SPM을 이용한 뇌영상 전처리(1): Realignment

지난 게시글(링크)에서 SPM을 이용한 뇌영상 전처리의 개략적인 절차와 이를 효율적으로 관리할 수 있는 폴더 구조에 대해서 설명을 드렸습니다. 이번에는 첫 번째 절차인 Realignment 방법에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다.

Realignment 개요

1. MRI 스캐너 자체에는 문제가 없다는 가정 하에, 뇌영상 자료 분석을 어렵게 하는 대표적인 비신경 잡음은 머리 움직임 잡음입니다.
2. 뇌영상 촬영 도중 참가자가 머리를 움직이게 되면 여 러 시계열에 걸쳐져 얻어진 부피영상들에서 머리 위치가 서로 일치하지 않고 차이가 생기 게 되고, 이러한 차이는 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다(특히, 뇌실 주변부). 아래의 그림은 그 사례를 보여줍니다. 
3. 이는 통계적 민감도를 떨어뜨리는 요인으로 작용하기도 합니다.
4. 심한 경우 자료를 폐기해야 할 수도 있습니다. MRI 영상 촬영 비용을 생각해보면 뼈아픈 손실이죠.
5. 머리 움직임의 영향력이 강조됨에 따라 fMRI 논문 작성시 머리 움직임이 심각하지 않았다는 증거들을 제공해주는게 중요해지고 있습니다. 

과거에 캡처해놓은 자료인데 출처를 못 찾겠네요. 이 자료의 출처를 아시는 분은 제보 바랍니다.

머리 움직임을 방지하는 방법

  머리 움직임을 방지하는 몇 가지 좋은 방법들이 있습니다. 그 중 하나는 물리적으로 MRI 스캔 도중에 머리를 움직이지 못하게 하도록 특별한 장비를 착용하는 것입니다. 다만 이런 장비를 착용하는 것은 아무래도 불편감을 유발하기 때문에 오랜 시간 착용하는 것은 지양할 필요도 있습니다. 이런 장비를 가용하지 못할 때는, 머리를 움직이지 않는 훈련을 일정시간 가진 후 촬영에 임할 수 있겠습니다. 그렇지만 이미 얻어진 자료들에서 관찰된 머리 움직임은 통계적 절차를 이용하여 제거할 수밖에 없습니다.

SPM에서 머리 움직임을 교정하는 방법

1. SPM의 realignment 과정에서 사용하는 움직임 잡음 보정 절차는 MRI 영상 촬영 도중 머리 위치의 수직 이동(translation)이나 회전 (rotation)을 고려하여 신호값들을 보정하는 강체 교정(rigid-body registration)입니다.
2. 강체 교정 을 통해 계산된 움직임 모수(parameter)는 추후 1st level analysis에서 가외 변인을 제거하기 위한 회귀 분석에서 사용됩니다. 
3. 이제 SPM을 이용하여 realignment 절차에 대해서 말씀드리겠습니다.

1. Realign 선택

1. 먼저 SPM에서 realignment를 선택합니다. 두 가지 방법이 있는데, 아래 그림을 참고해주세요.
   
   
    
2. Realign (Estimate)를 사용할 수도 있습니다. 참고로 이 방법은 움직임 모수만 추정합니다. 다시말해, 움직임값이 교정된 새 영상을 생성하지는 않습니다. 2015년에 갔던 워크샵에서는 후자의 방법이 더 낫다고 추천해줍니다. 통계적 조작을 가하는 절차를 많이 적용하는 것이 원자료의 손실을 야기할 수 있기 때문입니다.

2. fMRI 영상 추가

1. Realign을 선택하고 나면 다음과 같은 화면이 나타날 것입니다.
   
   
   
   
   
2. 여기서 [Data]를 더블클릭하고 fMRI 영상이 있는 directory에서 fMRI scan을 추가할 수 있습니다.
3. 만약 여러 세션에 걸쳐 fMRI 영상을 획득했다면, [Data]를 한번 선택하고 [Current Item: Data] 밑에 있는 New: Session을 세션수에 맞게 클릭해주시면 됩니다. 그리고 각 세션마다 fMRI 자료를 추가하면 됩니다. 절차는 아래의 그림을 참고해주세요.
   

   
   
   
   
   
4. 만약 세션을 구분했다면 세션마다 정확한 fMRI 자료가 입력됐는지 확인해주세요.
   

   
   

3. 기본 설정(defaults)

1. Realignment에서는 기본 설정에서 특별히 손을 대지 않아도 됩니다.
2. 설정 중 주목하셔야 하는 부분은 [Reslice Options] 밑에 있는 [All images -> Mean image]가 있습니다. 이 부분은 뇌영상을 reslice하고 mean image도 생성합니다. 

4. 결과물(output)

1. mean*.nii: 참가자의 평균 뇌영상
   
    
2. Filename prefilx: 파일명에 'r'이 추가된 것을 확인해주세요.
   

   
3. rp_session1.txt: 참가자의 움직임 parameter가 포함되어 있는 파일입니다.
   
   
4. 이 파일은 다음과 같은 정보를 포함하고 있습니다.

5. 움직임 검토

1. 조금 전에 설명드린 rp_.txt 파일을 자세히 보면 각 세션마다 참가자가 머리를 얼마나 움직였는지 확인할 수 있습니다. 그 정도를 확인하여 분석 가능한 수준인지, 아닌지를 살펴볼 필요가 있습니다.
   
   
   
   
   
2. 일반적으로 1 voxel(부피소: 3-D영상을 구성 하는 단위 화소, 일반적으로 한 voxel은 한 면 은 2-3 mm 정도의 해상도를 가진다) 단위 이 상 움직였거나 회전했다면 해당 참가자의 자료는 사용하지 않는 것이 권장됩니다. 
3. 머리 움직임의 정도를 확인하기 위한 최신 방법들도 있습니다. 예를 들어, 부피영상(volume)마다 머리의 움직임을 계산하거나(Power, Barnes, Snyder, Schlaggar, & Petersen, 2012), MRI 신호 강도의 변화를 계산하는 방법(Smyser et al., 2010) 등이 있습니다.

마치며

  fMRI 전처리의 첫 단계 움직임 교정(realignment)에 대해서 다뤘습니다. 한 가지 명심해야 하는 것은 이 보정만으로는 움직임과 관련된 모든 잡음(artifact)을 교정하지는 못한다는 것입니다. 물리적인 움직임을 최소화 하는 것이 그만큼 중요하다는 것을 잊지 말아주시고, 자료를 검토하면서 문제가 있는 참가자들의 자료는 (마음이 아프지만) 분석에서 제외하는 것이 좋다고 생각합니다. 이만 마치도록 하겠습니다. 혹시 궁금한 점이 있으면 댓글로 문의주세요!

다시보기

0). SPM을 이용한 fMRI 전처리 개요(링크)

→ 2) SPM을 이용한 slice timing correction(링크)

3). SPM을 이용한 coregistration(링크)
4). SPM을 이용한 segment(링크)
5). SPM을 이용한 normalization(링크)
6). SPM을 이용한 smoothing(링크)