SPM을 이용한 뇌영상 전처리(6): Smoothing

SPM을 이용한 뇌영상 전처리, 그 마지막 단계인 smoothing입니다. 이 절차는 fMRI 영상의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 주변 복셀들의 신호를 고려하여 intensity를 보정하는 영상 처리 과정이라고 보면 될 것 같습니다. 다만, 통계 분석에 따라서 적용하지 않는 경우가 있습니다. regional homogeneity (ReHO)이나 multivariate pattern analysis (MVPA)을 할 떄는 smoothing을 사용하지 않는 것을 권장하기도 합니다.

Smoothing 개요

1. Smoothing은 한 복셀(3D 영상의 최소 단위)의 값을 이웃 복셀의 값을 평균하여 보정하는 절차입니다.
2. 이 과정은 고주파수 대역의 앖을 제거함으로써, 신호대 잡음비를 향상시킨다고 알려져 있습니다. 다시 말해, random field theory를 사용할 때 통계 분석의 타당성을 향상시킵니다.
3. 일반적으로 Gaussiaion Full Half Maximum (FWHM) kernel을 이용하여 값을 보정합니다. 아래의 그림을 보시면 대략 어떤 방식으로 값들을 보정하는지 아실 수 있습니다.

SPM에서 smoothing을 실시하는 방법

1. Smoothing 선택

1. SPM fMRI에서 [Smoothing]을 선택합니다. 두 가지 방법이 있는데 아래 그림을 참고해주세요.
   
   
   

2. 세션별 fMRI 영상 추가

1. [Smoothing]을 선택하고 나면 다음과 같은 창이 화면에 나타날 것입니다.
   
   
   
2. 여기서 [Images to Smooth]에 smoothing을 실시할 fMRI 영상(normalization을 실시한 영상, war_fMRI)을 추가합니다. Dependency를 이용하여 설정할 수도 있습니다.
   
   
   

3. 설정값 입력

1. Smoothing에서는 FWHM값의 설정값을 바꿔줘야 할 때가 있습니다.
2. 기본값은 [8 8 8]로 되어 있는데 요즘에는 권장되지 않는 것으로 알고 있습니다. 저는 [6 6 6]으로 변환하여 Smoothing을 했습니다. 아래의 그림을 보시면 Smoothing에 따른 차이를 확인하실 수 있습니다.
   
   
   

   

   출처: http://fcp-indi.github.com/docs/user/smoothing.html

4. Smoothing 진행

1. Smoothing을 진행하고 나면 파일명 앞에 's'가 붙어 swar_fMRI 파일이 생성될 것입니다. 생성 여부를 확인해주세요.

마치며

  이제 fMRI 전처리 단계를 모두 마쳤습니다. 이후에는 1st level 분석(개인분석)을 실시하고 생성된 contrast image를 이용하여 2nd analysis(집단분석)을 수행할 수 있을 것입니다. 만약 resting-state fMRI를 분석하는 것이라면 detrend나 bandpass filtering과 같은 몇 가지 처리 과정을 더 거쳐야 할 것입니다. 그 다음 과정에 대해서는 따로 준비가 되면 포스팅을 하도록 하겠습니다. 따라오느라 고생 많으셨습니다 :)

다시보기

0). SPM을 이용한 fMRI 전처리 개요(링크)

1). SPM을 이용한 realignment(링크)
2) SPM을 이용한 slice timing correction(링크)

3). SPM을 이용한 coregistration(링크)

4). SPM을 이용한 segment(링크)