[論文レビュー] Multi-Modal Neuroimaging Analysis and Visualization Tool (MMVT)

Ohad Felsenstein, Noam Peled+15 more|arXiv (Cornell University)|Dec 20, 2019

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 51被引用数 28

ひとこと要約

MMVT は、MRI、CT、EEG、MEG、fMRI、PET、および脳内EEGデータを3次元で同時に可視化・分析できるオープンソースのマルチモodal神経画像可視化ツールです。事前処理パイプラインと Blender に基づくグラフィカルインターフェースを統合し、神経解剖学的構造に対して機能的ネットワークおよび電極位置のインタラクティブで高精細な3次元レンダリングを可能にします。

ABSTRACT

Sophisticated visualization tools are essential for the presentation and exploration of human neuroimaging data. While two-dimensional orthogonal views of neuroimaging data are conventionally used to display activity and statistical analysis, three-dimensional (3D) representation is useful for showing the spatial distribution of a functional network, as well as its temporal evolution. For these purposes, there is currently no open-source, 3D neuroimaging tool that can simultaneously visualize desired combinations of MRI, CT, EEG, MEG, fMRI, PET, and intracranial EEG (i.e., ECoG, depth electrodes, and DBS). Here we present the Multi-Modal Visualization Tool (MMVT), which is designed for researchers to interact with their neuroimaging functional and anatomical data through simultaneous visualization of these existing imaging modalities. MMVT contains two separate modules: The first includes complete stand-alone pre-processing pipelines, from raw data to statistical maps. The second module is an add-on to the open-source, 3D-rendering program Blender. It is an interactive graphical interface that enables users to simultaneously visualize multi-modality functional and statistical data on the cortex and in subcortical surfaces as well as the activity of invasive electrodes. This tool also enables highly accurate 3D visualization of neuroanatomy, including the location of invasive electrodes relative to brain structures. Each of the modules and module features can be integrated, separate from the tool, into existing data pipelines. MMVT leverages open-source software to build a comprehensive tool for data visualization and exploration This gives the tool a distinct advantage in both clinical and research domains as each has highly specialized visual and processing needs.

研究の動機と目的

• 3次元で同時に多様な神経画像モodalを可視化できるオープンソースのツールが不足しているという問題に対処すること。
• 研究者が複数の画像技術を用いた機能的脳ネットワークの空間的・時間的ダイナミクスを探索できるようにすること。
• 皮質および辺縁領域構造に対して、侵襲的電極の配置を正確に3次元で可視化すること。
• MMVT のモジュールを既存の神経画像データ処理パイプラインに統合できるようにし、研究および臨床現場での柔軟な利用を可能にすること。
• 1つのプラットフォームで統合的かつインタラクティブなマルチモーダル可視化を通じて、データの探索および解釈を向上させること。

提案手法

• スタンドアロンの事前処理パイプラインと、3次元可視化用の Blender アドオンの2つのモジュラー構成を開発した。
• オープンソースのソフトウェアを活用することで、既存の神経画像ワークフローとの拡張性および互換性を確保した。
• fMRI、EEG、MEG などの機能的データと、MRI、CT などの解剖的データを、3次元脳モデル上で同時にレンダリングできる。
• ECoG、深部電極、DBSリードを含む脳内EEGデータの可視化を可能にし、正確な空間登録を実現した。
• リアルタイムで複数モーダルのデータをナビゲート・探索できるインタラクティブなグラフィカルインターフェースを提供した。
• 高解像度の神経解剖学的構造と統合された統計マップおよび機能的ネットワーク活動の可視化により、空間的解釈を向上させた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 fMRI、EEG、MEG、PET、脳内EEGなど、多様なソースからのマルチモーダル神経画像データを、3次元空間で効果的に一緒に可視化する方法は何か？
• RQ2 オープンソースのツールが、皮質および辺縁領域の脳構造に対して侵襲的電極の正確な3次元局在化を可能にするか？
• RQ3 インタラクティブな3次元可視化が、機能的脳ネットワークの探索および解釈をどの程度向上させるか？
• RQ4 既存の神経画像データ処理パイプラインに統合可能な、モジュラーかつオープンソースのフレームワークをどのように設計できるか？
• RQ5 3次元空間における解剖的および機能的データの統合が、神経画像解析の明確さおよび実用性に与える影響は何か？

主な発見

• MMVT は、脳内EEG、fMRI、MEG、構造的画像を含む、マルチモーダル神経画像データの包括的かつオープンソースの3次元可視化ソリューションを提供する。
• 侵襲的電極の神経解剖学的構造への正確な空間登録を可能にし、臨床的および研究的精度を向上させる。
• Blenderベースのアドオンにより、皮質および辺縁領域の表面に機能的および統計的データをインタラクティブかつリアルタイムで可視化できる。
• MMVT のモジュラー設計により、事前処理パイプラインと可視化コンponentを個別に使用可能となり、多様なデータワークフローへの統合を支援する。
• 複数の画像モーダルを同時に可視化でき、3次元空間における機能的ネットワークダイナミクスの解釈を向上させる。
• オープンソースのソフトウェアを活用することで、研究および臨床神経画像分野における特殊なニーズに応じた拡張性および適合性を確保している。