2013년 12월 13일 금요일

DTI analysis in fsl (개론)

지금 revision 중으로 DTIstudio와 비교글도 올리겠습니다.

DTI analysis manual using FDT & TBSS

Diffusion tensor imaging의 이해

Diffusion이란?

MRI는 이러한 각 물체들의 diffusion 특성들을 정량화할 수 있는 수단을 제공하여 줍니다. MRI는 다양한 핵에서의 신호들을 관찰하기 위하여 사용되는데 특히 proton nucleus에서부터의 신호가 흔히 사용됩니다. 체내의 proton 90%는 물분자에 존재하기 때문에 MRI 신호는 물의 존재에 의하여 많은 영향을 받습니다. 조직 내에서의 물 분자들은 신경 fiber(axon)의 방향을 따라서 더 자유롭게 diffuse하는 특성을 갖기 때문에 diffusion의 방향성을 정량화할 수 있다면, axon의 방향을 추정할 수 있게 될 것이고 여기에서 더 나아가서 connectivity를 생각할 수 있게 되는 것입니다.
여기에서 우리가 알아야 할 개념이 anisotropy입니. (anisotropy (비등방성- 모든 방향에서 측정할 때에 같은 성상을 갖는다는 의미의 isotropy의 반대말로, 각기 다른 축에서 측정할 때에 측정되는 물체의 물리적이거나 기계적 성상들이 달리 나타날 경우에 비등방성을 갖는다고 함)) 결국 저는 isotropy에 비해서 anisotropic의 경우에는 무언가 방향성을 갖는다는 것으로 이해를 했습니다.

Brain gray matter의 경우에는 측정되는 diffusion의 정도는 주로 조직의 배향에 독립적으로 (isotropy) 나타나기 때문에 diffusion의 정도를 나타내기 위해서는 하나의 single scalar (단일 숫자로 표현되는) apparent diffusion coefficient (ADC, 현성확산계수) 숫자로 충분합니다.  반면에, white matter와 같은 anisotropic media에서는 diffusivity – , orientation-dependent water mobility - 를 표시하기 위해서는 single ADC 값 만으로는 불충분하며, 추가적으로 apparent diffusion tensor of water (D)값이 필요하게 됩니다.

과연 tensor는 무엇을 말하는가? 여기에 대해서 여러가지 의문이 있을 수 있는데 제가 나름대로 찾아본 바로는 다음과 같습니다.

displacement 성분(x, y, z)에 time (t)가 덧붙여 짐으로써 "하나의 벡터를 다른 벡터로 보내버린다(send)는 개념의 연산자," 즉 약속으로 이해를 하시면 되겠습니다.

그래서 diffusion tensor imaging에서는 항상 이처럼 분석 대상으로 white matter를 다루게 되는 것입니다. 그리고 이러한 DTI 영상의 경우에는 conventional MRI 영상에서는 homogeneous하게 보이는 white matter 내에서의 intra-white-matter anatomy를 더 잘 이해할 수 있게 하여 준다는 장점이 있습니다.

일반적으로 Diffusion weighted imaging을 시행하면 세가지 형태의 영상을 얻을 수 있다. b value=0 인 상태에서의 영상 (no diffusion), 일정한 b value 하에서의 영상 (이 때 b 값은 500-700을 기준으로 하여 높고 낮음을 구분합니다à 고대구로병원의 경우에는 600을 사용함), ADC map (위 두 영상에서의 값들로 각 화소별로 구하여진 ADC 값을 회색조 표시로 나타낸 영상)
여기에서 b-value는 무엇을 말하는가? 이는 level of the induced sensitivity on diffusion을 지칭하는 것으로 이해를 하시면 되겠습니다. 다시 말하면 diffusion에 대해서 유도되어진 민감도 수준, 즉 이 값이 0이면 diffusion이 없고, 이 값이 높아질 수록 diffusion에 대한 민감도도 높아지니 diffusion이 더 잘 될 것이라고 생각하시면 되겠습니다.

DTI analysis를 위한 tool들

Oxford Center for Functional MRI of the Brain (www.fmrib.ox.ac.uk)에서 개발한 FMRIB software library (FSL)에는 다양한 도구들 – FSL tools – 이 있습니다. fsl을 터미널에서 실행시킬 때 fsl&로 타이핑하면 fsl이후에 터미널로 다시 돌아와서 추가적인 명령어를 더 실행시킬 수 있어 편리합니다.

fsl 사이트(http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/)로 들어가면 여기에 기본적인 설명들이 있으니 일단 이 설명들을 읽어 보는 것이 가장 기본적입니다.

이 사이트에서 보면 diffusion MRI를 위한 fsl에서의 툴로 나와 있는 것이 FDT, TBSS, EDDY, TOPUP 4가지 입니다. 따라서 이 4가지를 우선 숙지하는 것이 좋겠습니다.

이 중에서 Diffusion MRI를 분석하기 위한 툴로 대표적인 것이 FDT (FMRIB’s Diffusion Toolbox) TBSS (FDR 중의 Tract-Based Spatial Statistics)가 있습니다. FDT DWI analysis tractography를 위한 것이라면 TBSS는 결국 논문을 쓰기 위한 통계를 돌리는데 사용되는 voxel-wise analysis of multi-subject diffusion data를 위한 것입니다. 따라서 FDT > TBSS 순으로 진행하도록 하겠습니다.

그래서 앞으로 DTI analysis in fsl을 FDT, TBSS, EDDY, TOPUP 순으로 글을 올려보도록 하겠습니다.

한가지 파일명에서 주의할 것은 환자명은 꼭 영어를 사용합니다. fslview에서 이미지를 읽을 때에 환자 이미지 경로 상에 한글 경로명은 missing header error를 가져와서 이미지를 읽을 수 없게 만들며, 하여튼 한글은 이래저래 사람 피곤하게 만듭니다.



참고문헌

1. Introduction to diffusion tensor imaging. Susumu Mori . Elsevier 출간. à 아마존에서 추천이 많아서 너무 쉽다고 해서 샀는데, 완전히 망했음. Physics에 대한 책이라 MD에게는 도움이 별로 안됨. Physics에 대해서는 쉽게 쓰여 있다고 하나 의사로서는 별로임.
그러나 Susumu Mori는 존스홉킨스에 있으면서 DTIstudio를 개발한 이 분야의 대가임. 실제로 만나본 바로는 이름대로 수수함

2. Diffusion MRI From Quantitative Measurement to In vivo Neuroanatomy. Heidi Johansen_Berg & Timothy E. J. Behrens . Elsevier 출간. à 카대 임현국 선생 추천 도서, 아마존에서 킨들로 구입할 수 있음. 이 책의 저자인 Heidi Johansen-Bergfsl의 개발지인 University of Oxford Centre for Functional MRI of the Brain (FMRIB)에서 근무하는 사람이라서 fdt, TBSS에 대한 설명이 이 책에 많이 되어 있음. 그래도 필수적으로 갖고는 있어야 하는 책인데 은근히 어려움. 2013년 10월에 제2판이 새로 나왔음

3. http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/ à FSL의 오리진이 되는 사이트. 내용이 방대함

4. https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/webadmin?A0=fsl àfsl과 관련된 질의 응답 사이트. 내용은 많으나 검색기능이 상당히 떨어짐.


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