Large-scale correlation testing of regional brain volume in dementia subtypes

Abstract

MRI 이미징 분할 기술의 발전으로 인해 뇌 관심 영역(ROIs)를 매우 작은 영역까지 세분화하여 연구할 수 있다. 이는 뇌를 자세히 조사할 수 있는 의료적 이점을 제공하지만, 뇌ROIs는 상호 연결되어 있기 때문에 단일 영역의 특성만 고려하는 것은 질병에 따른 뇌 영역 변화의 본질을 완전히 이해하기에는 충분하지 않다. 따라서 뇌 ROIs 간의 상관관계 분석이 추가되어야 한다. 다만, 세분화로 인해 동시에 검정되는 가설의 수가 과도하게 많아져 참인 귀무가설도 잘못 기각할 확률이 증가한다. 따라서 뇌 ROIs 간의 상관관계 연구에선 잘못된 양성 결과의 위험을 최소화하고 다중 비교 문제를 제어하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 뇌 ROIs간의 상관관계를 비교하기 위해, ROIs 간 중복과 비교되는 그룹 간의 독립성을 고려한 알맞은 비교 검증 통계량을 소개한다. 다중 검정 시, 헤딩 통계량을 정확히 해석하기 위해 Bonferroni 보정, Benjamini와 Hochberg 방법, 그리고 Benjamini와 Yekutieli 방법 등을 사용하여 보정 해야함을 소개한다. 소개된 방법들은 실제 치매 환자 데이터셋에 적용하여 결과를 비교한다. 이를 통해 뇌 연구에서 ROIs 간 상관관계를 비교하고 검증하는데 필요한 유효한 검증 통계량의 계산과 다중 비교 보정 방법 적용에 대한 이해를 돕고자 한다. ;Advances in MRI imaging segmentation technology have made it possible to subdivide brain regions of interest (ROIs) down to very small areas for study. Although this offers the medical advantage of being able to examine the brain in detail, because brain ROIs are interconnected, only considering the characteristics of a single region is not sufficient to fully understand the nature of brain region changes with disease. Therefore, correlation analysis between brain ROIs should be added. However, due to brain ROI segmentation, the number of hypotheses simultaneously becomes large-scale testing, increasing the probability of incorrectly rejecting true null hypotheses. Therefore, in correlation studies between the brain ROIs, it is essential to minimize the risk of false positive rates and control the multiple testing problem. In this study, we introduce appropriate testing statistic calculations that consider the overlap between ROIs and the independence between the compared groups, aiming to compare the correlations among brain ROIs. To accurately interpret the obtained statistic in the multiple testing, corrections are applied using the Bonferroni correction, the Benjamini and Hochberg method, and the Benjamini and Yekutieli method. The introduced methods are applied to real datasets of dementia patients, and the results are compared. Through this analysis, it is intended to help the understanding of calculating an appropriate statistic required for testing the correlations between ROIs and the application of methods for correcting multiple testing problems in brain research.