تحليل الصور العصبية الوظيفية

حسّنت إحدى الميزات الأولية لبرنامج AFNI طريقة تحويل صور الدماغ الفردية إلى فضاء معياري مشترك. ولأن دماغ كل شخص فريد من نوعه في الحجم والشكل، فإن مقارنة عدد من الأدمغة تتطلب تحويلها (تدويرها، تغيير حجمها، إلخ) إلى شكل معياري. لسوء الحظ، كانت بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي في وقت تطوير AFNI ذات دقة منخفضة للغاية لإجراء تحويلات فعّالة. ولذلك، يستخدم الباحثون صور الدماغ التشريحية ذات الدقة الأعلى، والتي غالبًا ما يتم الحصول عليها في بداية جلسة التصوير.

يُمكّن برنامج AFNI الباحثين من دمج صورة وظيفية مع صورة تشريحية، مما يوفر أدوات لمواءمة الصورتين في نفس الفضاء. ثم تُطبّق العمليات المستخدمة لتحويل المسح التشريحي الفردي إلى الفضاء القياسي على المسح الوظيفي أيضًا، مما يُحسّن عملية التحويل. ^{[ 6 ]}

من الميزات الأخرى المتوفرة في برنامج AFNI أداة SUMA، التي طورها زياد سعد. تتيح هذه الأداة للمستخدمين عرض البيانات ثنائية الأبعاد على خريطة سطحية ثلاثية الأبعاد للقشرة الدماغية. وبهذه الطريقة، يستطيع الباحثون رؤية أنماط التنشيط مع مراعاة الخصائص الفيزيائية للقشرة الدماغية، مثل التلافيف، بسهولة أكبر. ^{[ 7 ]}

"afni_proc.py" عبارة عن برنامج نصي مُعد مسبقًا يقوم بمعالجة بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) لمريض واحد من خلال سلسلة من خطوات المعالجة المسبقة، بدءًا من البيانات الخام. تُنفذ الإعدادات الافتراضية خطوات المعالجة المسبقة التالية وتنتهي بتحليل انحدار أساسي: ^{[ 8 ]}

1. توقيت الشرائح: ^{[ 9 ]} تتكون كل صورة ثلاثية الأبعاد للدماغ من عدة صور ثنائية الأبعاد، تُسمى "شرائح". على الرغم من التقاطها في نفس الوقت تقريبًا، إلا أن هناك فارقًا زمنيًا يصل إلى عدة ثوانٍ بين الشريحة الأولى والأخيرة. ومن خلال الاستيفاء، تتم محاذاة الشرائح إلى نفس النقطة الزمنية. عمومًا، يُعتقد أن أي تشويش ناتج عن أخطاء الاستيفاء يُعوض بتحسينات الإشارة. ^{[ 10 ]}
2. تصحيح الحركة: قد تُسبب حركات الرأس أخطاءً في التحليل. تُجمع كل صورة ثلاثية الأبعاد في عملية المسح على شبكة ثلاثية الأبعاد، حيث يُمثل كل مكعب صغير من مساحة الشبكة، يُسمى " فوكسل "، قيمة شدة صورة واحدة. من الناحية المثالية، تُمثل الفوكسلات دائمًا نفس الجزء من الدماغ في كل عملية مسح، بدلًا من أن تختلف من صورة ثلاثية الأبعاد إلى أخرى. لتصحيح تشوهات الحركة الطفيفة، تستخدم أداة تصحيح الحركة في برنامج AFNI خوارزمية المربعات الصغرى الخطية التي تُحاول محاذاة كل صورة ثلاثية الأبعاد مُلتقطة مع الصورة الأولى المُلتقطة في عملية المسح. ^{[ 11 ]}
3. التنعيم: لمعالجة التشويش العشوائي في الصورة، يتم تطبيق نواة تنعيم. ورغم أن التنعيم قد يزيد من نسبة الإشارة إلى التشويش في الصورة، إلا أنه يقلل من دقتها. ^{[ 12 ] [ 13 ]}
4. القناع: يزيل أي مناطق غير دماغية، مثل الجمجمة، من صورة الرنين المغناطيسي الوظيفي.
5. المقياس: قم بتغيير مقياس كل فوكسل بحيث تمثل التغيرات في شدة الإشارة نسبة مئوية من تغير الإشارة خلال عملية المسح. الإعداد الافتراضي هو أن متوسط ​​كل فوكسل يساوي 100.