[논문 리뷰] Visualisation of Brain Statistics with R-packages ggseg and ggseg3d

Athanasia M. Mowinckel, Didac Vidal‐Piñeiro|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 17.

Functional Brain Connectivity Studies참고 문헌 24인용 수 25

한 줄 요약

이 논문은 공간적으로 정확한 다각형 및 메시 기반 표현을 사용하여 뇌 파라셀레이션 데이터의 직관적인 2D 및 3D 시각화를 가능하게 하는 R 패키지 ggseg와 ggseg3d를 소개한다. ggplot2와 plotly와 통합되어, 해부학적으로 의미 있는 뇌 아틀라스에 데이터를 투영함으로써 신경과학 연구에서의 해석 가능성과 재현 가능성을 향상시키는 통계 시각화를 간소화한다.

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.

연구 동기 및 목표

• R에서 뇌 파라셀레이션 통계를 위한 공간적으로 정확한 시각화 도구의 부족을 보완한다.
• 통계 시각화에 해부학적 맥락을 통합하여 뇌영상 결과의 해석 가능성을 향상시킨다.
• 표준화되고 상호작용 가능한 시각화를 통해 뇌영상 결과의 효율적 유포와 재현 가능성을 촉진한다.
• 보조 패키지인 ggsegExtra를 통해 공동체 기반의 호환성 있는 뇌 아틀라스 개발을 지원한다.
• 기존의 R 기반 통계 및 뇌영상 워크플로우에 대한 민첩한 통합을 가능하게 한다.

제안 방법

• ggplot2의 그래픽스 어휘를 활용하여 뇌 아틀라스의 다각형 기반 표현을 통한 2D 시각화를 구현한다.
• plotly를 통해 렌더링된 삼각형 메시 기반 표현을 사용하여 3D 시각화를 구현한다.
• Desikan-Killiany(DKT) 및 aseg(Freesurfer)를 포함한 기존에 확립된 아틀라스에서 사전 컴파일된 뇌 파라셀레이션 데이터를 통합한다.
• ggsegExtra 패키지를 통해 추가 아틀라스로의 확장이 가능한 모듈러한 패키지 아키텍처를 개발한다.
• FSL, ImageMagick 및 고유 스크립트와 같은 외부 도구를 사용하여 신경영상 출력(예: FreeSurfer)을 다각형 및 메시 형식으로 자동 변환한다.
• 다양한 신경영상 데이터 유형과 통계 출력을 지원하기 위해 사용자 정의 가능한 색상 팔레트 및 플로팅 함수를 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 뇌 파라셀레이션 데이터는 어떻게 공간 관계를 유지하면서도 해석 가능성을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 R 생태계 내에서 뇌영상 연구의 통계 결과를 공간적으로 정확한 뇌 표현에 효과적으로 통합할 수 있는 가장 효과적인 방법은 무엇인가?
• RQ3 다양한 뇌 아틀라스를 지원하는 모듈러하고 공동체 기반의 프레임워크를 R 기반 시각화 도구에 구축할 수 있는가?
• RQ4 기존의 R 패키지를 활용하여 2D 및 3D 뇌 통계 시각화를 어떻게 상호작용 가능하고 재현 가능한 방식으로 만들 수 있는가?
• RQ5 ggseg 패키지 프레임워크는 공간 데이터 시각화가 필요한 다른 과학 분야로 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• ggseg와 ggseg3d 패키지는 공간적으로 정확한 다각형 및 메시 기반 표현을 사용하여 뇌 파라셀레이션 데이터의 고해상도 2D 및 3D 시각화를 성공적으로 가능하게 한다.
• ggplot2와 plotly와의 통합을 통해 뇌영상 통계의 민첩하고, 출판 수준이며, 상호작용 가능한 시각화가 가능하다.
• ggsegExtra 패키지는 현재 Yeo 7/17, Glasser, Harvard-Oxford를 포함한 15개가 넘는 추가 뇌 아틀라스를 보유하고 있으며, 2D 및 3D 렲링 렌더링 모두 지원한다.
• 추상적인 막대 그래프 대신 공간적으로 직관적인 시각화를 사용함으로써 뇌영상 결과 유포의 효율성과 명확성이 크게 향상된다.
• 새로운 ggseg 호환 2D 아틀라스를 생성하기 위한 표준화된 파이프라인 개발 중이며, 수동 작업을 줄이고 공동체 기여를 증가시키는 데 목적이 있다.
• 프레임워크는 뇌영상 외에도 공간적으로 구조화된 데이터 시각화가 필요한 모든 분야에 확장 가능하며 잠재적 응용 분야가 많다.