[논문 리뷰] Benchmarking confound regression strategies for the control of motion artifact in studies of functional connectivity

Rastko Ćirić, Daniel H. Wolf외 12명|arXiv (Cornell University)|2016. 08. 11.

Functional Brain Connectivity StudiesNeuroscience참고 문헌 60인용 수 18

한 줄 요약

이 연구는 193명의 청소년 성인을 대상으로 fMRI 기능적 연결성 분석에서 운동 아티팩트를 줄이기 위한 12가지 혼란 요인 회귀 방법을 벤치마킹한다. 전반적으로 글로벌 신호 회귀(GSR)는 운동-연결성 관계를 최소화하지만, 거리에 따른 아티팩트를 악화시키며, 케서닝 방법은 양측 아티팩트를 줄이지만 자유도를 더 많이 소모함을 확인하여, 연구 목표에 따라 방법 선택 시 상호 보완적인 고려가 필요함을 시사한다.

ABSTRACT

Since initial reports regarding the impact of motion artifact on measures of functional connectivity, there has been a proliferation of confound regression methods to limit its impact. However, recent techniques have not been systematically evaluated using consistent outcome measures. Here, we provide a systematic evaluation of 12 commonly used confound regression methods in 193 young adults. Specifically, we compare methods according to three benchmarks, including the residual relationship between motion and connectivity, distance-dependent effects of motion on connectivity, and additional degrees of freedom lost in confound regression. Our results delineate two clear trade-offs among methods. First, methods that include global signal regression minimize the relationship between connectivity and motion, but unmask distance-dependent artifact. In contrast, censoring methods mitigate both motion artifact and distance-dependence, but use additional degrees of freedom. Taken together, these results emphasize the heterogeneous efficacy of proposed methods, and suggest that different confound regression strategies may be appropriate in the context of specific scientific goals.

연구 동기 및 목표

• 휴식 상태 fMRI 기능적 연결성 연구에서 운동 아티팩트를 통제하기 위한 12가지 혼란 요인 회귀 전략의 효능을 체계적으로 평가하는 것.
• 잔류 운동-연결성 관계, 거리에 따른 운동 효과, 그리고 회귀로 인한 자유도 손실이라는 세 가지 기준을 사용해 방법을 비교하는 것.
• 기존 방법의 이질적인 성능을 명확히 하고, 과학적 목표에 기반한 방법 선택을 안내하는 것.
• 운동 유발 편향과 진정한 연결성 간의 구분을 위해 운동 효과에 대한 투명한 보고의 중요성을 강조하는 것.

제안 방법

• 이 연구는 글로벌 신호 회귀, 케서닝(스럽싱, 스파이크 회귀), CompCor, ICA-AROMA, 국소 회백질 신호 회귀를 포함한 12가지 혼란 요인 회귀 방법을 평가하였다.
• 표준화된 프리프로세싱 파이프라인을 사용하여 193명의 청소년 성인 데이터를 분석하였으며, 영역별 시계열 간 피어슨 상관계수를 통해 기능적 연결성을 추정하였다.
• 세 가지 평가 기준을 적용하였다: (1) 운동 파rameter와 기능적 연결성 간 잔류 상관관계, (2) 운동이 연결성에 미치는 거리에 따른 영향, (3) 혼란 요인 회귀로 인한 자유도 손실.
• 통계 모델링을 통해 각 방법이 운동과 연결성 간 관계에 어떻게 영향을 미치는지 분석하였으며, 특히 단거리 및 장거리 연결성 간의 차이에 중점을 두었다.
• 공정한 벤치마킹을 보장하기 위해, 단일의 대규모이고 잘 특성화된 데이터셋에서 일관된 결과 측정 기준을 사용해 방법을 비교하였다.
• 집단 수준의 추론과 개인 수준의 운동 민감도를 모두 고려하였으며, 재현 가능성과 생물학적 관련성에 중점을 두었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어느 혼란 요인 회귀 방법이 운동과 기능적 연결성 간 잔류 관계를 가장 효과적으로 줄이는가?
• RQ2 다른 방법들은 단거리 및 장거리 연결성에서 특히 거리에 따른 운동 아티팩트에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 혼란 요인 회귀 방법이 자유도를 얼마나 줄이며, 이는 추론에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 어떤 방법도 과도한 능력 손실 없이 운동-연결성 관계와 거리에 따른 아티팩트를 동시에 최소화할 수 있는가?
• RQ5 방법 선택은 운동이 존재하는 상황에서 기능적 연결성 결과의 해석 가능성과 신뢰성에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 글로벌 신호 회귀(GSR)는 운동과 기능적 연결성 간 잔류 관계를 가장 효과적으로 최소화하여 운동 유발 허위 상관관계를 감소시켰다.
• 그러나 GSR은 거리에 따른 운동 아티팩트를 드러내거나 악화시켜 단거리 연결성에서는 연결성을 증가시키고 장거리 연결성에서는 감소시켰다.
• 스럽싱 및 스파이크 회귀를 포함한 케서닝 방법은 GSR보다 운동-연결성 관계와 거리에 따른 아티팩트를 더 효과적으로 완화하였다.
• 케서닝 방법은 자유도를 상당히 잃어 통계적 검정력이 감소하고 연결성 추정의 변동성이 증가하였다.
• 고차원 혼란 요인 회귀자(예: 도함수, 제곱항)는 무작위 회귀자보다 더 우수한 모델 적합도를 보였으며, 잡음이 아닌 특정성의 증거로 볼 수 있었다.
• 모든 기준에서 한 가지 방법이 다른 모든 방법보다 뛰어나지 않았으며, 이는 방법 선택이 특정 연구 목표와 데이터 특성과 일치시켜야 한다는 점을 시사한다.