脳機能画像解析 プ グラム SPM - J-STAGE Home

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Japar ユese 　Soclety 　of 　Radlologlcal 　Techr ユology 〔JSRT ）

技術 紹介

脳機能画像解析プロ グラム ： SPM

　　　　　　　　　　株式会社エ ル エ イ シス テ ムズ コ ン サ丿汐 ン ｝・ Matthew 　Nieisen　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 matt ＠las．cO ．jp　　　　　　　　　　　　　　　　　　日本語訳 ：株式会社 エ ル エ イ シス テ ムズ 　営業部　関 　浩

SPM とは ？

　SPM とは放射線医学研究領域 にお け る”Statistical　Parametric　Mapping ”

の 略称で す 。　SPM は

fMRI と PET を用 い た脳賦活試験 に よ り得 られた 機能画像 に 特 化され た解析法で あ り、こ れ らの 画像にお け る信号値 が測定変量 （課題ま たは反応時間などの パ フ ォ

ーマ ンス レ

ート） に相関する領域

　（ボ クセル の クラ ス ター

） を探索し、そ れ らの 関連性 の統 計的有意性 を評価 します。また 、それ と

同時 に脳画像解析特有の い くつ か の 問題に も対応 します。例え ば、各 ス キ ャ ン 間にお ける頭 部の 移動、脳形 状の 多様性 や 人種間の 機能的局在の 違 い 、測定方法や物理 的原因 によ る MRIIPET 信号の

変化 （MRI で は：更に 連続スキ ャ ン時の temporal 　correlation ） 等の 問題 で す 。SPM の 統計学 的理論は文献 に詳細 に 説 明 され て お り ［1−17】、そ の 著者 ら に よ っ て

”SPM ”

と い う ブ リー

の パ ッ ケー

ジが開発され ま した 。SPM の 新し い バ ージ ョ ン は定期的 に リ リ

ース され て お り、現在

の 最新バ ージ ョ ン は 2000 年 に リリ

ー一ス され た

’tSPM99 ”で す。汎鳩解析 ソ フ トで あ る Matlab 上

で 開発 され たプ ロ グラム で すが 、グ ラ フ ィ カル なユーザー

イ ン タ ーフ ェ イス を採用 して お り、入 力

の 多 くは マ ウ ス で 行え ます。一一一

方で SPM は C に書き換 え られ 、よ り包括的な脳 画像表 示 ／ 解析パ ッ ケー一

ジ ソ フ ト”MEDx ”

　（Sensor　Systems，　Inc．，　USA ； 国内代理店 ：エ ル エ イ シ ス テム ズ） に も紺み込 まれ ま した ．現行バ

ーシ ョ ン の MEDx 　3。3 に は SPM96 の 機能が組み 込 まれ て い ますが 、2001 年 4 月 リリー

ス 予定の

MEDx 　3．4 で は SPM99 モ ジ ュー

ル が組．み 込 まれ る 予定で す （”SPM99 と MEDx ” 参照）。

SPM の ソ フ トウ エ アイ ンター

フ ェ イス は脳機能魎像解析に特化 さ れ た も の で すが 、コ ア プ ロ グラム

は一

般 的な数学、統計学的概念が 雇本 とな っ て お り、それ らの 多 くは最新の 脳 画 像解析干法が開発される以 前か ら知 られ て い た もの で す。統計 モ ジ ュ

ール は様々 な 条件の もとで繰 り返 し撮像 され た

三 次元的空間構造 を持 つ データセ ッ ト （こ の 為

’lmapping ”と呼ばれる〉｝こ対 し て 適用す る こ とが出

来 ます。そ こか ら parametric 　statistics （例 え ば、　 t　stat ，istics＞を計算 し、様 々 な condition （課題条件な ど） によるデー

タ へ の 影 響 （つ ま り課題 に伴 う MRI 信号の 変化 ） を調 べ ます。脳機能画像解析にお い て、一

般的に condition は感覚刺激や 運動課題、認知 課題が注意深 くコ ン トロー

ル され たい くつ か の 時間ブ ロ ッ クか ら構成 され て お り、各 condition 間で 1 つ 、また は 2 、 3 の 測定変量が

組み込 まれ る よ うにデザイ ン され ます （例え ば、あ る 種 類の ア ニ メー

シ ョ ン を刺激 に用 い て 、ひ

と っ の condition で は特定の 色に注 目し、さ ら に 別 の condition で はあ る形状 に注 目す る様 に ）。 もし測定変数 の 変化 （例で は、色 へ の 注目か ら形 状 へ の 注 目） が 、ある領域に おける脳 内活動 に影響を及ぼす場合、そ の 反 応はあ る時間ブ ロ ッ ク に お ける、あ る 領域 の MRIIPET 　voxels の 信 号弓璽度変化 として 捉える ことが 出来ます。

SPM は 各 voxel に おける脳 活動 に付随 した信号変化 を一一

般的線形 モ デル （GLM ： General　LinearModel ） を使 っ て 計算します。こ の モ デル は定義 上 で は ど の 様な実験デザ イン に も合 う様 に設定する こ とが 出来 ます ［7］（基礎的 な情報 に つ い て は

” SPM 関連の Web サ イ ト”参照 ）。 その 変 化 量

（parameters ）が 各 condition に つ い て 計 算され る と、そ の 有意性 に つ い て 評価する為の conditioit コ

ン トラ ス トを設定 します （例 え ば、色 へ の 注 目 vs ．形 状へ の 注 目の 比較を voxei 単位で ttest を行

う と い うよ うに）。最終的 に condition コ ン トラ ス トの 有意性は 、高 い統計値を持 つ 隣接する 複数voxe 且の

一群で あるク ラ ス タ

ーと して 計算さ れ ます 。脳全体 に 繰 り返 し て 試行され る解析 によ っ て 生

じる多重比較の 問題及び 、voxel が隣接す る こ と に よ り生 じ る voxe 且間の 相関性 （要素の 独立性 の 問

題か ら voxel 単位で はな くク ラ ス ター

単位 で 解柝を行 う こ と に な る。従 っ て 、最小 ク ラス ター

サ イズは 1 つ の voxel よ りも大きい為、要 素数 が voxel の 数よ りも少な くなる）と い う事実か ら、最終的な統計値 （pvalue ）は補正 され ます ｛151。 こ の 様 に、　 SPM は効果 的に脳画像デー

タか ら MR また

は PET 信 号が測定変数と相関 して い る 領 域 （voxel の ク ラ ス ター

）を探索 します 。　 SPM によ る画

像解析 に は柔軟性が あ り、脳 機能画像分 野 の 科学者 らが興味 を持 つ ほ とん ど の 種類の function一

一19 一

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re 旦ated 　effects の 解析 を行 う こ とが 出来 ます。例え ば、（1） 2 つ の eondition 問の 賦活の 違い ．（2）

performanee 測 定 （反 応時間な ど〉、また｝a　design　parameter （朿叫激提示条件な ど） に相関 した賦

活、（3＞特定領域 の賦活に 相関した賦活 、（4）上記 1、臥 3 の 要素の 内の 2 つ の 要素間の 相互 作用

（ANOVA ）。た だ し、こ の SPM の 柔軟性の 代償と して 、理論的に 有効で はな い 統 計解析や 、適 切

で な い pre−processing も自由に出来て しま うと い う問題点が あ り．更に ソ フ トに つ い て の 包括的な

マ ニ ュ アルが無い こ とも不適切 な解析 を行 っ て しま う原 因 とな っ て い ます。解析に用 い られ る 関数

や理 論 、pre−processgng、　 GLM に つ い て は 、文献 11−17S （詳細 は SPM ホ ーム ペー

ジ 参 照 ：

www ．fi1．ion，ucl ．ac ．uk ！spm1 ） に掲載 され て い ますが 、ビギナー

ユーザ ーに と っ て そ れ らと実際の

SPM 解析を関連づ けて理 解す る の は園難な もの です．”SPM 　email 　discussion　lisゼ は こ の ギ ャ ッ

プを埋 め る為 に 開設され て い ます （SPM ホ…ム ペー

ジか らアクセ ス可能）．現在ま で の 全 て の 質問

と回答は記録 され てお り、あらゆる ユーザー

か らの 新たな質問が掲載 され ます 。初心 者に と っ て は 、

こ の e−mail リス トさえ も難解 に見え ますが、　W 曲 上 に は他に も初心 者向け の 情報も用意され て い ま

す （”

SPM 関連の Web サ イ ト”

参照）e また SPM 開発者 に よる 2 日間の”SPM 　Coursげ も毎年

5 月末か ら 6 月初旬に開催され ます 。コ…

ス ノー トは、毎年 SPM ホ

ーム ペ ージに掲載され 、誰で

もダウ ン ロー

ドす る事が 出来ます。

s摩M の各モ ジ 濫一ル は摘 鏖 して い る ？

　SPM には非常 に多 くの モ ジ ュー．

ル が含 まれ てお り、各々 の機能の 組み合わ せ によ り最終的な結果

を得 ます。SPM99 にお い て、　 fMRI の ほ とん ど の 解析に使用 され る主な モ ジ ュー

ル は メイ ン ウ ィ ン

ドウ の ボタ ンか らアクセ ス 出来 ます 。PET に もほぼ同様の イン ター

フ ェ イス が用 意されて お り、起

動時に どち らか を選択 します。

最初 の ス テ ッ プは もちろ ん 讎 翩 や PET 等の fumetiona9データの 撮像で す 。　 fMRI で は EPI

（Echo−Planar　lmaging ）シー

ケ ンスが使われ ます。　EPI また は PET イ メー

ジは繰 り返し撮像され 、

般 的にそ れ らの 画 像はい くつ か の 違 っ た condition の ブ ロ ッ ク に 分けられ ます （SPM とは？参照）。

EPI で は 2 つ の condition を比較する の に 、　 般 的に は少な くとも 100 イ メー

ジ （2｝　c   nditi   n を

50 ずつ ）が必 要 とな ります （実際には 1．oe 以k の イメー

ジが使われ る こ とが多い ）。　P鱈丁 と EPI に

よ り測定 された画像は どち らも脳内活 動 を敏感 に と らえ る こ とが 出来ますが 詳細な解剖学的情報は

少な い 為、そ れ ら の 晦像か ら得 られた賦活領域の脳 にお ける位置 を確認する 為 には高解像度 の MRI

イ メー

ジが別 途必要に な ります 。こ れ は通 常”Tl−weighted ”

イメー

ジ、また は’「structure （解剖学

的〉”

イ メー

ジ と呼 ばれ る も の で す。一一

般 的に single −subject 　analysis で は．　Reaiign、　Coregister・　Spatial　Normalize ・Sme   惚 ・fM 澀 1P蚤IT

Models 、　 Results の 順 に モ ジ ュー

ル を使用 します 。各 モ ジ ュー

ル の 概略 は次章で 、　 Mu ］ti−subject

analysis に つ い て はそ の 次 の 章で 紹介 します。

飾 夢θ一5 設醜 銘 8 澀 澀雄 β

meeafign　　一

般 的に EPI スキ ャ ン の 間隔は 3−5 秒程度で PET の 場合はさ らに長くな り、撮像時にお ける

　イ メー

ジ問の 頭部の 移動が 問題 にな る為、これ を補正する 必要が あ ります。SPM 　Realignモ ジ ュ

　ール で は、二次 元的 に自動でイ メージ の 移動 と回転 を行い 、これ ら の動 きを補正 し最初 の イ メ

ー

　ジに位置 と角度を合わせ ます。こ の Realignの 前か後 にオプシ ョ ン として”Slice　Timing 『’

モ ジ ュ

　ール を適用す る こ と 監）で きます （event −related 　fMRI で特に 大切で す）．　 Realign の 結果 は、各時

　系列 の EPItPF．T イメー

ジそれ ぞれ に対 する変換マ トリッ クスデータ と して Matlabの

”．mat ” IJコァ

　イ ル に 保存 され ます 。変換マ トリク ス デー

タの み を保存す る こ と に よ りハ ー ドディ ス クに默た な

　イメー

ジが書き込 まれ る こ とを避け られ ます。

α照 θ即 窃 θ r

　　 EPI や PET スキ ャ ン で 得 られ た脳賦活 の解剖学的位置の 岡定の 為に解剖学 的 MRI を撮像 しま

　すが、解剖学的画像撮像時の 頭 部の サイ ズと範囲、位置が EPIIPET ボ リューム で 同 じで あ る必要

　は あ りませ ん。EPI イ メージで は頭部 と脳の 形 状に つ い て、非線形の ひ ずみ （geometrie　distowtion）

　が生 じますが、「rLweig 齔 eδM 齟 によ る解剖学的画像は非常に正確 に脳 形状 を再現 します。よ っ

　て 、EPI や PET イメー

ジか ら の脳賦活結果 は直接解剖学的 MRI に重ね 合わ せ る こ と は 跏 kませ

一20一

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　ん。こ れ を行 う為には Realign で 行 っ た の と 嗣様 に EPI と解剖学的画像間 の位置 と角度 、そ して

　サ イ ズを合わ せ 、さ らに EPI 　geometric 　distortionも補正 しな け れ ばな りませ ん u

　−．ヒ記の ス テ ッ プは SPM 　Coregis亀er モ ジ こL一

ル で 実行 で き ます。つ ま り、EPI や PET イ メー一一

ジの

　位置 、角度、サ イズ 、形状を structural 　MRI に合わ せ て 変換 し ます。逆に structural 　MR 五を EPI　または PET イ メ

ージ に合わせ て 変換す る こ と も出来ます が こ れ はあま り

一一一般 的で は あ りませ ん 、

　ここで も Realign の 時 と同様に 、変換マ トリク ス が   mat ワ ァ イル と して 保存され ます 。

Spatia／Normaiiz θ

　　人 の 脳形状 には個人差があります。全体の 形状 と しわ の パ ター

ン は、指紋と 同様に ひ と りひ と

　りに固有の も の で す。大脳皮質に おける脳 機能 に関す る特定領域の 位置 と輪郭に つ い て も、人に

　よ っ て 解剖学的座標 に多少 の 幅が あ ります 。しか し b 現在行わ れ て い る ほ と ん ど の functional

　neuroimaging 実験 の ゴール は、入間の 脳 内 の 機能を つ か さ ど る 典型 的な領域を明 らか にする こ と

　で あ り、そ れ らが他 の 領域 と ど の 様 に機能的 に 関連 して い る か を明 ら か に す る こ と で す 。何が

　t’typical ”

で あ る か を確定する為 に は、同 じ実験 を何人 も の 被験者に 対 して 行 う必 要が あ ります 。

　前述の様 な個 人差 とス キ ャ ナー・

内の 撮像位置の 違い によ り、機能局在は 異な る 被験者間 の イメー

　ジ にお い て は対応 しませ ん。Nermalizeモ ジ ュー

ル は觸入 の 脳 を 標準脳 、また は”template ”

脳

　に変形 させ る こ とによ り、こ の 問題 を解決 して い ます。まず．被験者の 脳 を テ ン プ レートに 合 う

　様に移動 、回転 サイズ変更 します。そ の 後に大 きな脳 溝、脳 回 を含む全体 の 形状が標準脳画 像

　に合わせ て 非線形 に変換（warping ）され ます。標準脳 画 像自体 は何人 も の個 人 の イ メージ を平均 し

　た イメー

ジで 、それ らは全て Montreal　Neurologieal豆ns 搬 ute （MNI ）に よ っ て 定 義され た標準解

　剖学的ス ペ ース 、Ta】airach ＆

「fburnoux 【18｝の 図譜に改良が加 え られた も の に合わ せ て 変換さ れ

　て い ます．

　全て の被験者 を同 じ標準脳 に合わせ る こ とに よ り、それ ぞれ の 機能局在 を比較、平均化 する こ と

　が出来ます。世界中 の SPM ユーザー

が 瞬 じテ ン プレ・一

トを 毳e 飯 u 丑tで 使 っ て い る 為、研究者は実

　験結果を 関連の 研究を行 う世界中の 他 の 研究機関 と比較す る こ とが 出来ます。Talairach 図譜は

　MNI と完全に同．一．．一

で はあ りませ んが C’

SPM 関連の Web サ イ ト”

参照）、　 SPM の 結果は MM　も しくは Talairach図譜で 表示 された他 の タイ ブの 結果 と比較す る こ と も出来 ます。

　解剖学的情報の み を使 っ て い る 為、Spatia且Normalization で ヰ幾能局在の 正確な位置を合わせ る こ

　とは 出来 ませ ん。しか し、多数 の 被験者か らの 結果を平均化する こ と に よ り、研究者は人類 に と

　っ て 何が”typical ”

で あ る か を知 る こ と が出来 ます 。こ の’「typica｝ness ”

は”

conjunetion”解析 と

　呼ばれ る統計解析 を行 う こ とで 定量化 す る こ とも 可能で す （IMu

且翻 subject 　ana 】ysis惨 照）。Smooth

　　統計解析 に 至る前の 最後の ステ ッ プは三 次元空 間的STsmoothing ”

（ス ムー

ジ ン グ）で す 。空間的

　ス ムー

ジ ングの R 的は 3 つ あ ります （順序 と重要度 の 関係は あ りませ ん ）。

　1．機能局在の 個々 の 違い に よ る影 響を少 な くす る （前項を参照）。

　2．各 voxel にお ける SfN 比 を上 げる。

　3．SPM の解析理論で想定されて い る様に、データが 3D 　Gaussian 　ra 癜 om 飩 ld に相 当す る よ う

　に uniform 　spatial 　smoothness （spatial 　correlati   n ）にて laLtice　points に 変換する 1瑚 。eWRf ／PETMode ！s

　　起動時の 選択によ り、「’fMRI 　 models”

または”PET 　models

”

の ボタ ン が 表示 されます。 こ れ が

　SPM で 最 も重要なモ ジ ュー

ル で あ り、こ こ に．般 的線形モ デル （GLM ）が採用 され て い ます。

　 2 つ の model の 違い は 、　PET で はある特定の voxel の 連続 time 　points がそれぞれ独立 した も の

　と して 扱われてお り （つ ま り時間的に相関し て い な い）、tMR．1 で は時問的 に相関 して い る 曜能性

　が あ り、tempora1　aULtocorrelation を計算する ことで す ［5，9，互71。

　GLM は通常、各 condition に つ い て ひ とつ の regresser （”

effect 　of 　interest”

〉 と既知の あ らゆる

　confbunds の regressor で構成され て い ます 。各 conditio 兪 の regressor は一一般的 にそ の condition

　時の 画 像が ＋ 1 で 、他 の conditbn 時の 画像が o となる”wa ．vefbrrn 「f

の み を構成 します。各画像

　に お け る condition 以外 の 変数 （例 え ば、反 応 時間や 刺 激提示 レー ト） に よ っ て

’「

effect 　 of

　interest”regressor 　f．，S’構成 され る こ ともあ ります。また、　

PFcG

纛bund ”

は e 費bct　of 　interest に相 関

　しな い 変数、つ ま りfUnctional　signal の ノイ ズを表 します．自動で 取 り除 く こ とが 出来 る confound

一21一

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　の ひ とつ に 、脳 の全 voxel の global　mean があ ります。各時点にお ける画像の 平均信号強 度 の こ

　とで 、こ れ は通常ス キ ャ ン毎 に変化 し、PET で は bolUSの注入 によ り信号 強度が経時的に 変化す

　る為、特 に顕著で す 。

　fMRi ／PET 　mo δels の「’Speci鯨 amodel

”

を選択 し、　 GLM を作成 す る為 に必 要な全て の 情報 を入 力

　します 。 内容は 、Interscan　interva1、　 Scans 　per 　session 、　 Nu   ber　ofconditions 　or 　trials、　 SOA

　（Stimulus 　Onset　Asynchrony ： fixedか variable を決 め る為、　 block！tria1の順番は random に も

　出来る）、そ して最 後に etesign　type （epoCh ＝　’blocked” または event −related ）で す 。 もし Epoch

　design を使え ば、　type 　ofresponse （box・car 、　 half−sine 、そ の 他〉を選択し、ユーザー

の指定す る

　regressors （covariates と同 じ意味、例え ば performance 　measures ）を含め るオプ シ ョ ン が利用出

　来ます。同一．被 験者の 複数 sessi 鵬 s は、”Sean 　per 　session

”

に vector を入力す る こ とで ひ と つ の

　モ デル に入 れ る こ とが 出来ます （例 えば各 120 スキ ャ ンの 3session の場合に は”1201201201 ’

）。

　 こ の モ デ ル は カ レ ン ト デ ィ レ ク ト リ に”SPM 　fMRIDesMtx ．mat ”

ま た は

　” SPM −PETDesl 概 x ．mat

”とい う名前 で 全 て保存 され 、モデル の概要 を示す 様々 な情報が表示 され

　ます 。 こ の モ デル フ ァ イルに 実際の ス キ ャ ンデータ は含 まれ ない 為、他の 被験者の 解析に も再度

　使用す る こ とが 出来ます 。

　特定の 被験者に つ い て 、各　effect 　ofinterest （fMRI の BOLD 　signal ＞の サイ ズ （parameter ）を

　評価 す る （つ ま り condition と画像 の 信 号変化 の 関係 を評 価 す る ）為 に”Estimate　a　specified

　 model”

を選び 、前に作成 したモ デル フ ァ イル と 1 入の 被験者の 画像 フ ァ イル （1 つ または複数の

　session ） を選択 します。実際の parameter 　estimation の 前に実行可 能な様 々 なオ プシ ョ ン が必

　要かどうか を選択 します ： ggobal　effects の 除去 （脳全体の voxels の 信号強度変化をモ デ リ ン グす

　る）（注 、［19］＆ 〔20］ 参照 ）、バ イ パ ス 及 び ロー

パ ス の 時 間的 フ ィ ル ター

の 適 屠、intrinsic

　correlations の モ デ リン グな どです 。 こ れ らの オプシ ョ ン は”SPMcfg．mat

’“

と”SPM ．mat

”

と い う

　 フ ァ イル に保存 され ます 。

露 esults

　　 こ れ らの effects の 有意性は 、壌 esu 亶ts『’

をク リ ッ ク して 先程作成されだ’SPM ．mat

『

ワ ァ イ ルを

　選 択する と評価す る ことが 出来ます 。統 計的比較 （特 に’「tcontrasts ”）は どの よ うな condition

　‘

gearameters ）問に つ い て も行 うこ とが出来ます 。 ひ とつ の condition の み の 場合、全ス キャ ンの

　baseline　signa 且と condition が比較 され ます （ANOVA 　interactionsに つ い て は 【21］参照）。結果

　は Fig．1 の 様 に 3 つ の 直行方向の「

瓢 孵 伽 aximum 　intens鞠 pr 。jection）1「と全て の 賦活ク ラス タ

　ー

の リス ト、そ して それ ぞれ の significance 　level（p　values ）で 表承 され ます 。ク ラ ス ター

の 位置

　は表の voxel 座標で 確認出来．　 ”

plot’？

をク リ ッ ク しnfittedi

　and 　adjusted 　responses’“

を選択する

　 と、そ の voxe 且の ti  ecourse が表示 され ます 。

　es　effect 　of 　interest （f磁 ctio 眼一related 　signal 　change の サイズ）が session 全て の スキ ャ ン に つ

　い て （ひ と つ の regressor によ っ て モ デル 化され て い る場含には session 間で も）fixed　parameter　 とし て モ デル 化 され て い る 為、上 記の 解析は

”fixed　effects ”

解析と呼ばれます 。

ル勉鑼 一ε翻翻  彡飆 8加 抽

　　現在 まで の 所、論文に記載 され て い る SPM の multi −subject 　analysis の 方法は 2 つ あ ります

　［22，23］。　 （1）Conjurtction　analysig ．　l　 Conlunctionに表れ る賦活 ク ラス ター

が 、全対 象 の ある

　割合に、ある signiflcant 且evel で 認められ る と い うこ と の 確認に 有効で す 。　 （2）Random 　effects

　analysis ： 解析結果 の ク ラス ター

の voxe 且が 、全 対象 の 平均 に等 しい magnitude （parameter ）を 、

　ある signifieant 　levelに て 持 つ と い うこ と の 確認 に有効で す （各被験者の magnitude が正 規分布

　に fitす る と仮定）。　 Random 　effects 　analysis は 、 2つ の 集団（例えば健 常者 と患者の 集団）の〜F均

　magnitude がそれぞれ の resulting 　cluster の voxel で 、ある significance 　levelにおい て 大きく

　違 う と い う こ と の 確認 に 有効 で す 。 こ れ ら は 各 effect 　 of 　interest （全 て の 入 に つ い て の

　function−related 　 sigreal 　change の magnitude ）は 平均信 号強度変 化の 分布 に お い て random

　variable と し て モ デ ル 化 され る 為 に 、 ”

random 　effects”

解 析 と 呼 ばれ ま す 。 ”

cenjunction

　analysis”

は、結果 にお け る各 voxeE が 単に全て の 被験者か らの 最 小 tvalue で あ り、　 rando  

　distributionで はな く、　 singie −subject 　fixed−effects 　analysis の eonjunction で ある 為に そ の 様に

　呼 ばれ ます。

一22一

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一般 的に、基 本的な fhnctional　neuroimagi 亙1g 　research に は conjunction 　analysis で十分で あ り、

random 　 effects 　ana 旦ysis は健常者と患者の グループ間の検 討が 行われ る臨床研究 に使 わ れ ます

［22】．グループ間 の 違いが含 まれ な い 時 はた い て い conjunction が 使われ ます。 こ れは通常 fixed

effects 　analysis （とそれ らの conjunctions ）の 方が rando   　effects 　analysis よ りも感度が高い 為

で す 。

Mu 豆ti−subject 　analysis に つ い て の ボ タンや特定の モ ジ こ1一

ル等 はあ りません 。そ れ らは 、　 SPMイ ン タ

ーフ ェ イス に元 々 備わ っ て い る 柔軟 な機 能 を 使 っ て 実行 さ れ ます 。Randorn　 effects

analysis は”Basic　modules ’1

に含 まれ 、 1つ 、も しくは 2つ の サ ン プル t−tesもを選択 して 実行す

る こ とが出来 ます。実際の 解析 手順 に つ い て は巻末の 文献や SP黶 omail 　discussion　listをご参照

くださ い 。

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Vosetsize：  ．o，2，c，2．  mm 〔1 隔 む1諞sき？．71 りO紺 衂

Fig．1　 SPM99 　Results　i24］、こ の 表示 の 他 に も賦活 の 解割画像 へ の 重ね 合わ せ 、3Drendering 、　 time −course 　plots（

”Fitted　and 　a δ」囎 ted　re8ponse ”）が得 られ ます。

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SPM 　99 と MEDx

　MEDx は neuroimaging データ （MRI ，囲 丁，　 SPECT 等）の 画像処埋 ・解析用 プ ロ グラム で す。

Sensor　Systems ，　Inc．は現在、　 The 　I甑 th　Works ，睡 c．（Matlab の 開発元） か ら提供さ れ て い る ソ フ

トウ エ ア ツール を利用 し て 、SPM99 　Matlab ソ フ トウ エ ア を C コ

ードに書 き換え て い ます。 こ の 結

果、M 際 ）x ユー

ザー

は Matiab ライセ ン ス の 必 要な し に SPM99 と同 じ イ ン ター

フ ェ イ ス と機能 を

MEDx 上 で 利用 出来 る よ う に な り ます。

MEDx に は SPM の 機能以外 に Se蓼mentation （脳 の 抽出）、　 Motion　artifact （頭 部の動 き）検知 、

AIR3．08 に よ る Motion 補正 、　 Talair．kch 座標系へ の 自動変換、グ リ ッ ドの 表示、等の 様 々 な ツー

ル が用意され て お り、イ メージ ス ク リプ ト （Tcl1Tk を使恥 にて デ

ータ解析作業 を 自動化す る こ と

も ロ∫能 で す。3D サ ーフ ェ ス

・ボ リ ューム レ ン ダ リ ン グ機能に は 多 く の 才プシ ョ ン設定 （material

rnaps 、　views 、その 他）が用意されてお り、 高い 分解能を持 っ 解剖学的構造画像 と fMRIIPET の 脳

機能画像 の 重ね 合わせ 、表示 をカ ス タ マ イ ズす る こ とが出 来ます 。

DICOM 転送機能 （Receive、競uery ∠Retrieve、　 Send） に加えて 、　 DICOM や Analyze フ ォー

マ ッ

トへ の 変換機能 も用意 され て い る為 、サーバ ー、ス キ ャ ナ

ー 等．他 の 装置 と の接続が容易に行え ま

す。MEDx は SUN 　So且aris 　7＋ 、または Redhat　Mnux 　6。2＋ （lntel版） ヒで 動作 します。

ニt・t・t　’rp　いレド　／tkda’t　ハぼ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　tゆゆ

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　　　　　　　　　lFig．2

ttサtt　ttmp　ゲ　　トゆト／t．・’　k　’　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  匚1：11／1：、、：  論 盤1鱈 磯 留 隷

左か らそ れぞれ 鋼 EDx 　Orthogona且View 、　 Lightbox　View 、3D 　Rendering 。

SPM99 モジ ュー一

ル に加えて 下記の 機能が 2001　”・　4 月 リ リース予定 の MEDx3 ．4 に追加 され ます。

9．FSL の 統合 ：　 FSL は Steve　Smi 七h，　the　FM 甌 B 　lab　at　Ox最）rd ，によ っ て開発 され た structural

　 と fhnc重ion覆1　MRI 解析の 為の ツー

ル キ ッ トです。 ド記の キ ッ トが含 まれて い ます。

　−FEAT （FMR 搬 Easy 　Analysis恥 oi ）、標準的な fM 凱 解析手法の 為 の ユーザー

イ ンター

フ ェ イ ス

　 を用意 します 。シンプル な A −B −A一登 実験デザイ ンや、event −re ］ated 実験デザ イ ンが含 まれ ます。

　飆 odel 　based　mu 且tiple　regressio 登 解析や ge．on −mode 旦basedANOVA 解析がサ ポートされて い ます。

　一　BET 　（Brain　Extraetion　［1］ool）プ ロ グラム 、高解像度 躍讎 画像か ら脳を 自動的 に抽出します ．

　・tMRI データ の tempora ］　enteringと spatia ｝　registration の 為 の ツー

ル

2．DICOM 　PEW 　reader 　：　 D 豆COM 　PET フ ォー

マ ッ トが MEDx3 、4 で サポー トされ ます。ハー

ドデ

　 ィ ス ク に 保存 され て い る 槻 C〔）魘 part 瞼 PET イメー一

ジを直接 ME ）x フ ォ ル ダーに読み込 む こ

　 とが 出来 ます 。更に D 弼 0疆 PET イ メー

ジ の Query！Retrieve、　 Receive が可能で す。

3．A 騒Le 纏 澱 豊ys重s　o 盤 r 謡 聡 Les宜飜 s）：　MRI または CT 画像か ら brain　lesionsを定量 化出来 ます。

　 こ の モ ジ ュー

ル で は 1esionsの volumetric 計算に加 えて 、　 Talairach　space と Brodmann 　 aren

　 involvement の ローカ ライゼー一一シ ョ ン がサポ

ートされ ます。グル

ープ解析の 為 に複数の lesi  ns

　 を重ね 合わせ る こ と も出来 ます。

4．N 馴 サ ポート ：　 UNIX ベ ー

ス の 厳 嫐 ）X アプ リケー・一シ ョ ン を Windows 　NT に も移植 して い ます 。

5．CT 　perfUsion 　：　 M 鰯 ）x3 。4 で は IVi．RI　bi’ain 　perfusion モ ジ ュー

ル に改良が加 え られ 、　 CT 　larai．．n

　 perfusion解析が行 える様 にな ります。

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SPM 　99 と MEDx， 解析 の ア ドバ イス と注意点

漂 ： MEDx3 ．4 の SPM99 イ ン ター

フ ェ イ ス は Ma’　tlabの も の と阿 じで ある為、　 Matlab 　SPM99 に関

す るア ドバ イス の ほとん どは MEDx 　SPM99 に も適用出来 ます （Sensor　Systems ，　lnc．か らの プレ リ

リー

ス 情報 によ る）。今 回ス ペ ース の 関係で 掲載出来な か っ た SPM に関す るそ の 他の ア ドバイス に

つ い ては エ ル エ イ シス テ ム ズホーム ペー

ジ を参照 くだ さ い 。

1．フ ァイル フ t −一マ ッ ト ：　 SPM99 は Analyze（single −volume 鑓 es ）、　 MINC ．　 ECAT 　7 の 画 像フ

　 ォー

マ ッ トをサポー トして い ます 。 他の フ ォ…一

マ ッ トを Analyzeに変換する には MEI ）x または

　 MRIcro を使 い ます（’‘SPM 　FS連の Web サイ ト

”参照）。MRIcro は 9 の フ ォ

ーマ ッ 民 膕 EDx 　3．0−3．4

　 で は 30 以 hの フ ォー

マ ッ トが．変換出来ます。

2．Neurologica9　／　Radiolegical　Collvention ：　 i面像は SPM また は MEDx で 読み込まれ た後 に、フ

　 ァ イ ル に お け る デ ータ の 配 列 に よ っ て

”Neurological　 Convention”（R が　R）、 ま た は

　”Radiological　Convention” （L が R）で 表示 され ます 。 こ れ は Realign、　 Slice　Timing 、または

　 Smoothing を行 う際には あ ま り問題 にな りませ んが 、　Spat．ial　Normalizationに つ い て は default　 の テ ンプ レ

ー トが左右対象で はな い 為に どちらが 真の 右側で ある か と い う情報は重 要で す 。同様

　 に Coregisterと ［llissue　Segmentationに つ いて も b これ らのモ ジ ュー

ル 自体の 演算の 前に Spatial

　 Normalizationを 自動的に 行 う為、こ れ が 重要 に な ります。　 Spatial　Normalization、　 Coregister、

　 ま た は「rissue　 Segmentation を 実 行 す る 前 に

”Display”ボ タ ン を 使 っ て 画 像 の display　 convention を決めて お く必要が あ ります 。そ の 後に

”Default’ ボタ ン を ク リ ッ ク し、下記の オ プ

　 シ ョ ン を選択する と SPM 　defaultが設 建され ます。

　 Defaul七s　Area　一） Spatial　Normalization

　　−＞ Defaults　for　I）arame 之er 　Estimatio且 う Af伽 e　Star甑 g　Estim瓢 es

　　 bNeurological 　Convention　（R が R ） ま た は 　Radiological　Cenvention （L が R ）

　これが Spatial　Normali劉a七ion の 前に正 しく設定 され て い れ ば、”Resugts”の 出 力 の Tala証rach

　 coordinates も正 しくな ります （x＞ 0 が大脳右半球）。こ の display　coAvention は新 し い EPI や

　 structural シー

ケ ンス に変 えたり、 雌RIIPET ソ フ トウ エ ア の ア ッ プデー一トが あ っ た 場合に は再度

　 チ ェ ッ クする 必要が あ ります 。

　も し Spatial　Norma ｝izeされた デー一タを MEDx で 読み込む時 には、正 し い convention にす る為

　に”Fi且e　Format ：AVW ” 、’章Format 　Options：Assume 　SPM 　Tal段ir覦 h　Calibratioガ を選択 します。

3．Coregister ／Spatia］t　N   rm 段臨 e ；　 Coregisterを彳／…

っ た後に、そ れ が 正 確 に行わ れた か ど うか

　 register されたイメ・一

ジ をチ ェ ッ クす る必 要が あ ります。 こ れ に は”℃ heck　Reg ”

ボタ ン が使えま

　 すが、イメー

ジが 小 さく、十字の 基準線がひ とつ あるだけで す 。 MEDx （3、O−3，4）で はよ り詳し い

　 表示 が 叮能 に な ります ：MEDx フ ォ ル ダーメ ニ ュ

ーか ら腎）isp旦ay ＞ Orthogona1”を 選択 し 、

　 display　window 上 の”Show 　Grid”を ク リッ ク 。 そ の 後

”Display ＞ Clone　Window ”

を選択 し、 2 つ

　 目 の Displayを作成 。　 Page 　Manager を使 い coregister され たイ メ

・一ジ を 選択 し ます。”Show

　 Griδ”

オ プシ ョ ン は coregistration が正確で あるか どうか の チ ェ ッ ク時に とて も便利で す（Fig．2

　 参照）。 また、MEDx の“Colorwash

”を使 い 2 つ の イ メ

・一ジを重ね 合わ せ て チ ェ ッ ク する こ と も

　 出来ます。

　 Spatial　Normalize 後の 確認 にも同様に「’Dispiay＞ Orth。 go亙｝ai ＞ Show 　Grid“F が 利用 出来 ます。

　 Normalizeされ たイ メー

ジ の グリ ッ ドは Taiairach　 space に ある為、　 AC、　 PC 等の 解剖学的特徴が

　 正 し い位置 に あるか どうかど うか を確認出来 ます 。

4．Design 　Files：　 デザイ ン フ ァ イ ル （”SP購∫MR 正Des臨 x ．ITT．Elt

”

またはe『SPM −−PETDesMtx ．maV ’

）

　 を新 し い directoryに コ ピーし、他 の 被験者の estimate に臨度使用す る こ とが i．ti来ます （single ・

　 subjectr”fixed　effects ”

　analysis ）。　Estimatienは 鮒 攤 ／P飆T　mode 互s ＞ 臨 tim誠 e ＆ speci 負ed 　mo αe旦

　 を選択する と実行 され ます 。

SPM 関連の Webサ イ ト

1． SPM ホー

ム ペ ージ ：　 ＜ www ，fil．ion．ucl 。ac ，uk ！spm ！＞

2．例題解析 の“README ”

フ ァ イ ル とテー

タ ：　 ＜ www ．fii．ion．．ucl ．nc ．uk ！spm ！dataノ＞

3．　 GLM （General　Lir，ear 　Model ）を含む SPM 鎌 atist 豊cs の 概要に つ い て 1 くwww ．mrc ．

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　　cbu ．cam ．ac ．uk11maging ！spmstat お．htmi＞　 （一．つ L二の directoryも参照くださ い ＞

4． TalairaChとMNI 　cOOrdinates ：　 ＜ wwW ．mrc −cbu ．cam ，ac ，uk ！lmaging ！mniSpaCe ．html＞

5．SPM99 　updates ＆ bug 徹 es ：　 ＜ t’tp：11ftp．M ．ion．ucl ．ac ．uk 〆spm ！spm99 −updates ＞

6． MRIcro ：　 ＜ www ．psychokogy ．not ．tingham ，ac ．uk ！staff ／crl ／mricro ．htm1 ＞

7． MEDx 開発元 ： Sensor　Syste  s 湛 nc ． ＜www ．sensor ．eom ＞

8． MEDx 匡1内代理 店 ：　 エ ル エ イシ ス テ ム ズ 〈 www ，丘as ．co ．jp＞ 　Teft：0285 −24 −9731

　 SPM99 解析の ア ドバ イ ス、関 連Web サイ ト等 に つ い て追 加情報をホー

ム ペ ージ に掲

．載予定。

謝辞

　本稿 の作成 に あた り、貴 葭な助言 を頂 くと ともに 日本語訳 の校正 を快 く引き受 けて くだ さ っ た 福

永 雅喜 氏 、そ して“

SPM99 と M 駐Dx ，解析 の ア ドバ イ ス と注意点”

の 章に つ い て 多大な ご協力を頂

い た伊丸岡俊秀氏と依 岡幸子 氏に深 く感謝致 します。

参考文献1

つ】∩」

4．

5．

／07

89

．

AshburnerJ．　and 　KJ ．　Fristo溜 ，飆 uttimodal 　lmage　Cot・egis 吻 ti‘m 　and 　Partitioning，．A　Unified　Frameveork，　Neurolm 賃gc，1997 ，6（3）：p．209 −2 笠7．Ashburner ，　J・，　et 　al ・，Incorporat加g　Prio厂 K＞iowledge ぬ’o 伽 α8ε Regis’tration．　Neurolmage ，1997．6 ：P．344 −352 ．Ashbumer ，　J，　and 　KJ ，　V

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10・Fris吐・n，　K 」，　et　a】・，伽 厂act ぴ 如 8ρ脚 繝 ∫c 伽 齠 8脚 齪 5 卿 塀 超 〜L’　A 　Muttivariate　App 厂・ ach ．　Neur・Image，　i995，2；P．　 　 166−172．11・　Fris監on ，　KJ ・，　et 　al ・，　Cha 厂acterizing 　Evoked 　Hemodynamics 　veith／MRI ．　NeurGlmage，1995．2：P．157−165．12・Frist・ n，　K ・J・，　et　al・，M ・v翩 伽 一R伽 副 耿 cf∫ かげ  跏 ε

一Series．　Magnctic 　Res ・ nance ・in・Medicine ，珪996，35：P．346−　 　 355．13．Friston

，　K ．J、，　et　al，，AMiiltivariate　Anaiysis　qfPET ／ictivation　Studies，　Human 　Brain　Mapping，1996．鴫：p，14  一1Sl．14．Friston，　K ．J．　et 　a｝．，　Functionag　Topogt・aph ．v♂　Mzaltidimensional　Scati．ng 　and 　Fzanctionat　Connectivity　in　the　Brain ．　Cerebrag　 　 Cortex，　1996．　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ．15・Poline，」・B ・，　et　al・，　Estimating　Smvothnes．y　in　Statisticai　Parametric 　Maps ：　C ・ nfi

’dence 　lnter・ at ∫ ・ n 　p一臨 娠 ・．　J  umal ・

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’Xperiments．　Neurolmage ，且996 ．

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　　results （sign 　ofrelations σ）変 化、言 い 換 え る と1’positive

”activatien が

”negative

’”　activation に なる こ と ） につ

　　い て の qualitative　effect も 彳写る こ と が 出 来 る と 研 究 ［201 で 示 さ れ て い る。そ の 為、SPM ユ ーザーはglobai 　ef £ects

　　を取 り除 い た か ど うか を常 に レポートしな け れ ば な らな い 。結果 に つ い て 、global 　effects を取 り除 い た もの とそ

　　う で な い もの で チ ェ ッ ク し、〔lualitativeな 変 化が な い こ と を確か め る こ とが 望 ま しい （”remove 　global 　effects

”

　　オ プシ ョ ン は residual 　error を 減 ら す 為の も の で あ り、quantitative な 結 果 の 変化 が 予想 され る ）。2〔｝．　Aguirre，　G ．K ．，　F＿Zarahn

，　and 　M ．　DIEsposito，　The　fnfbrential∬ゆ α cf　of 　GlobalSignal　Covariates　in　Functional　　Neur（丿imaging 　Anatysis．　Netlrolrmage，19F）8．8；p．302−6．21．”Fcontrasts”は ANOVtX に お け る 2 つ の 要 素 の 相 互 作 用 を テ ス トす る為 に も利 用 され る。22．Friston，　K．」りA，　Holmes ，　and 　K．」．　Worsley，飾 w 伽 ηy　5麗切εc欝 C ρ〃∫f伽 ∫c．y　a　Study　？　Neurolmage，｝999．購 ：p．1−5．23・Frist・ n ，　K ・J・，　et 　al ・，　M ・ ltis吻 ect 　，MfRf　Studie∫　cmd 　ConJ

’unction 　Anatysis’．　Neur・lmage，1999 ．　le：P，385−96、

24．デー一タは Wellcome 　D 崢 t．　of 　Cognit．ive　Neurolegll　Tnst．　of 　Neurology，　University　College　1．ondon ホ

ーム ペ ー一ジ

　　 Eの もの を許 Flfを得て 使用した。

一26一

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