[논문 리뷰] ciftiTools: A package for reading, writing, visualizing and manipulating CIFTI files in R

Damon Pham, John Muschelli외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 21.

Functional Brain Connectivity Studies참고 문헌 38인용 수 38

한 줄 요약

ciftiTools는 표면 기반 fMRI 분석을 위한 CIFTI 및 GIFTI 파일을 읽고 쓰며, 시각화하고 조작할 수 있도록 해주는 R 패키지입니다. 대뇌皮질, 소뇌 및 하부 대뇌 구조의 그레이오르디네이트 데이터에 대한 통합된 접근을 가능하게 하며, R에서 고급 통계 워크플로우(예: 혼란 변수 회귀 및 스러빙)를 지원합니다. 이는 그레이오르디네이트 공간에서 기능적 MRI 데이터의 종단 간 분석을 가능하게 하며, 성공적인 시드 상관관계 계산 및 표준 CIFTI 형식으로의 데이터 내보내기와 같은 주요 결과를 제공합니다.

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.

연구 동기 및 목표

• 뇌영상 분야에서 CIFTI 및 GIFTI 파일을 다루는 종합적인 R 도구의 부족을 해결하기 위해.
• CIFTI 및 표면 기반 뇌영상 데이터를 읽고 쓰며, 시각화하고 조작할 수 있는 통합된 사용자 友好的 인터페이스를 제공하기 위해.
• R의 강력한 통계 환경을 활용하여 그레이오르디네이트 공간에서 기능적 MRI 데이터의 고급 통계 분석을 지원하기 위해.
• 혼란 변수 회귀 및 잡음 제거를 포함한 기존 뇌영상 도구 및 워크플로우와의 통합을 위해.
• 사전처리에서 시각화 및 파일 내보내기까지의 재현 가능한 종단 간 분석을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• GIFTI 파일에서 관련된 표면 기하학과 함께 메트릭/라벨 데이터를 봉인하는 데 사용되는 'xifti' S4 클래스를 도입함.
• CIFTI 및 GIFTI 파일을 가져오고 내보내는 데 사용되는 read_xifti 및 write_xifti 함수를 제공하며, 'dtseries', 'dscalar', 'dlabel' 의도를 지원함.
• select_xifti, newdata_xifti 및 행렬 수준의 변환을 위한 산술 연산을 포함한 함수들을 통해 데이터 조작을 구현함.
• Connectome Workbench와의 통합을 통해 표면 기반 사전처리(재샘플링, 스무딩, 변환)를 지원함.
• fMRIscrub 패키지 등을 활용한 R 패키지 기반의 통계 처리를 통해 혼란 변수 회귀 및 DVARS 기반 스러빙을 지원함.
• view_xifti 및 plot 메서드를 통해 적응형 색상 스케일링과 대뇌 및 하부 대뇌 데이터의 3D 렌더링을 자동으로 수행하는 시각화를 지원함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 R 환경 내에서 뇌영상 분석을 위해 CIFTI 및 GIFTI 파일을 효율적으로 읽고 쓰며 조작할 수 있는가?
• RQ2 R 환경는 그레이오르디네이트 공간에서 기능적 MRI 데이터의 고급 통계 모델링(예: 집단 수준 분석 및 베이지안 방법 포함)을 어느 정도 지원할 수 있는가?
• RQ3 통합된 R 패키지가 혼란 변수 회귀, 잡음 스러빙, 시드 기반 상관관계 분석을 포함한 사전처리 파이프라인을 어떻게 단순화할 수 있는가?
• RQ4 단일 파일 형식 내에서 대뇌, 하부 대뇌 및 소뇌의 그레이오르디네이트 데이터를 통합함으로써 전뇌 분석이 어떻게 향상되는가?
• RQ5 기존의 다른 언어나 환경에서의 도구들과 비교할 때 ciftiTools의 성능 및 사용성은 어떠한가?

주요 결과

• ciftiTools 패키지는 R에서 'dtseries', 'dscalar', 'dlabel' 의도를 지원하는 CIFTI 및 GIFTI 파일의 읽기 및 쓰기 기능을 성공적으로 제공함.
• 패키지는 DCT 기반 혼란 변수 회귀 및 DVARS 기반 볼륨 스러빙을 포함한 종단 간 사전처리를 촉진하여 fMRI 데이터의 잡음 오염을 감소시킴.
• 사전처리 후 DVARS 임계값에 의해 표시된 9개 볼륨이 제거되었고, 최종적으로 1,191개 볼륨이 남아 있어 효과적인 잡음 제거가 이루어졌음을 확인함.
• 후두부cingulate 피질(PCC)과 419개 뇌 영역 간의 시드 상관관계 분석을 수행하였으며, 이는 기본 모드 네트워크(DMN) 구성 요소와 강한 양의 상관관계를 보임.
• 3D 표면 렌더링을 통해 결과를 시각화하고 'dscalar' 형식의 CIFTI 파일로 저장함으로써 성공적인 데이터 내보내기 및 재현 가능성 확인.
• 패키지는 변환된 파라셀레이션 라벨을 숫자 벡터로 변환하거나, newdata_xifti를 사용하여 시드 상관관계를 정점 수준 데이터로 다시 매핑하는 등 원활한 워크플로우 통합을 가능하게 함.