서 두 대응 영역의 비율을 계산하여 국소화 개별 지도를 생성하며, 이는 이후 서로 다른 진단 그룹 간의 통계적 비교에 사용될 수 있습니다. 결과적으로 성장한 아동, 청소년 또는 성인의 피질 구조를 측정함으로써 생후 첫 몇 달 동안 발생한 비정상적인 피질 발달을 찾아낼 수 있습니다.

곡률 기반 또는 세포 형태 기하학적 분석과 같은 기존 기술과 비교하여 이 방법의 주요 장점은, 원형 벽의 제약 없이 해석하기 쉬운 측정을 제공하며 매우 정밀한 해상도를 보여준다는 점입니다. 이 방법은 정신과적 질환이나 신경발달 장애의 발생과 관련된 몇 가지 핵심적인 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 즉, 피질 접힘이라는 매우 초기 단계의 신경발달 사건이 이후 성인기의 병리 기전 발달에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.

우리는 수십 년 동안 비교 신경해부학에서 사용되어 온 뇌화 지수(encephalization index)가 구현 방식의 문제점만 극복할 수 있다면 뇌 발달의 매우 강력한 지표가 될 수 있다는 점을 깨닫고 이 기술에 대한 아이디어를 처음 얻었습니다. 이 방법은 저희 그룹의 선임 연구원인 Mari와 Jean Philip Tran 연구실의 선임 연구원인 Mari Ra가 시연할 것입니다. 프로토콜의 이 첫 번째 부분에서는 표준 FreeSurfer 파이프라인을 사용합니다.

여기에 상세히 설명된 명령어는 피질 표면 재구성을 달성하는 한 가지 방법을 나타내지만, 원본 MRI DICOM 데이터를 FreeSurfer로 가져오기 위해 동등한 명령어를 사용할 수도 있습니다. 먼저 폴더 구조를 생성하십시오. 다음으로, 해당 피험자의 MRI 폴더로 이동하여 원본 MRI를 FreeSurfer 형식으로 변환하십시오.

그 후 변환된 볼륨을 시각화합니다. 방향이 올바른지, 대비가 충분한지, 그리고 이미지가 밀리지 않았는지 확인하여 이미지 품질을 검증하십시오. 다음으로, FreeSurfer를 사용하여 3차원 피질 메시 모델을 생성합니다.

이 과정은 몇 시간 동안 진행됩니다. Barrett의 문제를 해결하기 위해, Cellie free surfer는 먼저 단일 백질 볼륨을 생성하며, 이는 나중에 전체 백질 표면의 시작점으로 사용됩니다. 우선, 재구성 과정은 국소 강도 기울기에 따라 회백질 표면을 최적화합니다.

그 후, 이 표면을 회색질(gray matter)과 뇌척수액(CSF)의 경계면까지 추가로 확장하여 파일 메쉬 모델(pile mesh model)을 생성합니다. 재구성 과정을 통해 반구당 약 150,000개의 점으로 구성된 두 개의 3D 메쉬 모델이 생성됩니다. 흰색 모델은 회색질-백질 경계면을 나타내며, 파일 모델은 회색질-뇌척수액 경계면을 나타냅니다.

모든 표면과 부피는 고유 공간에 있으므로 변형 없이 측정이 가능합니다. 이제 두 표면을 겹쳐서 재구성된 표면들의 정확도를 확인하십시오. 예시에서는 free surfer 패키지로 제공된 피험자의 정렬 상태를 보여줍니다.

재구성 과정의 결과를 수동으로 보정하기 위해, 흰색 표면이 회색-흰색 경계면을 정확하게 따르는지 확인하고 혈관과 막이 파일 표면에 포함되지 않도록 하십시오. FreeSurfer 위키의 튜토리얼을 참조하십시오. 표면 설정이 만족스럽다면 국소 회백질 지수(local gyrification index) 또는 LGI를 계산하십시오.

이 명령은 일반적으로 한 명의 연구 참여자의 양쪽 뇌 반구에 대해 약 3시간 동안 실행됩니다. 워크스테이션의 성능에 따라, LGI 프로세스는 모폴로지컬 클로징(morphological closing) 연산을 이용해 외면을 생성하는 것으로 시작됩니다. 그 후 외면 위에 약 800개의 중첩되는 원형 관심 영역(region of interest)이 생성됩니다.

이러한 각 영역에 대해, 더미 표면에 해당하는 관심 영역(region of interest)이 정의됩니다. 전체 계산 과정은 피질 표면의 각 지점에 대해 하나의 LGI 값을 포함하는 개별 지도의 생성으로 마무리됩니다. 결과적으로 LGI 계산이 끝나면 한쪽 반구당 약 150,000개의 값이 산출됩니다.

각 피험자의 양측 반구 모두 FreeSurfer에서 정상인 것으로 확인될 수 있습니다. LGI 값은 일반적으로 1에서 5 사이입니다. 빠른 확인을 위해 최소 임계값을 1로 설정할 수 있습니다.

통계적 그룹 비교의 목적은 성별과 연령의 영향을 제어하면서, 피질 표면 단계의 각 정점(vertex)에서 그룹의 효과를 정량화하는 것입니다. 모든 피험자와 입력 데이터를 사용하여 연구 특이적 템플릿(study specific template)을 생성하는 것부터 시작하십시오. 이 명령은 average라는 이름의 피험자를 생성합니다.

다음으로, 그룹 간 LGI 결과를 비교하기 위해 기존 명령어를 사용하려면 연구에 참여한 피험자의 정보가 포함된 텍스트 파일을 생성하십시오. 이는 free surfer 그룹 기술 파일(group descriptor file)이라고도 합니다. 그런 다음 각 반구의 평균 피험자 공간에서 LGI 데이터를 다시 샘플링하십시오.

신호 대 잡음비를 낮추기 위해 피질 표면의 데이터를 평활화합니다. 이제 각 정점 수준에서 집단 간 비교를 계산합니다. 이를 위해서는 대조 텍스트 파일을 생성해야 합니다.

예를 들어, FSG D 텍스트의 경우, 연령과 성별을 통제하면서 대조군과 환자군 사이의 차이를 계산하기 위해 대비 텍스트 파일에 1, -1, 0 값을 포함해야 합니다. 마지막으로 비교 분석을 실행하십시오. 그런 다음, 새로 생성된 데이터 파일을 로드하여 TK surfer를 통해 평균 피험자의 결과를 시각화하십시오.

정점별 분석(Vertex wise analysis)은 각 지점에 색상으로 구분된 P 값이 겹쳐져 표시되는 통계 지도를 생성합니다. 이 예시는 주로 뇌의 내측 영역에서 유의미하게 감소한 활성화를 보여줍니다. '오버레이 설정(configure overlay)' 옵션을 사용하여 P 임계값을 추가로 수정하고, 허위 발견율(false discovery rate)을 이용해 다중 비교 보정을 수행할 수 있습니다.

Q deck은 이전에 커맨드 라인으로 설명된 바와 같이 FreeSurfer에 구현된 그래픽 사용자 인터페이스입니다. 또한 국소 회백질 위축 지수(localification index)와 함께 Q deck을 사용하려면 연구별 템플릿이 필요합니다. 먼저 LGI 데이터를 평활화(smooth)하십시오. QE는 데이터 테이블 구축을 필요로 합니다.

여기에는 서로 다른 그룹에 대한 설명과 연령과 같은 기타 교란 변수가 포함됩니다. Q deck의 종속 변수 목록에 LGI가 없는 경우, 홈 디렉토리에 있는 Q deck RC 파일에 다음 줄을 추가하십시오. Q deck을 사용하면 명령줄(command line)과 정확히 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 나아가 Montecarlo 시뮬레이션을 사용하여 다중 비교를 보정할 수 있습니다.

국소분화지수(LGI)는 정점(Vertex) 단위 분석을 위해 개발되었으나, 데이터를 더 거시적인 수준에서 평균화하는 것이 유용할 수 있습니다. 탐색적 분석을 위해 FreeSurfer에 통합된 피질 구획화 체계의 34개 뇌회(gyro) 영역에 대한 평균 LGI 값을 추출할 수 있습니다. 이렇게 측정된 값들은 표준 통계 소프트웨어를 사용하여 서로 다른 그룹 간에 비교 분석될 수 있습니다.

따라서 필지별 분석은 통계적 비교 횟수를 제한하는 효과적인 방법이 될 수 있습니다. 하지만 각 지점의 LGI는 이미 주변 관심 영역의 층위화를 정량화하고 있습니다. 결과적으로, 주어진 관심 영역 내의 평균 LGI는 인접한 관심 영역의 층위화 정도를 어느 정도 반영할 수 있습니다.

FreeSurfer 또는 LGI 처리 중에 발생할 수 있는 문제에 대한 해결 방법은 FreeSurfer 메일링 리스트의 아카이브를 참조하십시오. 본 절차와 더불어 피질 두께 측정이나 T tractography와 같은 다른 방법들을 병행하여 사용할 수 있습니다. 이를 통해 초기 수초화 변화가 향후 피질 발달 또는 백질 경로 발달과 어떻게 연관되는지 확인할 수 있습니다.

이 영상을 시청하시면 피질 표면의 3차원 표현을 생성하는 방법, 개별 지도 생성 방법, 그리고 그룹 간 비교를 통해 피질 접힘의 통계적으로 유의미한 퇴행을 검출하는 방법에 대해 충분히 이해하실 수 있을 것입니다.