BrainVoyager（ブレイン
ボイジャー/ボヤージャー）
FMRI/MRG画像解析Software
Cambridge Research Systems 社 |
BrainVoyagerは高性能、使いやすく、そしてフレキシブルなデータ処理に設計されています。BrainVoyagerはrawデータ（２D構成と機能的なマトリクス）の操作を始める解析と可視化のツールを包括的に提供し、測定結果を洗練された可視化で表現します。ソフトウェアの全特徴はWindowsのインターフェースから入手できます。
データ解析は前処理（動作補正、ガウス空間と部分的なデータ平滑化、線形傾向除去、周波数域の膨張）相互解析、Talairach調整の決定、volume
rendering、surface rendering、そして脳皮質flattening（扁平）を含んでいます。
Parametrical statistical mappingとNon-Parametrical statistical
mappingは、T1-weighted の2D あるいは3D解剖的参照スキャン同様に、オリジナル機能のスキャンも合わせて計算します。
選択されたregions-of-interest (ROIs：関心領域)のtime courseは２D、３Dのどちらでも表示できます。
機能的であると同様、構造的な４D データがTalairach空間に変換されるので、Statistical mapは２Dまたは３D表示のどちらでも計算できます。これは別の実験と別の目的の中で活性化した脳領域を比較することを可能にします。 |
- Talairach変換は２つの段階で実行されます。
- 最初は、それぞれのsubjectがstereotaxic軸に配列された３Ｄデータセットを回転することから成ります。正中縦断面配列の2つのローテーション・パラメータと同様に前交連（AC）と後交連（PC）のこのステップは相互作用で明示化されます。
- 次に大脳の先端部分が指定されます。この部分はACとPC座標がTalairach とTournaux のmapによる標準的な脳寸法をもつ3D
データセットを調整するために使われます。
- 脳組織の分割（例 白質と灰白質の分離）は３Dテンプレートのアプリケーションと同様にfilter operations、region-growing方法を使い実行できます。
- マウスを使い、とても簡単にsagittal（矢状）やcoronal（冠状）、transversal（横方向）そしてoblique（斜方向）の断片を表示した４つのウインドウ内で、pseudocolor-coded（調合色）のstatistical
maps で表現された3D volumeを探検できることでしょう。
- ３Dデータセットを基本とし、volumeあるいはsurfaceのrenderingを使用することで、指定された視点からの対象となる頭部や脳の3次元再構築が計算され表示できます。
- Volume renderingは迅速なray casting（光線に沿ってVolumeを得る）algorithm（演算法）で実行されます。
- lightning calculationはハイライト計算のためのPhong-shading技法を基本としています。
- surface再構築のSurface renderingはOpenGL（3次元計算用のルーチン）を使用し実行します。
- texture mappingを使用することで、再構築されたsurface（例 頭部あるいは脳）は同時にSurfaceとvolumeの両方のデータを表示し、リアルタイムにスライスも可能です。
- 最初のポリゴン・メッシュはsurfaceを探るための基礎として、脳皮質の膨張と扁平率の計算に利用されます。
- surface再構築プロシージャは、（分割された）volumeデータセットをゆっくり覆うように球形（利用可能な20面体のモザイク）あるいは長方形いずれかで始まります。そのため位相欠陥を避けるため、また深い溝のsurfaceを滑らかにするために、dynamic
mesh algorithmは自動的に必要とする場所へ新しいポリゴンを生成します。
- 再構築された脳皮質のsurfaceは膨張させ、相互作用に切断、そしてゆっくり最小限のひずみ領域を広げます。
- ３D mapは脳皮質の膨張あるいは扁平、再構築の上に重なります。
- 信号のtime courseは、可視化されたsurfaceの領域へ簡単にポイントすることで与えられます。
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特徴詳細 ≫ |
| ■Base Module Features |
| Project Creation |
- ２D、３Dの機能的そして解剖的なスライス画像として自動的に構成
- サポートされたdata formats
・Siemens IMA
・GE
・Philips
・Bruker
・ACR/NEMA
・DICOM
・ANALYZE
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| Data Preprocessing |
- Inter-sliceスキャン時間補正 (event-related fMRIに重要な役割)
- 2D、3Dの動作検出と補正
- frequency space（周波数域）の空間と時間のバンドパスフィルター（干渉フィルター）
- space/time領域のgaussian smoothing（ガウスの平滑化）
- time courseデータのhigher-order（高次）傾向と線形の除去
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| Statistical Analysis |
- Parametrical statistical mapping方法 :
Student's t-test, linear correlation, cross-correlation,
multiple regression, General Linear Model (GLM)
- GLMコントラスト (t-maps), モデルの比較 (F-maps)
- 色分けされた相対的なcontribution map
- 階調デザインbuilder、結合解析、ランダム効果の解析
- 脳皮質を基本としたGLM（一般線形モデル）、correction for serial
correlation（系列相関補正）
- 脳皮質を基本とした独立成分分析 (ICA)
- 脳皮質を基本としたcorrection for multiple comparison（多重比較補正）
- Non-parametric statistical mapping方法
Kolmogorov-Smirnovテスト、rank-order correlation（順位相関）
- Region-of interest（ROI:関心領域）解析ツール
- Event-related fMRI 解析ツールと表示
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| Utility Functions & Visualization
Tools |
- 刺激プロトコルの作成、statisticalテストのグラフ化、条件を基にした分割とtime
courseプロットの可視化
- 照合機能とtime courseプロットの同時表示
- プロトコルを基本とした平均的なevent-relatedファイルを自動作成
- オリジナル・データ値あるいは信号変化の％を表示
- ROIを基本としたGLM解析の出力表
- appropriate map（適した図）の交配彩色をもつmultiple
statistical mapの読み込みと表示
- color look-up tables（CLUT：色情報を持つインデックス）
の編集
- 解剖的そして機能的領域のラベル表現
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| Segmentation & Volumetry |
- 3次元強度inhomogeneity（不均一性）補正、Talairachテンプレート、histogram解析そして拡大領域を使用し３Dデータセットから自動的に脳を分割
- 解剖的領域と機能クラスタからvolume (mm3)を決定
- 空間またはfrequency spaceの３Dフィルタを実行（例 gaussian
smoothing）
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| Volume Rendering |
- 重ねられた機能的なデータを持つ、迅速且つ高品質のvolume rendering
- ３D-２D mapping方法
３D-rendering（例 gyri）とorthogonal slice viewing ウインドウ間をマウスポインタで直接参照
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| Talairach Tools |
- 全体的あるいは部分的なTalairachグリッドの可視化と、選択されたvoxelあるいは機能的なクラスタの重心座標をもつTalairach
spaceへセットする３Dデータの相互作用変換
- Talairach spaceの機能的な４D time courseデータ、選択されたVoxelあるいはクラスタのtime
course表示、３D statistical mapの計算、３D解剖データのinter-subject平均、４D
time courseと３D statistical map
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| Spatial Transformation & Registration |
- 機能的そして解剖的なデータセットの自動格納（co-registration）
- Rigid bodyの３D配列、３D動作補正
- Talairach 変換
- Tri-linearとsinc-interpolation
- 相互作用するmulti-modal co-registration (MRI,
fMRI, PET, EEG/MEG)
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