Voxel alapú morfometria

A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából

A Voxel alapú morfometria (vagy VBM, azaz Voxel-based morphometry) egy idegi képalkotó eljárásoknál használt elemzési módszer,[1] amely lehetővé teszi az agy anatómiájában található fokális eltéréseket, a statisztikai parametrikus feltérképezés, azaz SPM módszerét (térben kiterjedt statisztikai folyamatok alkotása és használata [2]) felhasználva.

Általános leírás[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

A voxel alapú morfometriával a voxelenkénti szürkeállományban lévő eltéréseket vizsgálják, például különböző populációk (tehát vizsgált személyek bizonyos csoportjai) között, [3] vagy egy változóval (pl. IQ, életkor) összefüggésben. Másrészről abban az esetben is érdemes használni, ha egy fMRI vizsgálatban szeretnénk megtudni, hogy a vér-oxigén-szint függő (Blood-oxygen-level dependent) vagy más néven BOLD fMRI hatás strukturális szürkeállomány-eltérésekből, vagy ’tisztán’ működésből eredő különbségekből ered [4]. A hagyományos morfometriában a teljes agy, vagy egyes részeinek térfogatát mérik meg: kijelölik az ábrázolni kívánt területet (figyelt terület, vagy ROI, azaz region of interest) az agyról készült felvételen, és kiszámolják a hozzá tartozó térfogatot. Ez egy időigényes és elsősorban nagyobb területek mérésére alkalmas, mivel egyes, a térfogatban mutatkozó kisebb különbségeket sokszor nem mutat ki (vannak azonban manapság - majdnem teljesen - automatizált megoldások is, amelyek sokkal kevésbé időigényesek). Emellett a hagyományos morfometria feltételezi a figyelt területek a priori megállapítását, ami szintén torzíthatja a kapott eredményeket.

A Voxel alapú morfometria alapja[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

A VBM minden agyat egy sablonhoz igazít, amely a legtöbb agyfelépítésbeli egyéni különbséget kiszűri. Ezután a képeket tovább simítják úgy, hogy minden voxel a saját és szomszédainak átlagát reprezentálja. Végül a képek térfogatát voxelenként összemérik az agyak között. A teljes folyamat lépései a következők[5]:

  1. téri normalizáció (illesztés) sztenderd térbe
  2. a szövettípusok szegmentációja (az agy különböző részeinek szövettípusok mentén való szétválasztása)
  3. moduláció – a normalizáció során bekövetkező térfogati változásokhoz korrekció
  4. simítás – minden voxel értéke az őt körülvevő voxelek súlyozott átlaga lesz, amely a képet „homályosabbá” teszi, de a kép statisztikai tulajdonságait javítja
  5. statisztika – az eltérések megállapítása és statisztikai kiértékelése

Az egyik első voxel alapú morfometriát használó kutatás, amelynek a médiában is nagy visszhangja volt, a londoni taxisok agyának egyik területét, a hippokampusz régiót vizsgálta. A VBM elemzés kimutatta, hogy a taxisok hippokampuszának hátsó része átlagosan nagyobb volt, mint a kontroll személyeké; az elülső része azonban átlagosan kisebb volt. A londoni taxisoknak jó téri tájékozódásra volt szükségük, amely képességek a kutatók szerint a hippokampusz területtel függenek össze.

Egy angol nyelvű leírás található a Voxel-Based Morphometry – The Methods[6] c. cikkben, amely a NeuroImage folyóiratban jelent meg. A szokásos módszer a statisztikai elemzésre az egyváltozós (mass univariate) eljárás, vagyis minden voxel egyenkénti elemzése, de a mintázatfelismerés módszere is használatos, például egészséges és sérült személyek megkülönböztetésénél. Így kimutatták többek között, hogy a szürkeállomány sűrűségében eltérés mutatkozik az elülső- (frontális) és halánték- (temporális) agylebenyekben skizofrén és egészséges személyek agyfelépítésében[7].

A VBM agyi aszimmetria vizsgálatára[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

A voxel alapú morfometriát elsősorban személyek közti eltérések megállapítására használják, alkalmas azonban az agyi aszimmetria, vagyis az agyféltekék neuroanatómiai eltéréseinek vizsgálatára is. Egy ilyen vizsgálat technikai menete a következő lépésekből állhat:

  1. egy, a kutatásra specifikus agyi képsablon létrehozása, a nemi arány és a jobbkezesek/balkezesek arányának kiegyenlítésével
  2. a fehérállomány és szürkeállomány sablonjainak létrehozása szegmentációból (tehát meghatározni és kinyerni ezen területeket, és abból sablont készíteni, ami a mintára jellemző)
  3. szimmetrikus fehér-és szürkeállomány sablonok létrehozása, a jobb és bal agyfélteke képeinek átlagolásával
  4. az agyról készült teljes kép szegmentációja és kinyerése (pl. a fejbőr szövetek képének eltávolítása, tehát a kép megtisztítása)
  5. a térfogat változás korrekciója, ld. feljebb a moduláció lépést
  6. téri simítás
  7. a konkrét statisztikai elemzés végrehajtása, például az általános lineáris modell alkalmazásával (pl. statisztikai parametrikus feltérképezés, azaz SPM)

Lásd még[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Jegyzetek és források[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

  1. Voxel-based morphometry, VBM
  2. Statistical Parametric Mapping, SPM
  3. Voxel based morphometry (VBM)
  4. Voxel based morphometry (VBM)
  5. Hobbs, N. & Novak, M.: Voxel-Based Morphometry
  6. John Ashburner and Karl J. Friston (June 2000). "Voxel-Based Morphometry—The Methods". NeuroImage 11 (6): 805–821. doi:10.1006/nimg.2000.0582. PMID 10860804.
  7. S. Potvin, A. Mancini-Marie, C. Fahim, B. Mensour, J. Levesque, S. Karama, M. Beauregard, P.P. Rompre and E. Stip, Increased striatal gray matter densities in patients with schizophrenia and substance use disorder: a voxel-based morphometry study, Psychiatry Research: Neuroimaging 154 (2007), pp. 275–279