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Variations in structural MRI quality significantly impact commonly used measures of brain anatomy
Brain Informatics Pub Date : 2021-04-15 , DOI: 10.1186/s40708-021-00128-2
Alysha D. Gilmore , Nicholas J. Buser , Jamie L. Hanson

Subject motion can introduce noise into neuroimaging data and result in biased estimations of brain structure. In-scanner motion can compromise data quality in a number of ways and varies widely across developmental and clinical populations. However, quantification of structural image quality is often limited to proxy or indirect measures gathered from functional scans; this may be missing true differences related to these potential artifacts. In this study, we take advantage of novel informatic tools, the CAT12 toolbox, to more directly measure image quality from T1-weighted images to understand if these measures of image quality: (1) relate to rigorous quality-control checks visually completed by human raters; (2) are associated with sociodemographic variables of interest; (3) influence regional estimates of cortical surface area, cortical thickness, and subcortical volumes from the commonly used Freesurfer tool suite. We leverage public-access data that includes a community-based sample of children and adolescents, spanning a large age-range (N = 388; ages 5–21). Interestingly, even after visually inspecting our data, we find image quality significantly impacts derived cortical surface area, cortical thickness, and subcortical volumes from multiple regions across the brain (~ 23.4% of all areas investigated). We believe these results are important for research groups completing structural MRI studies using Freesurfer or other morphometric tools. As such, future studies should consider using measures of image quality to minimize the influence of this potential confound in group comparisons or studies focused on individual differences.

中文翻译:

结构MRI质量的变化会显着影响常用的大脑解剖指标

受试者的运动可能会将噪声引入神经影像数据中,并导致大脑结构的估计偏差。扫描仪内运动会以多种方式损害数据质量,并且在发育和临床人群中差异很大。但是,结构图像质量的量化通常仅限于从功能扫描中收集到的替代或间接措施。这可能会丢失与这些潜在工件相关的真正差异。在这项研究中,我们利用新颖的信息工具CAT12工具箱来更直接地从T1加权图像中测量图像质量,以了解这些图像质量度量是否:(1)与人类视觉上完成的严格质量控制检查有关评级者;(2)与感兴趣的社会人口统计变量相关联;(3)影响皮质表面积的区域估计,常用的Freesurfer工具套件中的皮层厚度和皮层下体积。我们利用公共访问数据,其中包括跨年龄段(N = 388; 5-21岁)的基于社区的儿童和青少年样本。有趣的是,即使目视检查了我们的数据,我们仍然发现图像质量显着影响了大脑多个区域(约占所有调查区域的23.4%)的皮质表面积,皮质厚度和皮质下体积。我们相信这些结果对于使用Freesurfer或其他形态计量学工具完成结构MRI研究的研究小组很重要。因此,未来的研究应考虑使用图像质量的度量,以最大程度地减少在小组比较或针对个人差异的研究中这种潜在混淆的影响。和常用的Freesurfer工具套件中的皮层下体积。我们利用公共访问数据,其中包括跨年龄段(N = 388; 5-21岁)的基于社区的儿童和青少年样本。有趣的是,即使目视检查了我们的数据,我们仍然发现图像质量会显着影响大脑中多个区域(约占所有调查区域的23.4%)的皮质表面积,皮质厚度和皮质下体积。我们相信这些结果对于使用Freesurfer或其他形态计量学工具完成结构MRI研究的研究小组很重要。因此,未来的研究应考虑使用图像质量的度量,以最大程度地减少在小组比较或针对个人差异的研究中这种潜在混淆的影响。和常用的Freesurfer工具套件中的皮层下体积。我们利用公共访问数据,其中包括跨年龄段(N = 388; 5-21岁)的基于社区的儿童和青少年样本。有趣的是,即使目视检查了我们的数据,我们仍然发现图像质量显着影响了大脑多个区域(约占所有调查区域的23.4%)的皮质表面积,皮质厚度和皮质下体积。我们相信这些结果对于使用Freesurfer或其他形态计量学工具完成结构MRI研究的研究小组很重要。因此,未来的研究应考虑使用图像质量的度量,以最大程度地减少在小组比较或针对个人差异的研究中这种潜在混淆的影响。我们利用公共访问数据,其中包括跨年龄段(N = 388; 5-21岁)的基于社区的儿童和青少年样本。有趣的是,即使目视检查了我们的数据,我们仍然发现图像质量显着影响了大脑多个区域(约占所有调查区域的23.4%)的皮质表面积,皮质厚度和皮质下体积。我们相信这些结果对于使用Freesurfer或其他形态计量学工具完成结构MRI研究的研究小组很重要。因此,未来的研究应考虑使用图像质量的度量,以最大程度地减少在小组比较或针对个人差异的研究中这种潜在混淆的影响。我们利用公共访问数据,其中包括跨年龄段(N = 388; 5-21岁)的基于社区的儿童和青少年样本。有趣的是,即使目视检查了我们的数据,我们仍然发现图像质量显着影响了大脑多个区域(约占所有调查区域的23.4%)的皮质表面积,皮质厚度和皮质下体积。我们相信这些结果对于使用Freesurfer或其他形态计量学工具完成结构MRI研究的研究小组很重要。因此,未来的研究应考虑使用图像质量的度量,以最大程度地减少在小组比较或针对个人差异的研究中这种潜在混淆的影响。有趣的是,即使目视检查了我们的数据,我们仍然发现图像质量会显着影响大脑中多个区域(约占所有调查区域的23.4%)的皮质表面积,皮质厚度和皮质下体积。我们相信这些结果对于使用Freesurfer或其他形态计量学工具完成结构MRI研究的研究小组很重要。因此,未来的研究应考虑使用图像质量的度量,以最大程度地减少在小组比较或针对个人差异的研究中这种潜在混淆的影响。有趣的是,即使目视检查了我们的数据,我们仍然发现图像质量显着影响了大脑多个区域(约占所有调查区域的23.4%)的皮质表面积,皮质厚度和皮质下体积。我们相信这些结果对于使用Freesurfer或其他形态计量学工具完成结构MRI研究的研究小组很重要。因此,未来的研究应考虑使用图像质量的度量,以最大程度地减少在小组比较或针对个人差异的研究中这种潜在混淆的影响。我们相信这些结果对于使用Freesurfer或其他形态计量学工具完成结构MRI研究的研究小组很重要。因此,未来的研究应考虑使用图像质量的度量,以最大程度地减少在小组比较或针对个人差异的研究中这种潜在混淆的影响。我们相信这些结果对于使用Freesurfer或其他形态计量学工具完成结构MRI研究的研究小组很重要。因此,未来的研究应考虑使用图像质量的度量,以最大程度地减少在小组比较或针对个人差异的研究中这种潜在混淆的影响。
更新日期:2021-04-16
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