MRQA：MRIプロトコル非適合の広範な問題を解決するためのツール

背景紹介

近年、大規模神経画像データセットは、脳と行動の関係を研究する上で極めて重要な役割を果たしています。例えば、アルツハイマー病神経画像計画（ADNI）、ヒトコネクトームプロジェクト（HCP）、および青年脳認知発達（ABCD）研究などがあります。これらのデータセットは、通常複数のサイトや異なるスキャナーモデルで収集されます。しかし、サイト間や機器間でのデータ収集には、イメージングパラメータの一貫性の欠如という重大な問題があります。このパラメータの不一致はデータ品質に深刻な影響を及ぼし、信号対雑音比（SNR）および統計的効力を低下させ、研究結果を無効にする可能性さえあります。

従来、MRIスキャンプロトコルの一貫性を確保することは複雑で手動の作業でした。これは主にDICOM（デジタルイメージングおよび通信標準）の複雑さと、この問題に特化したリソースの不足によるものです。さらに、異なるサイトの現場でのパラメータ値が即興で調整されることがよくあり、プロトコルの不適合問題が見落とされがちです。したがって、複数のサイトでデータを収集する際には、一貫したイメージングプロトコルが特に重要です。

研究及び著者紹介

本稿はHarsh SinhaとPradeep Reddy Raamanaによって執筆されました。彼らはそれぞれ、ピッツバーグ大学の計算情報学部知能システムプログラム、生物医学情報学部門、放射線学部門に属しています。本稿は《Neuroinformatics》誌に掲載され、2024年5月4日に受理されました。

研究目的及び方法

既存の手動チェックには多大な時間と労力がかかるため、本研究では、MRIデータセットのプロトコル適合性を自動評価するためのオープンソースツールMRQA（Magnetic Resonance Quality Assurance）を提案しています。MRQAはDICOMおよびBIDS形式のデータセットを処理でき、特にプロトコルの不適合現象の発見に重点を置いています。20以上の公開された神経画像データセット（大型ABCD研究を含む）でテストしたところ、プロトコルの不適合問題が広く存在することが示されました。これらの不適合現象には、反復時間（TR）、エコー時間（TE）、反転角（FA）、および位相エンコード方向（PED）の偏差が含まれます。

作業フロー

1. データ解析：MRQAは最初に入力データセットを解析し、すべてのイメージングパラメータを含むデータ構造を構築します。
2. 適合チェック：異なるイメージングモード（解剖、機能、および拡散MRIなど）を集計し評価し、プロトコル適合レポートを生成します。

分析ステップ

a. 水平監査：単一のイメージングモードで、すべての被験者のパラメータ設定と基準プロトコルの一致性をチェックします。 b. 垂直監査：単一のイメージングセッション内で異なるイメージングモード間の一貫性をチェックし、各モードの撮影パラメータの協調を確保します。

MRQAが他の方法と異なる点は、スキャナー上で直接チェックが行われ、自動化スクリプトによって定期的（例えば毎日や毎週）にモニタリングが可能であり、研究者に不適合現象を即時通知する点にあります。

結果

ABCDおよびOpenNeuroなどのデータセットでのテストを通じて、異なるメーカーのスキャナーに顕著な非適合現象が存在することが発見されました。特にGEおよびPhilipsのスキャナーはSiemensのスキャナーに比べて不適合率が高いことが示されました。具体的には：

• ABCDデータセット：T1加重画像において、Philipsスキャナーの不適合率は64.43%にも達し、GEスキャナーでは2.0%でした。
• OpenNeuroデータセット：複数のデータセットで、PED、磁場強度、およびエコーチェーンレングスのような重要なパラメータの欠如が発見されました。

これらの結果は、プロトコルの不適合が多地点での収集において普遍的な問題であることを示しており、イメージングの前後に適合性チェックを行うことが、データの完全性と信頼性を確保するために必要であることを示しています。

相談と意義

適合性の問題は、計算モデルの予測性能に影響を与えるだけでなく、臨床試験の広範な応用や科学研究結果の再現可能性にも影響します。MRQAのような自動プロトコル適合性チェックツールを導入することで、手動チェック中に発生しうるエラーや見逃しを大幅に減少させ、データセットの品質および統計分析の有効性を向上させることができます。

本研究は、データ収集プロセス中に不適合現象をタイムリーに検出し修正することの重要性を強調しています。現在MRQAには、GEおよびPhilipsのプライベートヘッダー内のパラメータを解析できないという制限があるものの、MRIデータセットのプロトコル一貫性を実現するための重要なツールとなり、広範な応用前景を示しています。

結論

本稿で紹介されたMRQAツールは、MRIデータセットのプロトコル適合性問題を解決するための効果的なソリューションを提供します。MRQAは自動的に適合レポートを生成し、研究者が不適合現象をタイムリーに検出し修正するのを助けます。それにより、データの完全性と信頼性を確保し、統計分析の有効性を高めます。神経画像データセットの規模が拡大し続ける中、このツールの実用性と重要性はますます顕著になるでしょう。