「Voxel Based Morphometry」の版間の差分

　各個人のMRI画像データを標準脳テンプレートを用いて標準脳座標上に変換（空間正規化：Spatial normalization）し、画素の持つ信号強度の情報とその画素の位置情報から推測される灰白質（白質）である確率（Probability map）を基に[[灰白質]]と[[白質]]と[[脳脊髄液]]を区分し（Segmentation）、同一の脳座標空間上で濃度の情報として局所体積の個人差が反映される。この濃度が正規分布に近づく様に、そして空間正規化の精度を高める様に平滑化（Smoothing）を行う。これらの前処理を経て、特定の位置における濃度の統計解析が行える事になる。脳全域では数10万ボクセルの[[wikipedia:ja:多重検定|多重検定]]を行う事になるためfalse-positive やfalse-negativeを最小限にするための有意水準補正の方法が問題になる。用手的な体積測定法との一致もある程度示されているが、正確には体積とは異なる指標を用いて統計解析を行っている事には留意が必要である。

　Optimized VBMでは、組織の区分の精度を高めるためにprobability mapを研究サンプルから作成することで研究独自のスキャナー・人種・年齢層などの属性に基づいたmapを用いている。そして、空間正規化で失われる解剖学的情報を最小にするために、区分した組織ごとに正規化を行うこと、研究固有のサンプルから作成したテンプレートを作成すること、正規化で失われた情報を濃度に反映させて回復するためのintensity modulationを行うこと、などの改良を加えている。