ANÁLISIS DEL EFECTO DEL SUAVIZADO
EN EL TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE
IMÁGENES OBTENIDAS CON
RESONANCIA MAGNÉTICA FUNCIONAL
Barrios, M.*, Guàrdia, J. *, Peró, M. *, Vendrell,
P.†, Salgado-Pineda, P.†, Bargalló, N‡.
* Dept. Metodologia de les Ciències del Comportament. Facultat de
Psicologia. Universitat de Barcelona.
† Dept. Psiquiatria i Psicobiologia Clínica. Facultat de Psicologia.
Universitat de Barcelona.
‡ Centre de Diagnòstic per la Imatge (CDI). Servei de Radiologia.
Hospital Clínic de Barcelona.
[email protected]
Introducción I
• El análisis de los datos derivados de las imágenes obtenidas a
partir de un estudio de Resonancia Magnética Funcional (RMf)
tiene como finalidad detectar áreas de activación relacionadas
con una tarea particular que uno o varios sujetos realizan mientras
están sometidos a campos magnéticos capaces de detectar los
cambios metabólicos hemodinámicos producidos por la actividad
neuronal.
• Con el fin de determinar que áreas presentan una activación
estadísticamente significativa, las imágenes se someten a
tratamiento estadístico.
• Previo a este análisis, las imágenes son sometidas a una serie de
procesos, con el fin de alinearlas entre sí, normalizarlas respecto
a un espacio anatómico común y filtrar la señal obtenida para
incrementar la ratio señal-ruido.
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Introducción II
• El filtrado de la señal es posiblemente una de las fases que mayor
controversia ha provocado. Habitualmente se realiza mediante la
aplicación de suavizados Kernel, basados en el modelo Gaussiano.
• La fase de suavizado de las imágenes permite (Veltman et al
2001):
– Incrementar la ratio señal-ruido
– Favorecer el ajuste global de la serie al modelo Gaussiano para
una mejor aproximación al ajuste clásico de los modelos
estadísticos
– Conseguir un promedio inter-sujeto en cuanto a las estructuras
funcionales cerebrales
• Algunos autores indican que la ventana de suavizado que maximiza
la ratio señal-ruido es aquella que es dos o tres veces mayor que el
tamaño del voxel (Friston et al 1996).
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Objetivo
El presente trabajo se centra en la aportación de
evidencia empírica del efecto de la aplicación de
ventanas de suavizado de diferente amplitud “Full
Width at Half Maximum” (FWHM) en imágenes de
RMf. Para ello se aplicarán suavizadores Kernel
utilizando los algoritmos implementados en el
SPM99 (Statistical Parametic Mapping, Wellcome
Department of Cognitive Neurology, Institute of
Neurology, London, UK), herramienta ampliamente
utilizada para el análisis de estudios de
neuroimagen funcional.
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Método I
• SUJETOS:
Se han analizado las imágenes de 3 sujetos voluntarios.
• PROCEDIMIENTO:
– Adquisición de las imágenes: Las imágenes fueron obtenidas
mediante un scaner de 1.5 Tesla Signa GE (Milwaukee, WI) en
el Centre de Diagnòstic per la Imatge (CDI), Hospital Clínic
(Barcelona). Se utilizó una secuencia Echo Planar Imaging (EPI)
con TR/TE/= 3”/60”/90º. Field of view 256 mm usando una
matriz de 128x128x15 con un grosor de corte de 7mm y un
tamaño de voxel de 2x2x7.
– Tarea: Las imágenes se registraron mientras los sujetos
realizaban una tarea de Stroop en 3 bloques alternativos de 10
scans de condición congruente y 10 scans de condición
incongruente. La duración de cada condición fue de 30”.
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Método II
• PROCEDIMIENTO (Continuación):
– Análisis previo de las imágenes: El realineamiento de las
imágenes fue realizado tratando cada bloque como una sesión.
Posteriormente éstas imágenes fueron normalizadas y
finalmente sometidas a diferentes ventadas de suavizado (0,
3, 6, 9 y 12 FWHM).
– Contrastes aplicados: Una vez especificado el modelo de RMf
en tres sesiones, se procedió a la obtención de los contrastes
estadísticos aplicando el estadístico t de student. Estos
contrastes fueron obtenidos corrigiendo el nivel de
significación y sin corregirlo.
La gráfica de los contrastes se muestra en la diapositiva
siguiente.
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Método III
Contraste: Congruente
Contraste: Incongruente
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Método IV
• PROCEDIMIENTO (Continuación):
Condición congruente (1-1 1 -1 1 -1): Muestra que áreas están
más activadas en ésta condición respecto a la no congruente.
Condición no congruente (-1 1-1 1-1 1): Muestra que áreas están
más activadas en esta condición respecto a la congruente.
– Análisis de los datos: Se realizó un análisis descriptivo
diferenciando por los tres sujetos de la muestra y las cinco
ventanas de suavizado aplicadas. Para los contrastes
corregidos por el nivel de significación, se tuvo en cuenta el
número de clusters significativos y el tamaño del cluster mayor
con respecto al número de voxels que lo componen. En los
contrastes no corregidos además se tuvo en cuenta el número
de clusters que presentaban una p<0.05.
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Resultados I
• Contrastes corregidos: Tanto en la condición congruente como no
congruente, en general, los datos muestran que a medida que se
aumenta el tamaño de la ventana del suavizado, decrecen el
número de clusters y aumenta el tamaño de los clusters que
permanecen activados.
Tabla 1:
Tabla 2:
CONDICIÓN: CONGRUENTE CORREGIDA (t)
Sujeto 1
Cluster Tamaño
Sujeto 2
CONDICIÓN: NO CONGRUENTE CORREGIDA (t)
Sujeto 3
Cluster
Tamaño
Cluster
Tamaño
Sujeto 1
Cluster Tamaño
Sujeto 2
Sujeto 3
Cluster
Tamaño
Cluster
Tamaño
S-0
5
6
0
-
3
5
S-0
4
1
2
2
0
-
S-3
8
12
0
-
4
2
S-3
3
1
2
4
0
-
S-6
4
13
0
-
2
2
S-6
3
5
4
25
0
-
S-9
3
114
1
1
0
-
S-9
2
17
3
44
1
1
S-12
3
297
1
1
0
-
S-12
0
0
7
13
0
-
S: Suavizado
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Resultados II
• Contrastes no corregidos: Tanto en la condición congruente como
no congruente, en general, los datos muestran que a medida que se
aumenta el tamaño de la ventana del suavizado, por una parte,
decrecen el número de clusters, y por otra, decrecen el número de
clusters con p<0.05, en tanto que aumenta el tamaño de los
clusters que permanecen activados.
Tabla 3:
Tabla 4:
C O N D I C I Ó N : C O N G R U E N T E N O C O R R E G I D A (t)
S uje to 1
C lust e r
S uje to 2
S ig . T a m año
C lust e r
C O N D I C I Ó N : N O C O N G R U E N T E N O C O R R E G I D A (t )
S uje to 3
S ig . T a m año
C lust e r
S uje to 1
S ig . T a m año
C lust e r
S uje to 2
S ig . T a m año
C lust e r
S uje to 3
S ig . T a m año
C lust e r
S ig . T a m año
S -0
10 4
19
387
15 8
21
93
17 0
22
71
S -0
13 3
18
350
205
45
91
12 5
25
64
S -3
10 6
21
7 19
10 9
16
10 7
85
10
85
S -3
68
11
19 3
16 5
31
14 4
115
20
75
S -6
56
15
117 9
34
6
14 0
30
3
12 2
S -6
30
5
562
95
19
265
57
9
93
S -9
30
4
2 4 17
15
5
230
9
2
18 4
S -9
12
2
789
49
10
879
39
5
12 2
S -12
21
5
3579
7
3
375
5
1
522
S -12
6
1
786
36
8
13 4 2
26
2
10 5
S: Suavizado. Sig.: Número de clusters significativos
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Resultados III
• En las siguientes figuras se puede apreciar como a medida que
aumenta la ventana de suavizado el área de activación (número de
voxels activados) aumenta.
Contraste no congruente FWHM 3
Contraste no congruente FWHM 9
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Resultados IV
• Aunque el patrón comentado se mantiene en general en los tres
sujetos como se observa en las tablas 1-4, el número de clusters
activados y el tamaño de los mismos es muy heterogéneo entre
ellos:
– En la condición congruente corregida, el sujeto 1 muestra
mayor número de clusters activados y mayor tamaño de los
mismos que los otros dos sujetos.
– En la condición congruente no corregida el tamaño de los
clusters activados es mayor en el sujeto 1.
– En la condición congruente corregida, el sujeto 2 presenta un
mayor tamaño en los clusters activados.
– En la condición no congruente no corregida, el sujeto 2
presenta un mayor número de clusters activados así como
clusters con p<0.05.
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Conclusiones
• A medida que se aumenta la ventana del suavizador se observa
una tendencia a que disminuya el número de clusters activados y
que el tamaño de los clusters que permanecen significativamente
activados aumente.
• A partir de estos resultados, se podría inferir que a ventanas
de suavizado más grandes, la ratio señal-ruido tiende a
decrecer, incorporando ruido en las áreas de activación. Como
consecuencia, las áreas activadas presentan mayor tamaño
cuando la ventana de suavizado es mayor que cuando ésta es
menor.
• Los datos parecen indicar, tal como otros autores han
propuesto (Friston et al 1996) que la amplitud del suavizador
(FWHM) que maximiza la ratio señal-ruido es aquella que es dos
o tres veces el tamaño del voxel.
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
Bibliografía
• Friston KJ, Holmes A, Poline JB, Price CJ, Frith CD. Detecting
activations in PET and fMRI: levels of inference and power.
Neuroimage 1996; 4: 223-35.
• Veltman D, Hutton C. SPM Manual. Wellcome Department of
Cognitive Neurology. Statistical Parametric Mapping. Mayo 2001.
http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/course/manual/man.htm
Barrios, M., Guàrdia, J., Peró, M., Vendrell, P., Salgado-Pineda, P., Bargalló, N.
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