CIVET pipeline은 freesurfer처럼 brain MRI 영상을 종합적으로 분석해주는 완전 자동화된 소프트웨어이다. volume 분석 뿐만 아니라 cortical surface 분석도 가능하다. minctool, matlab으로 이용할 수 있는 surfstat과 많이 사용했던 프로그램이다.
MRI 영상의 포맷은 .mnc로 MINC라고 부르기도 한다. 아직 범용적으로 .nii라는 NIFTI 포맷을 많이 사용하는 것 같다. minc를 많이 사용한 나로서는 조금 아쉽다. 비공개 파이프라인이라 어쩔 수 없는 듯 하다.
CIVET pipeline은 비공개이긴 하지만 CBRAIN이라는 사이트로 CIVET pipeline을 이용할 수 있다.
내가 사용하던 CIVET pipeline output들의 의미에 대해 간략하게 적어볼까 한다.
classify (dir) : stereotaxic space에서 조직별로 분류된 영상
subject_cls_clean.mnc : 조직별로 분류되어 labeling된 영상
subject_pve_exactwm.mnc : white matter에 대한 PVE
subject_pve_exactgm.mnc : gray matter에 대한 PVE
subject_pve_exactcsf.mnc : CSF에 대한 PVE
subject_pve_exactsc.mnc : subcortical area에 대한 PVE
PVE intensity는 0 ~ 1이며, 각 복셀이 명시한 조직일 확률을 의미
final (dir) : stereotaxic space에서의 영상
subject_t1_tal.mnc : stereotaxic space로 registration된 native T1 영상
subject_t1_final.mnc : stereotaxic space로 registration된 native T1 영상 (non-uniformity corrected)
logs (dir) : CIVET pipeline의 로그가 담긴 폴더
error 때문에 영상처리가 실패했을 경우 로그에 남는다. 로그를 확인하여 실패한 이유를 확인하고 고칠 수도 있다.
경험상 대표적으로는 white surface failed, gray surface failed, verify civet failed가 있다.
mask (dir) : stereotaxic space에서의 brain mask
subject_skull_mask.mnc : cerebellum과 brain stem이 포함된 brain mask
subject_brain_mask.mnc : cerebellum과 brain stem이 포함되지 않은 brain mask
native (dir) : native space (individual)에서의 영상
subject_t1.mnc : original T1 영상
subject_t1_nuc.mnc : non-uniformity correction된 original T1 영상
segment (dir) : ANIMAL parcellation (segmentation) 된 영상
subject_animal_labels_masked.mnc : ANIMAL parcellation 후 skull mask를 이용하여 뇌 부분만 남긴 영상
subject_lobes.dat : native space에서 ANIMAL ROI의 영역별 볼륨
surfaces (dir) : stereotaxic space에서의 surface와 관련된 파일들
subject_white_surface.obj, subject_white_surface_left_81920.obj, subject_white_surface_right_81920.obj : white matter surface 파일, high resolution으로 pipeline 옵션을 바꾸면 숫자는 327680이 된다.
subject_white_surface_rsl.obj, subject_white_surface_rsl_left_81920.obj, subject_white_surface_rsl_right_81920.obj : MNI ICBM152 surface model로 resample된 white matter surface 파일, high resolution으로 pipeline 옵션을 바꾸면 숫자는 327680이 된다.
subject_gray_surface.obj, subject_gray_surface_left_81920.obj, subject_gray_surface_right_81920.obj : white_surface.obj 의 정보와 같은 gray matter surface 정보
subject_gray_surface_rsl.obj, subject_gray_surface_rsl_left_81920.obj, subject_gray_surface_rsl_right_81920.obj : white_surface_rsl.obj 의 정보와 같은 gray matter surface 정보
subject_mid_surface.obj, subject_mid_surface_left_81920.obj, subject_mid_surface_right_81920.obj : white_surface.obj 의 정보와 같은 mid surface 정보
subject_mid_surface_rsl.obj, subject_mid_surface_rsl_left_81920.obj, subject_mid_surface_rsl_right_81920.obj : white_surface_rsl.obj 의 정보와 같은 mid surface 정보
thickness (dir) : cortical thickness
subject_native_rms_tlink_30mm.txt (left, right) : 30mm FWHM으로 smoothing, tlink 방법론으로 처리된 native cortical thickness
subject_native_rms_rsl_tlink_30mm.txt (left, right) : MNI ICBM152 surface model로 resampling, 30mm FWHM으로 smoothing, tlink 방법론으로 처리된 native cortical thickness
transforms/linear (dir) : linear transformation matrix
subject_t1_tal.xfm : native to stereotaxic space의 matrix (9 parameter - 3 translation, 3 rotation, 3 scaling)
subject_t1_tal_6.xfm : native to stereotaxic space의 matrix (6 parameter - 3 translation, 3 rotation)
subject_t1_tal_7.xfm : native to stereotaxic space의 matrix (7 parameter - 3 translation, 3 rotation, 1 scaling)
transforms/nonlinear (dir) : nonlinear transformation matrix
subject_nlfit_It.xfm : linear stereotaxic to stereotaxic space matrix
subject_nlfit_It_grid_0.mnc : nonlinear transformation의 deformation field
transforms/surfreg (dir) : surface transformation
prefix_surfmap_left/right.sm : left/right hemisphere to surface model의 surfmap
verify (dir) : CIVET pipeline 결과 이미지
subject_clasp.png : surface registration, lobar segmentation 결과 이미지
subject_verify.png : registration, classification 결과 이미지
참고
http://www.bic.mni.mcgill.ca/ServicesSoftware/CIVET