[MRIQC 1] MRIQC: Magnetic Resonance Imaging Quality Control
19 May 2024 #bio #brainImaging
MRI 영상을 대상으로 하는 연구의 진행과 퀄리티를 높이기 위해서는 영상 데이터의 상태를 체크하고 좋은 데이터를 확보해야 합니다. 그런데 MRI 품질 평가는 여러가지 요인으로 인해 난이도가 높습니다. MRI 촬영 시 발생할 수 있는 결함(artifact)의 종류가 많고, 사람마다 영상 품질에 대해 달리 평가하며, 일부 결함 사항은 사람이 인지하기 어렵기도 합니다. 이런 상황에서 객관적인 MRI 품질 관리(quality control; QC) 시스템은 MRI 품질 평가 초기에 도움이 될 수 있습니다. 또한 여러 스캔 사이트에서 매우 큰 영상 데이터 샘플을 획득하려 하는 최근의 추세에 따라 완전 자동화되고, 편향이 최소화된 QC 프로토콜이 점점 필요해지고 있습니다.
Magnetic Resonance Imaging Quality Control (MRIQC)
MRI 품질 평가 자동화 도구로 MRIQC (Magnetic Resonance Imaging Quality Control)를 사용할 수 있습니다. MRIQC는 구조적(anatomical) 및 기능적(functional) MRI 이미지의 품질을 평가하기 위해 설계된 오픈 소스 도구입니다. MRIQC는 별도의 참조 이미지를 사용하지 않고, 입력된 이미지 자체만으로 품질 지표(image quality metrics; IQMs)를 추출합니다. 더불어 다양한 출처나 세션에서 MRI 스캔을 평가하고 비교할 수 있는 표준화된 방법을 제공합니다.
Priciples
- Modular and Integrable: Nipype 프레임워크를 기반으로 한 모듈형 workflow를 사용하여 ANTs나 AFNI와 같은 다양한 서드파티 소프트웨어 도구를 통합합니다.
- Minimal Preprocessing: 전처리를 최소화하여 이미지의 원본 상태 혹은 원본에 가까운 상태에서 IQM을 추정하고, IQM이 가능한 원본 데이터를 정확하게 반영할 수 있도록 합니다.
- Interoperability and Standards: Brain Imaging Data Structure (BIDS) 표준을 준수하여 상호운용성을 촉진하고, 다양한 neuroimaging workflow 통합을 용이하게 합니다.
- Reliability and Robustness: 다양한 데이터와 파라미터에 대해 일관된 성능을 보장할 수 있게 테스트됩니다.
- Visual Report: 각 이미지와 이미지 그룹에 대한 visual report를 제공합니다. Report는 각 이미지에 대한 모자이크 뷰(mosaic view) 및 segmentation contour, 그룹에 대한 scatter plot을 제공해 이상치를 식별할 수 있게 합니다.
Image Quality Metrics (IQMs)
MRIQC는 크게 네 분류의 IQM을 계산합니다:
- Noise-related metrics: 이미지 내 노이즈의 영향과 특성을 평가합니다.
- Information theory-based metrics: 지정된 마스크를 사용하여 정보의 공간 분포(spatial distribution)를 평가합니다.
- Artifact detection metrics: 불균일성(inhomogeneity)과 움직임에 의한 신호 누출(signal leakage)과 같은 특정 결함를 식별하고 그 영향을 측정합니다.
- Statistical and morphological metrics: 조직(tissue) 분포의 통계적 특성과 이미지의 선명도/흐림(sharpness/blurriness) 정도를 특정합니다.
Paper
Esteban O, Birman D, Schaer M, Koyejo OO, Poldrack RA, Gorgolewski KJ (2017) MRIQC: Advancing the automatic prediction of image quality in MRI from unseen sites. PLoS ONE 12(9): e0184661. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0184661
How to run MRIQC
MRIQC를 실행하기 위해서는 몇 개의 스텝을 거쳐야 합니다. 자세한 실행 과정은 다음 포스트를 참고해주세요!