「Voxel Based Morphometry」の版間の差分

概要：Voxel-based morphometry （VBM）は、頭部Magnetic resonance imaging (MRI)を半自動的に処理し、脳全体を細かなボクセル単位（1〜8mm立方程度）で統計解析し、様々な精神神経疾患の患者における脳体積の減少や増加、あるいは健常ヒトにおける様々な精神機能や行動パターンなどと関連した脳形態特徴などを同定する事に貢献してきた。コンピュータや画像技術の進歩と共に1990年代の後半から登場し、従来の用手的な体積測定法に変わって脳形態解析の定番となっている。  

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VBMの特長<br>1990年代までは多くの脳形態解析研究には、関心領域（ROI: Region-of-interest）法が用いられており、知見のほとんどがROI法によって得られたものであった。このROI法では、測定者がスライス一枚ごとに、解剖学的構造物を基準として厳密に定義された方法で、関心領域の境界を手書きで書き込んでいき、部位によっては数10スライスにわたる作業をやり遂げて、初めて体積が測定可能となる。そして、十分に測定の妥当性と信頼性を高めるために、測定者は繰り返しトレーニングを受ける必要があった。こうした特徴から、ROI法では、測定に著しい時間と労力が必要とされるために、研究対象となる脳部位はある特定の仮説に基づいた部位に限定され、サンプルサイズも制限されがちであった。また、明確な境界を定義可能な部位に制限されやすく、出来るだけ簡便で分かりやすい境界を用いて測定者間一致度を高めることと、細胞構築や脳機能の観点から出来る限り妥当な境界を設定することとは、時として食い違う場合もあった。<br>　それに対してVBMは、各個人のMRI画像データを標準脳座標上に変換し、空間正規化をする事で、自動的に全脳の形態学的解析を行なう事が出来る比較的新しい方法である<ref><pubmed> 10860804 </pubmed></ref>（図）。仮説に基づいた関心領域のみを手書きで計測するROI方法と対照的に、比較的簡便に自動的に解析でき、測定者の違いに左右されないという特徴がある。また、より大きなサンプルでの研究が可能で、これまでは境界の定義が困難であるために研究されにくかった脳部位についても研究でき、ある特定の要因に関連のある部位を全脳から検出出来るという利点が得られている。こうした利点を生かして、近年のVBMを用いた研究は、単にROI法で得られた知見の追試にとどまらず、新たな知見を付け加えてきている。そして、現在までに統合失調症<ref><pubmed> 9988836 </pubmed></ref>、気分障害、自閉症スペクトラム障害、心的外傷後ストレス性障害（Post traumatic stress disorder: PTSD）<ref><pubmed> 12853571 </pubmed></ref>やアルツハイマー型認知症などの様々な精神神経疾患、および健常範囲の脳形態の個体差とタクシー運転手としての経験<ref><pubmed> 10716738&nbsp;</pubmed></ref>や男女差と性格<ref><pubmed> 18234682 </pubmed></ref>や遺伝子多型<ref><pubmed> 15880108 </pubmed></ref>さらには朝食のスタイル<ref><pubmed> 21170334 </pubmed></ref>などとの関連の解明に応用されて新たな知見を提供してきた。

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[[Image:VBMfigure2.jpg|400px|図． VBMの画像処理の流れ（概念図） 従来のstandard VBMでは、欧米の健常者のデータから作成したテンプレートや、組織がその位置に存在している確率情報（Prior probability map）を用いて、空間正規化（Spatial normalization）や組織の区分（Tissue segmentation）を行っていた。それに対して、optimized VBMでは、研究対象からなるサンプルから作成したテンプレートや、組織がその位置に存在している確率情報による画像処理を導入して、空間正規化や組織の分類の精度を高めている。さらに、信号調節による補正（Intensity modulation）を行うことで、空間正規化の非線形変換（Non-linear transformation）のステップで失われた分の解剖学的情報を反映している。]]

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