SPM을 이용한 뇌영상 전처리(0): 개요

  SPM(Statistical Parametric Mapping)은 fMRI(링크)를 분석할 때 많이 사용되는 분석 도구 중 하나입니다. 뇌영상 처리의 모든 과정(전처리 & 통계분석)을 지원해주는 아주 유용한 도구입니다.

  뇌영상 분석 절차는 프로그램마다 약간씩 차이가 있지만 분석 결과상 유의한 차이를 도출하지는 않는다고 합니다(Morgan, Dawant, Li, & Pickens, 2007; Oakes et al., 2005).

  이 매뉴얼은 제 논문과 연구실 자료에 기반하여 만들어졌음을 미리 안내드립니다. 자세하게 절차를 알고 싶으신 분들은 Poldrack, Mumford와 Nichols의 책("Handbook of functional MRI data analysis)을 참고하시길 바랍니다. 김초복 교수님이 번안하여 국내 서점에서도 볼 수 있습니다(링크).

전처리

1. 통계 분석 전에 fMRI 영상 자료를 재구조화 하는 절차를 의미합니다.
2. 이 과정은 머리 움직임, timing 등에 의한 뇌영상 자료의 변산을 최소화하고,
3. 집단이나 특정 조건에 따른 뇌활성화의 차이를 분석하기 위한 준비과정이라고 보면 될 것 같습니다.

SPM을 이용한 뇌영상 전처리의 절차

  처음에는 이 포스트 내에 모든 과정을 다 작성하려고 했는데, 비효율적이라 생각하여 각각의 절차마다 내용을 짧게 작성하고 링크를 첨부하겠습니다. 필요한 내용들을 참고해주시면 감사하겠습니다.

1. Realign: 움직임 보정(링크)
2. Slice timing: 3차원 영상의 단면 획득 시점에 따른 BOLD 신호 차이 보정(링크)
3. Coregister: 개인의 기능 영상과 구조 영상의 좌표를 맞추는 과정(링크)
4. Segment: 표준화를 위한 두 번째 과정. 구조적 MRI(T1) 영상을 CSF, 백질, 회백질로 구분(링크).
5. Normalise: 개인이 뇌 영상을 표준화된 뇌 공간(MNI)에 맞추는 과정(링크)
6. Smooth: 신호대 잡음비를 높이기 위한 과정(링크)

폴더 구조

  자료를 보다 원활하게 처리하기 위해 저희 연구실에서는 다음과 같은 폴더 구조를 채택했습니다. 이 폴더 구조는 지도교수님과 박사 선생님한테 배운 것으로 저는 지금도 이런 방식을 이용하여 fNIRS 자료를 분석하고 있습니다. 당시 matlab을 다루는데 익숙하지 않아 직접 모든 과정을 처리했었는데, 만약 matlab을 익숙하게 다룰 수 있는 분이라면 이런 폴더 구조를 따르지 않아도 될 것 같습니다.

  프로젝트마다 [프로젝트 명]-[fMRI data]]-[참가자 명]으로 폴더를 구성했고, 개인의 폴더 안에는 전처리 절차에 따라 T1(구조적 MRI 영상), anal(raw fMRI 영상), r_anal(realignment를 마친 fMRI 영상), ar_anal(realignment 마친 영상에 slice timing 교정한 fMRI 영상), war_anal (normalize를 적용한 영상), swar_anal (smoothing 처리를 거친 영상), result (1st level analysis 결과)폴더를 생성했습니다. 폴더 구조에 대한 설명은 아래 그림을 참고해주세요. 

  

  이제 뇌영상 전처리를 위한 기본적인 처리를 마쳤습니다. 이제부터는 직접 SPM을 이용해서 어떤 방식, parameter를 설정하여 뇌영상을 처리하는지 그 방법에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다.