[論文レビュー] ciftiTools: A package for reading, writing, visualizing and manipulating CIFTI files in R

Damon Pham, John Muschelli+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2021

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 38被引用数 38

ひとこと要約

ciftiTools は、表面ベースの fMRI 分析のための CIFTI ファイルおよび GIFTI ファイルの読み取り、書き込み、可視化、操作を可能にする R パッケージであり、皮質、側頭皮質、小脳のグレイオルダートデータへの統合的アクセスを提供する。R における高度な統計ワークフロー、例えば不要要因の回帰とスクラブビングをサポートし、グレイオルダート空間における fMRI データのエンドツーエンド分析を可能にし、成功裏にシード相関の計算と標準的な CIFTI 形式へのデータエクスポートといった重要な結果をもたらす。

ABSTRACT

There is significant interest in adopting surface- and grayordinate-based analysis of MR data for a number of reasons, including improved whole-cortex visualization, the ability to perform surface smoothing to avoid issues associated with volumetric smoothing, improved inter-subject alignment, and reduced dimensionality. The CIFTI grayordinate file format introduced by the Human Connectome Project further advances grayordinate-based analysis by combining gray matter data from the left and right cortical hemispheres with gray matter data from the subcortex and cerebellum into a single file. Analyses performed in grayordinate space are well-suited to leverage information shared across the brain and across subjects through both traditional analysis techniques and more advanced statistical methods, including Bayesian methods. The R statistical environment facilitates use of advanced statistical techniques, yet little support for grayordinates analysis has been previously available in R. Indeed, few comprehensive programmatic tools for working with CIFTI files have been available in any language. Here, we present the ciftiTools R package, which provides a unified environment for reading, writing, visualizing, and manipulating CIFTI files and related data formats. We illustrate ciftiTools' convenient and user-friendly suite of tools for working with grayordinates and surface geometry data in R, and we describe how ciftiTools is being utilized to advance the statistical analysis of grayordinate-based functional MRI data.

研究の動機と目的

• 神経画像解析における CIFTI ファイルおよび GIFTI ファイルを扱う包括的な R ツールの不足に対処すること。
• CIFTI および表面ベースの神経画像データの読み取り、書き込み、可視化、操作のための統合的で使いやすいインターフェースを提供すること。
• R の強力な統計環境を活用して、グレイオルダート空間における fMRI データの高度な統計分析を支援すること。
• 不要要因の回帰やアーチファクト除去を含む、既存の神経画像処理ツールやワークフローと統合すること。
• 前処理から可視化およびファイルエクスポートに至るまで、fMRI データの再現可能でエンドツーエンドの分析を可能にすること。

提案手法

• GIFTI ファイルからの表面幾何と関連するメトリック/ラベルデータをカプセル化するための 'xifti' S4 クラスを導入する。
• CIFTI および GIFTI ファイルのインポートとエクスポートを可能にする read_xifti および write_xifti のような関数を提供し、'dtseries'、'dscalar'、'dlabel' のインテンツをサポートする。
• select_xifti や newdata_xifti に加え、行列レベルの変換を可能にする算術演算を含む、データ操作のための関数を実装する。
• Connectome Workbench との統合により、再サンプリング、スムージング、変換を含む表面ベースの前処理を実現する。
• fMRIscrub パッケージなどの R パッケージを用いて、不要要因の回帰と DVARS を用いたスクラブビングによる統計処理を可能にする。
• view_xifti および plot メソッドを用いて、適応的カラースケーリングと皮質および側頭皮質データの 3D レンダリングを伴う自動可視化を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 R 環境内での神経画像解析において、CIFTI ファイルおよび GIFTI ファイルを効率的に読み取り、書き込み、操作する方法は何か？
• RQ2 R は、グループレベルの解析やベイズ法を含む、グレイオルダート空間における fMRI データの高度な統計モデリングをどの程度サポートできるか？
• RQ3 統合的 R パッケージは、不要要因の回帰、アーチファクトのスクラブビング、およびシードベースの相関解析を含む前処理パイプラインをどのように簡素化できるか？
• RQ4 1 つのファイル形式に皮質、側頭皮質、小脳のグレイオルダートデータを統合することで、全脳解析はどのように向上するか？
• RQ5 他の言語や環境における既存ツールと比較して、ciftiTools のパフォーマンスと使いやすさはいかがであるか？

主な発見

• ciftiTools パッケージは、R において 'dtseries'、'dscalar'、'dlabel' のインテンツをサポートする CIFTI ファイルおよび GIFTI ファイルの読み取りと書き込みを成功裏に実現した。
• このパッケージは、DCT を用いた不要要因の回帰と DVARS を用いたボリュームスクラブビングを含むエンドツーエンドの前処理を可能にし、fMRI データにおけるアーチファクトの汚染を低減した。
• 前処理後、DVARS の閾値でマークされた 9 ボリュームをスクラブした結果、1,191 ボリュームが残存した。これは、効果的なアーチファクト除去を示している。
• 後頭中間帯 (PCC) と 419 の脳領域間のシード相関分析が計算され、デフォルトモードネットワーク (DMN) の成分と強い正の相関が確認された。
• 3D 表面レンダリングを用いた可視化が行われ、結果は 'dscalar' CIFTI ファイルとして保存され、データエクスポートおよび再現性の成功が確認された。
• パッケージは、パラセレーションラベルを数値ベクトルに変換し、newdata_xifti を用いてシード相関を頂点レベルのデータにマッピングするなど、スムーズなワークフロー統合を可能にした。