拡散MRIの調和処理による堅牢な定量的接続性の実現に関するMICCAI-CDMRI 2023 QuantConnチャレンジの知見：様々な取得プロトコルによるばらつきを最小限に抑えながら、生物学的差異を維持する手法の評価

Основные понятия

拡散MRIデータの取得プロトコルによるばらつきを調和処理によって最小限に抑えることで、より堅牢な脳の白質の微細構造や接続性を定量的に分析できるようになる。

Аннотация

MICCAI-CDMRI 2023 QuantConnチャレンジ：拡散MRIの調和処理による堅牢な定量的接続性の実現に関する知見

拡散強調磁気共鳴画像法（DW-MRI）は、脳の白質の微細構造を生体内で特徴付けることを可能にし、構造的脳接続性マッピングをサポートする技術である。しかし、異なる取得プロトコルを用いた国際規模の研究では、DW-MRIデータの定量分析において、ばらつきが生じることが課題となっている。
この研究では、取得プロトコルによるばらつきを最小限に抑えながら、生物学的差異を維持することを目的とした、DW-MRIデータの調和処理技術の評価を目的とした「MICCAI-CDMRI 2023 QuantConnチャレンジ」の結果について報告する。

データセット
本チャレンジでは、Queensland Twin Imaging Studyのサブセットである、異なる2つの取得プロトコル（「A」と「B」）で2回スキャンされた103人の患者データを使用した。

被験者：103名（女性45％、年齢25.3±1.8歳）
取得プロトコル：

プロトコルA：異方性解像度、27方向の勾配
プロトコルB：等方性解像度、94方向の勾配
調和処理手法
参加者は、2つの取得プロトコル間の差異を埋めるために、独自または既存の調和処理手法を開発・適用した。提出された手法は以下の通りである。

ベースライン：前処理・調和処理なし
The Harmonizers 1：PreQual、レジストレーション、MLPを用いたボクセル単位のマッピング
NIMG：正規化、RISH特徴マップ
NeSH：PreQual、空間・角度リサンプリング
DiffusionMaRInes：PreQual、レジストレーション、DeepHarmony
NACIS：PreQual、バイアスフィールド補正、RISH特徴マップ
PreQual：PreQualのみ
The Harmonizers 2：PreQual、レジストレーション、動的入力を持つMLP
SimpleHarmonics 2：PreQual、取得AからBへのSH係数のマッピング
SimpleHarmonics 1：PreQual、取得BからAへのSH係数のマッピング

評価方法
提出された調和処理済みデータは、テンソルフィッティング、組織セグメンテーション、トラクトグラフィー、コネクトミクス、トラクトメトリ―の標準的な拡散パイプラインを用いて処理された。そして、このパイプラインから得られた拡散特性の取得間の一致性を評価した。

取得関連バイアス：CohenのDとWilcoxonの順位和検定
バンドル形状の類似性：BUANバンドル形状類似度スコア
生物学的変動：変動係数（CoV）

Ключевые выводы из

MICCAI-CDMRI 2023 QuantConn Challenge Findings on Achieving Robust Quantitative Connectivity through Harmonized Preprocessing of Diffusion MRI

by Nancy R. New... в arxiv.org 11-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.09618.pdf

Дополнительные вопросы

異なるスキャナーや取得パラメータを用いた、より多様なデータセットを用いることで、今回開発された調和処理手法の汎用性をどのように評価できるだろうか？

異なるスキャナーや取得パラメータを用いた、より多様なデータセットを用いることは、今回開発された調和処理手法の汎用性を評価する上で非常に重要です。具体的には、以下のような評価を行うことができます。

多様なデータセットを用いたクロスバリデーション: 複数の異なるサイト（異なる機種のスキャナー、異なる取得パラメータ）で取得されたデータセットを用いて、今回開発された調和処理手法の汎用性を評価します。具体的には、あるサイトのデータを訓練データ、別のサイトのデータをテストデータとして、調和処理後の性能評価を行います。これを複数のサイトの組み合わせで繰り返し行うことで、手法の頑健性やサイト間の差異に対する安定性を評価できます。
模擬的なサイト効果の付加: 既存のデータセットに対して、人工的にサイト効果（例えば、ノイズの付加、信号強度の変化、画像の歪み）を加えることで、擬似的に異なるサイトで取得されたデータを作成し、調和処理手法の評価を行います。これにより、特定のサイト効果に対する手法の有効性を詳細に分析できます。
実データを用いた未知のサイト効果に対する評価: 実際に臨床現場で使用されている、多様なスキャナーや取得パラメータで取得されたデータを用いて、調和処理手法の評価を行います。これにより、現実世界における手法の有効性や課題をより明確に把握できます。

これらの評価を通して、今回開発された調和処理手法が、サイト間の差異を効果的に補正し、脳画像解析における頑健性と再現性を向上させる汎用的な手法であるかを検証できます。

脳の構造的接続性と機能的接続性の関連性を考慮すると、今回評価された調和処理手法は、機能的MRIデータにも応用できるのだろうか？

脳の構造的接続性と機能的接続性は密接に関連しており、構造的接続は機能的接続の基盤となることが知られています。今回評価された調和処理手法は、主にDW-MRIデータから得られる構造的接続性を対象としていますが、以下の点を考慮すると、機能的MRIデータにも応用できる可能性があります。

信号変動の補正: 今回評価された手法の中には、PreQualのような前処理や、サイト間の信号変動を補正する技術が含まれています。機能的MRIデータも、スキャナーや取得パラメータの違いによって信号変動が生じるため、これらの手法を応用することで、より正確な機能的接続性を推定できる可能性があります。
時系列データへの拡張: 機能的MRIデータは、時間経過に伴う脳活動の変化を捉えた時系列データです。今回評価された手法を、時系列データの特徴を考慮した形で拡張することで、時間的なダイナミクスを含めた機能的接続性の解析に適用できる可能性があります。

しかしながら、機能的MRIデータはDW-MRIデータとは異なる性質を持つため、以下の課題も考慮する必要があります。

時間分解能と空間分解能のトレードオフ: 機能的MRIデータは、構造的MRIデータと比較して時間分解能が高い一方、空間分解能が低いという特徴があります。調和処理によって空間的な差異を補正することで、時間的な情報に影響を与える可能性も考慮する必要があります。
機能的結合の複雑性: 機能的結合は、構造的結合よりも複雑で動的な性質を持つため、構造的接続性で有効であった調和処理手法が、そのまま機能的接続性にも有効であるとは限りません。機能的結合の特性に合わせた新たな手法開発が必要となる可能性もあります。

今回の研究で用いられた調和処理手法は、脳画像解析における倫理的な問題、特にデータのプライバシーやアルゴリズムのバイアスにどのような影響を与えるだろうか？

今回の研究で用いられた調和処理手法は、脳画像解析における倫理的な問題、特にデータのプライバシーとアルゴリズムのバイアスに、正と負の両方の影響を与える可能性があります。
データのプライバシー:

正の影響: 調和処理によって、異なるサイトで取得されたデータの互換性が高まります。これにより、個人情報を削除した上でデータを共有することが容易になり、プライバシー保護に配慮した研究が可能になります。
負の影響: 一部の調和処理手法では、個人を特定可能な情報を含む画像特徴を利用する可能性があります。手法によっては、プライバシー保護のための追加の対策が必要となる場合もあります。
アルゴリズムのバイアス:

正の影響: 調和処理によって、スキャナーや取得パラメータの違いによる系統的な差異が軽減されます。これにより、アルゴリズムのバイアスを低減し、より公平で偏りのない解析結果を得られる可能性があります。
負の影響: 調和処理の過程で、特定の人口統計学的グループに偏ったデータが使用された場合、アルゴリズムに新たなバイアスが生じる可能性があります。調和処理に用いるデータの多様性を確保し、バイアスの発生を最小限に抑える必要があります。
倫理的な観点から重要なポイント:

透明性: 調和処理手法の詳細を公開し、どのような処理が行われているかを明確にすることが重要です。
説明責任: 調和処理によって生じる可能性のあるバイアスを認識し、その影響を最小限に抑えるための対策を講じる必要があります。
公平性: 調和処理によって、特定の人口統計学的グループが不利益を被らないよう、公平性に配慮する必要があります。
調和処理手法は、脳画像解析の倫理的な問題に複雑に影響を与える可能性があります。倫理的な観点から潜在的なリスクとベネフィットを慎重に評価し、適切な対策を講じることで、倫理的に問題のない形で調和処理手法を活用していくことが重要です。