[論文レビュー] Visualisation of Brain Statistics with R-packages ggseg and ggseg3d

Athanasia M. Mowinckel, Didac Vidal‐Piñeiro|arXiv (Cornell University)|Dec 17, 2019

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 24被引用数 25

ひとこと要約

本稿では、空間的に正確な多角形およびメッシュベースの表現を用いて、脳パラケリゼーションデータの直感的な2次元および3次元可視化を可能にするRパッケージggsegおよびggseg3dを紹介する。ggplot2およびplotlyと統合されたこれらのツールにより、解剖学的に意味のある脳アトラスにデータを投影することで、神経科学分野における研究の解釈可能性と再現可能性が向上する統計的可視化が容易になる。

ABSTRACT

There is an increased emphasis on visualizing neuroimaging results in more intuitive ways. Common statistical tools for dissemination, such as bar charts, lack the spatial dimension that is inherent in neuroimaging data. Here we present two packages for the statistical software R, ggseg and ggseg3d, that integrate this spatial component. The ggseg and ggseg3d packages visualize pre-defined brain segmentations as both 2D polygons and 3D meshes, respectively. Both packages are integrated with other well-established R-packages, allowing great flexibility. In this tutorial, we present the main data and functions in the ggseg and ggseg3d packages for brain atlas visualization. The main highlighted functions are able to display brain segmentation plots in R. Further, the accompanying ggsegExtra-package includes a wider collection of atlases, and is intended for community-based efforts to develop more compatible atlases to ggseg and ggseg3d. Overall, the ggseg-packages facilitate parcellation-based visualizations in R, improve and ease the dissemination of the results, and increase the efficiency of the workflows.

研究の動機と目的

• Rにおける脳パラケリゼーション統計の空間的に正確な可視化ツールの不足に対処する。
• 統計的可視化に空間的文脈を統合することで、神経画像解析結果の解釈可能性を向上させる。
• 標準化され、インタラクティブな可視化を通じて、脳画像解析の発表と再現性を効率化する。
• 補完的パッケージであるggsegExtraを介して、コミュニティ主導の脳アトラスの開発を支援する。
• 既存のRベースの統計および神経画像解析ワークフローへの柔軟な統合を可能にする。

提案手法

• ggplot2のグラフィックスの文法を用いて、脳アトラスのポリゴンベース表現による2次元可視化を実装する。
• plotlyを用いて三角形メッシュ表現による3次元可視化を実装し、インタラクティブ性を確保する。
• Desikan-Killiany (DKT)およびaseg (Freesurfer)を含む、既存のアトラスから事前コンパイル済みの脳パラケリゼーションデータを統合する。
• ggsegExtraパッケージを通じて、追加のアトラスへの拡張を可能にするモジュラーパッケージアーキテクチャを構築する。
• FSL、ImageMagick、およびカスタムスクリプトなどの外部ツールを用いて、神経画像出力（例：FreeSurfer）をポリゴンおよびメッシュ形式に自動変換する。
• 多様な神経画像解析データタイプおよび統計的出力に対応するカスタマイズ可能なカラーパレットとプロット関数を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 空間的関係を保持しつつ、解釈可能性を高める方法で脳パラケリゼーションデータを可視化するにはどうすればよいか？
• RQ2 Rエコシステム内において、神経画像解析研究の統計的結果を空間的に正確な脳表現に効果的に統合する最良の方法は何か？
• RQ3 Rベースの可視化ツールにおいて、多様な脳アトラスをサポートするモジュラーフレームワークをコミュニティ主導で構築できるか？
• RQ4 既存のRパッケージを活用して、脳統計の2次元および3次元可視化をどのようにインタラクティブかつ再現可能にすることができるか？
• RQ5 ggsegパッケージフレームワークは、空間データ可視化を要する他の科学分野へ一般化できる程度に拡張可能か？

主な発見

• ggsegおよびggseg3dパッケージは、空間的に正確なポリゴナルおよびメッシュベースの表現を用いて、脳パラケリゼーションデータの高精細な2次元および3次元可視化を成功裏に実現した。
• ggplot2およびplotlyとの統合により、柔軟で出版用の品質に達する、かつインタラクティブな神経画像解析統計の可視化が可能になった。
• ggsegExtraパッケージには現在15の追加脳アトラスが収録されており、Yeo 7/17、Glasser、Harvard-Oxfordなど広く使われているテンプレートを含み、2次元および3次元レンダリングの両方をサポートしている。
• 抽象的な棒グラフに代わって空間的に直感的な可視化を採用することで、脳画像解析結果の発表の効率性と明確さが顕著に向上した。
• ggseg互換の2次元アトラスを生成する標準化されたパイプラインの開発が進行中であり、人的作業の削減とコミュニティ貢献の促進を目的としている。
• このフレームワークは神経画像解析を越えて拡張可能であり、空間的に構造化されたデータ可視化を要するあらゆる分野への応用が期待される。