[論文レビュー] Quantitative mapping of the brain's structural connectivity using diffusion MRI tractography: a review

Fan Zhang, Alessandro Daducci+7 more|arXiv (Cornell University)|Apr 23, 2021

Advanced Neuroimaging Techniques and Applications参考文献 473被引用数 11

ひとこと要約

このレビューでは、健康および疾患状態における脳の構造的結合をマッピングするための定量的拡散MRI tractographyについて包括的な概要を提供しており、主な手法的ステップ（tractography補正、セグメンテーション、定量化）を網羅している。技術的進歩が著しいにもかかわらず、最適な手法についての合意が存在しないことが強調されている。神経発達、老化、神経疾患および精神疾患にわたる応用分野において顕著である。

ABSTRACT

Diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) tractography is an advanced imaging technique that enables in vivo mapping of the brain's white matter connections at macro scale. Over the last two decades, the study of brain connectivity using dMRI tractography has played a prominent role in the neuroimaging research landscape. In this paper, we provide a high-level overview of how tractography is used to enable quantitative analysis of the brain's structural connectivity in health and disease. We first provide a review of methodology involved in three main processing steps that are common across most approaches for quantitative analysis of tractography, including methods for tractography correction, segmentation and quantification. For each step, we aim to describe methodological choices, their popularity, and potential pros and cons. We then review studies that have used quantitative tractography approaches to study the brain's white matter, focusing on applications in neurodevelopment, aging, neurological disorders, mental disorders, and neurosurgery. We conclude that, while there have been considerable advancements in methodological technologies and breadth of applications, there nevertheless remains no consensus about the "best" methodology in quantitative analysis of tractography, and researchers should remain cautious when interpreting results in research and clinical applications.

研究の動機と目的

• 拡散MRIを用いた脳の構造的結合マッピングのための定量的 tractography 手法に関する体系的レビューを提供すること。
• tractography補正、セグメンテーション、定量化における手法的選択の妥当性、欠点、人気を評価すること。
• 神経発達、老化、神経疾患および精神疾患、およびニューロサージェリーにおける tractography を用いた研究の知見を統合すること。
• 広範な採用と技術的進歩にもかかわらず、最適な解析手法についての合意がないことの意義を強調すること。
• 手法のばらつきと標準化の欠如のため、研究者および臨床医が tractography 結果を慎重に解釈するようガイドすること。

提案手法

• tractography補正、セグメンテーション、定量化という3つのコアな処理ステップの体系的レビュー。
• その背後にある仮定、正確性、計算負荷に基づいて tractography 手法を分類・比較すること。
• 曖昧な神経画像用語（例：'streamline' と 'fiber'、'tractogram' と 'fiber bundle'）の明確化のための標準化用語の使用。
• 一貫した白質路の同定を目的とした、ファイバークラスタリングおよびアトラスベースパラセレーションのセグメンテーション技術の評価。
• 構造的結合の強度とネットワークトポロジーを定量化するためのグラフ理論的およびコネクトームベースの指標の適用。
• 解剖学的事前知識および機械学習アプローチを統合し、tractography の信頼性と再現性を向上させること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 定量的 tractography の主な手法的要素は何か。それらは構造的結合マッピングの信頼性にどのように影響を与えるか。
• RQ2 tractography補正、セグメンテーション、定量化の戦略は、正確性、再現性、臨床的有用性の観点からどのように比較できるか。
• RQ3 定量的 tractography の現在の応用分野は、脳の発達、老化、神経疾患および精神疾患の研究においてどのようなものか。
• RQ4 なぜ定量的 tractography のための「最良の手法」について合意が得られていないのか。その影響は研究および臨床応用にどのような意味を持つのか。
• RQ5 標準化された用語と手法の透明性は、tractography 結果の解釈可能性と比較可能性をどのように向上させることができるか。

主な発見

• 定量的 tractography の最適な手法について合意はなく、tractography補正、セグメンテーション、定量化のアプローチに顕著なばらつきが存在する。
• 手法の選択は、特に臨床応用において、tractography から得られる結合測定値の再現性と生物学的妥当性に顕著な影響を与える。
• tractography を用いたコネクトーム解析により、年齢に伴う白質トポロジーの変化が明らかになった。特に、統合失調症ではリッチ・クラブ組織の破綻や、軽度認知障害ではネットワーク効率の変化が観察された。
• 機械学習およびアトラスベースクラスタリング手法は、生涯にわたる白質パラセレーションの一貫性を向上させ、縦断的研究で再テスト信頼性が報告されている。
• 技術的進歩にもかかわらず、部分体積効果および再構成バイアスのため、軸索密度や繊維数の正確な推定は依然として困難である。
• 「fiber」ではなく「streamline」を用いるなど、標準化された用語の使用は、生物学的誤解を避けるために不可欠であり、手法の明確化を高める。