Vícerozměrné techniky

Z Zobrazování morfologie mozku v psychiatrii

Přejít na: navigace, hledání

Jednorozměrné přístupy byly mnohokrát kritizovány, protože příliš zjednodušují složitost morfologie mozku, kterou popisuje nejen obsah tkáně, ale i tvar, průběh, vliv okolních struktur apod. Proto by mohly být přístupy, které využívají více informací o morfologii mozku výhodnější pro popis vztahů mezi morfologií mozku a jeho funkcí, event. pro popis vlivu patologických procesů na morfologii mozku.

Zde se zmíníme o jednom zajímavém přístupu: Source-based morfometrie.

Source-based morfometrie

SBM u první epizody schizofrenie - Kasparek et al., HBM

Source-based morfometrie (SBM) je přístup, který využívá statistický aparát Analýzy nezávislých komponent (Independent Component Analysis, ICA) pro hodnocení obarů mozku. Předzpracování obrazů mozku je stejné jako ve VBM, tj. hodnotí se segmentované, vyhlazené obrazy tkání mozku. Statistická analýza však neprobíhá na úrovni jednotlivých voxelů, ale nad skupinami voxelů s podobnou strukturou variability (těmto skupinám se říká „komponenty“, tj. nad skupinami voxelů, které sdílí podobné vlastnosti a mohou tedy patřit podobným anatomickým strukturám. Odhalení takovýchto skupin má právě za úkol ICA – extrahuje několik komponent, které mají navzájem odlišnou strukturu variability – proto „nezávislé“ komponenty. Každá komponenta je u jednotlivých subjektů vyjádřena v různé míře, tj. každý subjekt má více či méně tkáně v dané komponentě. Tato míra je pak předmětem vlastního statistického hodnocení. Výhodou je, že místo miliónů testů jich provádíme řádově desítky (podle počtu komponent), což významně snižuje problém mnohočetného porovnání. Bylo prokázáno, že SBM je senzitivnější než VBM.

Blíže viz Xu et al., 2009.

Osobní nástroje