About iVLSM

  • iVLSM는 intuitive voxel-based lesion symptom mapping의 약자 입니다.

  • 가장 간단한 방법으로 병변과 증상간의 관계를 연구 할 수 있는 Matlab 기반의 툴박스 입니다.

  • 복셀 기반의 병변을 Overlap하고 병증과의 관계를 연구 할 수 있는 프로그램들을 이미 여러개가 있습니다. 하지만, 기능이 복잡하거나 사용 방법이 사용자에게 친숙하지 않기 때문에 연구하기에 제약도 많이 있습니다.

  • 메뉴얼은 한국어 버전만 제공할 예정입니다. 한국의 연구자들이 ‘분석 방법’ 자체를 공부하는데 많은 시간을 투자하기 보다는 좋은 연구 아이디어를 생각하는데 더 많은 투자해서 세계의 연구자들 경쟁할 수 있는 좋은 연구를 많이 하기를 희망하기 때문입니다. 하지만, 누군가 제가 작성한 한글 설명서를 영어로 번역해서 배포 하고자 하신다면 저의 허락 없이도 얼마든지 가능합니다.

  • iVLSM toolbox를 구동하기 위해서는 SPM12 툴박스를 미리 다운로드 받고 Matlab에서 Set Path를 설정해야 합니다.

Functionality

  • Overlap of lesions: 개별 데이터에 병변을 ROI로 그렸다면, 해당 ROI들의 overlay map을 생성해 주는 기능을 수행합니다.

  • Lesion-symptom mapping: 각 볼셀별로 병변이 있는 환자들과 병변이 없는 환자들을 나누고, 여러가지 임상 척도가 연구자가 나누어진 그룹 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 통계분석을 수행하는 기능을 제공합니다. 제공되는 통계방법으로는 Independent sample t-test와 Mann-Whitney U test가 있습니다. 적절한 통계 방법을 선택해서 연구를 수행하시면 됩니다.

Download

  • 아래의 링크에서 간단한 설문에 응답해 주시면 다운로드 링크를 보실 수 있습니다.

  • 어떤 연구자들이 주로 프로그램을 사용하는지 알기 위한 설문이지, 최대한 성의것 응답해 주시면 추후에 프로그램을 업데이트 하는데 큰 도움이 될것 같습니다.

  • 다운로드: http://goo.gl/forms/mJfJVMLjOw

Hands-on Exercise

  • 아래의 링크에 있는 메뉴얼을 다운로드 받아서 따라해 보세요^^

  • 다운로드 링크:

Contact

  • Matlab, Neuroimaging Methods, iVLSM 관련 강의 문의는 아래의 이메일로 부탁드립니다.

  • E-mail: sunghyon.kyeong@gmail.com


경규빈 타임라인

MATLAB을 이용하여 뇌영상 데이터를 분석하다 보면, 뇌영역에 해당되는 부분의 마스크Mask를 만들어야 하는 경우가 있습니다. 이러한 경우에는 뇌영상 데이터 분석 - Matlab Index scheme 강의에서 처럼 MATLAB의 index 기능을 이용하면 회색질, 백색질, 뇌척수액 등에 해당되는 뇌 영역을 indices 값을 얻을 수 있고, 각각의 인덱스 값의 합집합을 이용하면 전체 뇌영역에 해당되는 마스크Mask를 얻을 수 있습니다.

위에 그림은 회색질(Grey Matter, GM), 백질(White Matter, WM), 뇌척수액(Cerebro-spinal Fluid, CSF)의 3차원 공간에서의 확률 분포를 보여주고 있습니다. 각각의 영상은 SPM (Statistical Parametric Mapping)을 설치하면 자동으로 설치되는 영상파일 입니다.

이제 다음의 MATLAB 명령어를 통해서 뇌마스크(Brain Mask)를 만들어 보겠습니다. 다음과 같이 한줄씩 MATLAB 명령창(Command Window)에 입력해 보시면서, 각각의 명령어가 의미하는바가 무엇인지 결과를 확인해 보시면 많은 공부가 될것 같습니다. 

>> % Specify file path >> fn_GM = fullfile(spm('dir'),'tpm', 'grey.nii'); >> fn_WM = fullfile(spm('dir'), 'tpm', 'white.nii'); >> fn_CSF = fullfile(spm('dir'), 'tpm', 'csf.nii'); >> >> % read volume header information >> vo_GM = spm_vol(fn_GM); >> vo_WM = spm_vol(fn_WM); >> vo_CSF = spm_vol(fn_CSF); >> >> % read 3D volume image data >> GM = spm_read_vols(vo_GM); >> WM = spm_read_vols(vo_WM); >> CSF = spm_read_vols(vo_CSF); >> >> % find indices of brain matter mask (idbrainmask) >> idx_gm = find(GM>0.5); % GM mask with Prob(GM>0.5); >> idx_wm = find(WM>0.5); % WM mask with Prob(WM>0.5); >> idx_csf = find(CSF>0.5); % CSF mask with Prob(CSF>0.5); >> >> % Set operation to compute union of two indices >> idbrainmask = union(idx_gm, idx_wm); >> idbrainmask = union(idbrainmask, idx_csf); >> >> % Fill ones for ROI >> IMG = zeros(size(GM)); % create zeros matrix >> IMG(idbrainmask) = 1; >> >> % Write 3D image >> vout = vo_GM; % copy header information >> vout.fname = 'brainmask.nii'; >> spm_write_vol(vout,IMG);

ex1.m

위의 프로그램을 실행하기 위해서는 확률맵(grey.nii, white.nii, csf.nii)이 필요한데, 이 파일들은 위에 설명되어 있듯이 SPM을 설치하고 MATLAB에서 Set Path로 SPM의 경로를 설정해 주어야 접근 가능한 파일들입니다.