Статистическое параметрическое картографирование

Статистическое параметрическое картирование ( СПМ ) — это статистический метод изучения различий в активности мозга , зарегистрированных во время экспериментов по функциональной нейровизуализации . Его создал Карл Фристон . Альтернативно это может относиться к программному обеспечению, созданному Отделением нейробиологии Wellcome в Университетском колледже Лондона для проведения такого анализа.

Подход

Единица измерения

Функциональная нейровизуализация — это один из видов «сканирования мозга». Он включает в себя измерение мозговой активности. Методика измерения зависит от технологии визуализации (например, фМРТ и ПЭТ ). Сканер создает «карту» области, которая представлена в виде вокселей . Каждый воксель представляет активность определенного объема в трехмерном пространстве. Точный размер воксела варьируется в зависимости от технологии. Вокселы фМРТ обычно представляют собой объем 27 мм. ³ в равностороннем кубоиде.

Экспериментальный дизайн

Исследователи изучают активность мозга, связанную с определенным психическим процессом или процессами. Один из подходов предполагает вопрос: «Какие области мозга значительно более активны при выполнении задачи А по сравнению с задачей Б?». Хотя задачи могут быть идентичными, за исключением исследуемого поведения, мозг все равно может демонстрировать изменения в активности между задачами из-за факторов, отличных от различий в задачах (поскольку мозг координирует множество параллельных функций, не связанных с задачей). Кроме того, сигнал может содержать шум самого процесса формирования изображения.

Чтобы отфильтровать эти случайные эффекты и выделить области деятельности, непосредственно связанные с исследуемым процессом, статистика ищет наиболее существенные различия. Это включает в себя многоэтапный процесс подготовки данных и их анализа с использованием общей линейной модели .

Предварительная обработка изображения

Изображения со сканера могут быть предварительно обработаны для удаления шума или исправления ошибок выборки.

Исследование обычно сканирует предмет несколько раз. Чтобы учесть движение головы между сканированиями, изображения обычно корректируются таким образом, чтобы вокселы на каждом изображении соответствовали (приблизительно) одному и тому же участку мозга. Это называется перенастройкой или коррекцией движения , см. перенастройку изображения.

В исследованиях функциональной нейровизуализации обычно участвуют несколько участников, каждый из которых имеет мозг разной формы. Все они, вероятно, имеют одинаковую общую анатомию, за исключением незначительных различий в общем размере мозга, индивидуальных различий в топографии извилин и борозд коры головного мозга , а также морфологических различий в глубоких структурах, таких как мозолистое тело . Чтобы облегчить сравнение, трехмерное изображение каждого мозга трансформируется таким образом, чтобы поверхностные структуры выстраивались в линию посредством пространственной нормализации . Такая нормализация обычно включает перемещение, вращение и масштабирование, а также нелинейное деформирование поверхности мозга для соответствия стандартному шаблону. Стандартные карты мозга, такие как Талайрач-Турну или шаблоны Монреальского неврологического института (MNI), позволяют исследователям со всего мира сравнивать свои результаты.

Изображения можно сглаживать, чтобы сделать данные менее зашумленными (аналогично эффекту «размытия», используемому в некоторых программах для редактирования изображений), с помощью которого воксели усредняются со своими соседями, обычно с использованием фильтра Гаусса или вейвлет -преобразования.

Статистическое сравнение

параметрические статистические Для каждого вокселя предполагаются модели с использованием общей линейной модели для описания изменчивости данных с точки зрения экспериментальных и искажающих эффектов с остаточной изменчивостью. Гипотезы, выраженные через параметры модели, оцениваются в каждом вокселе с помощью одномерной статистики .

Анализы могут исследовать различия во времени (т. е. корреляции между переменной задачи и активностью мозга в определенной области) с использованием моделей линейной свертки того, как измеренный сигнал вызван основными изменениями в нейронной активности.

Поскольку проводится множество статистических тестов, необходимо внести корректировки для контроля ошибок типа I (ложноположительных результатов), потенциально вызванных сравнением уровней активности по многим вокселям. Ошибка типа I приведет к ошибочной оценке фоновой активности мозга, связанной с задачей. Корректировки производятся на основе количества изображений в изображении и теории непрерывных случайных полей , чтобы установить новый критерий статистической значимости, который учитывает проблему множественных сравнений .

Графические представления

Различия в измеренной активности мозга можно представить по-разному.

Их можно представить в виде таблицы, отображающей координаты, показывающие наиболее существенные различия в активности между задачами. Альтернативно, различия в активности мозга могут быть показаны в виде цветных пятен на «срезе» мозга, причем цвета представляют расположение вокселей со статистически значимыми различиями между состояниями. Цветовой градиент сопоставляется со статистическими значениями, такими как t-значения или z-показатели. Это создает интуитивно понятную и визуально привлекательную карту относительной статистической силы данной области.

Различия в активности можно представить как «стеклянный мозг», представляющий три контурных изображения мозга, как если бы он был прозрачным. Только участки активации видны как области затенения. Это полезно как средство обобщения общей области значительных изменений в данном статистическом сравнении.

Программное обеспечение

SPM — это программное обеспечение, написанное Департаментом нейровизуализации Wellcome Университетского колледжа Лондона для помощи в анализе данных функциональной нейровизуализации. Он написан с использованием MATLAB и распространяется как бесплатное программное обеспечение . ^[1]

См. также

Ссылки

^ «СПМ – Статистическое параметрическое картографирование» . www.fil.ion.ucl.ac.uk. Проверено 3 октября 2019 г.

Внешние ссылки

Викикниги Викикнига СПМ.
Руководство по фМРТ Криса Рордена
Введение в фМРТ: план эксперимента и анализ данных
Cambridge Imagers — информация и учебные пособия по нейровизуализации.
Кнопки в презентации SPM5 PowerPoint из курса SPM для чайников
ISAS (иктально-интериктальный ОФЭКТ-анализ с помощью СЗМ) - Йельский университет
AutoSPM: автоматизированный СЗМ для хирургического планирования

[1] «СПМ – Статистическое параметрическое картографирование» . www.fil.ion.ucl.ac.uk. Проверено 3 октября 2019 г.

[1]