Nowadays, many neuroimaging studies of neurological or psychiatric disorders are conducted using magnetic resonance imaging (MRI) across multiple research centers. This approach makes it possible to acquire a large number of data in a short period of time. However, a major drawback of multi-center studies is data incompatibility caused by diverse task designs and imaging protocols at different centers. This disturbs multi-center studies to get consistent and reproducible results. Thus, I developed novel methods to improve data compatibility across centers. First, I proposed a novel neuroimaging measure of neural resource allocation for quantifying task-independent attention. It helps us to overcome the effect of task design on functional MRI data incompatibility for exploring attention in various cognitive tasks. The proposed measure consistently correlates with behavioral, physiological, and neural indicators of attention in various cognitively demanding tasks. And neural substrates of the measure also show a consistent spatial pattern, which exhibited spatial correspondence with attention networks, regardless of diverse task designs. These results indicate that the neuroimaging measure of neural resource allocation could be used as a quantitative indicator for attention to get consistent and reproducible results using functional MRI data from multi-center studies. Second, I developed protocol-specific w-score standardization to control the protocol effect on structural MRI data. W-score standardization creates quality reference values by using a healthy group to obtain normalized disease values. The protocolspecific w-score standardization applies it to each protocol separately to remove protocol-specific effects. This method reduced both univariate and multivariate differences in the structural MRI data while maintaining the disease effect, which ideally is not affected by the method. This result indicates that the data incompatibility of structural MRI is effectively resolved by the protocol-specific w-score standardization.
요즈음, 많은 뉴로이미징 연구들이 자기공명영상(MRI)을 이용한 다기관 연구를 수행하고 있다. 다기관 연구는 비교적 짧은 시간에 많은 수의 데이터를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 다른 기관에서 사용하는 서로 다른 실험 디자인과 이미징 프로토콜 때문에 생기는 데이터 비호환성이 큰 장애물이 되고 있다. 이 장애물은 다기관 연구에서 일관성 있는 결과를 얻는데 큰 방해가 된다. 따라서 나는 이를 해결하고자, 데이터 호환성을 증가시키는 새로운 분석방법을 개발하였다. 먼저, 과제독립적인 주의집중 행동을 정량화하기 위한 뉴로이미징 지표를 제안하였다. 이 지표는 다기관 연구에서 실험 디자인이 다름으로 인해 발생하는 기능적 MRI 데이터 비호환성을 해결하는데 도움이 된다. 이 지표는 다양한 인지과제 수행시, 주의집중의 행동적, 생리학적, 신경적 지표들과 정량적인 관계를 일관성 있게 가진다. 또한 지표의 신경기질은 잘 알려진 주의집중 네트워크와 매우 공간적으로 유사하다. 이 또한 다양한 종류의 인지과정에서 일관성있게 관찰된다. 이 결과들은, 제안된 신경자원분배의 뉴로이미징 지표가 다기관 주의집중 연구에서의 기능적 MRI 데이터의 호환성을 높여준다는 것을 일관성 있게 보여준다. 두번째로, 구조적 MRI 데이터의 호환성에 영향을 미치는 프로토콜 효과를 해결하는 protocol-specific w-score 표준화 방법을 개발하였다. W-score 표준화 방법은 질병데이터를 정상군 데이터를 이용하여 타겟 지표를 표준화하는 것을 말한다. 이것을 protocol-specific하게 적용하면, 다변량과 다변량에서의 프로토콜 효과를 훌륭하게 해결할 수 있다. 특히 질병군에서 보이는 질병관련 정보의 손실을 최소화한다.
