Application of False Discovery Rate Control in the Assessment of Decrease of FDG Uptake in Early Alzheimer Dementia

조기 알츠하이머 치매의 뇌포도당 대사 감소 평가에서 오류발견률 조절법의 적용

  • Lee, Dong-Soo (Departments of Nuclear Medicine, Seoul National University) ;
  • Kang, Hye-Jin (Departments of Nuclear Medicine, Seoul National University) ;
  • Jang, Myung-Jin (Departments of Nuclear Medicine, Seoul National University) ;
  • Cho, Sang-Soo (Departments of Nuclear Medicine, Seoul National University) ;
  • Kang, Won-Jun (Departments of Nuclear Medicine, Seoul National University) ;
  • Lee, Jae-Sung (Departments of Nuclear Medicine, Seoul National University) ;
  • Kang, Eun-Joo (Departments of Nuclear Medicine, Seoul National University) ;
  • Lee, Kang-Uk (Departments of Medicine, Neuropsychiatry, Seoul National University) ;
  • Woo, Jong-In (Departments of Medicine, Neuropsychiatry, Seoul National University) ;
  • Lee, Myung-Chul (Departments of Nuclear Medicine, Seoul National University)
  • 이동수 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) ;
  • 강혜진 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) ;
  • 장명진 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) ;
  • 조상수 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) ;
  • 강원준 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) ;
  • 이재성 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) ;
  • 강은주 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) ;
  • 이강욱 (서울대학교 의과대학 신경정신과학교실) ;
  • 우종인 (서울대학교 의과대학 신경정신과학교실) ;
  • 이명철 (서울대학교 의과대학 핵의학교실)
  • Published : 2003.12.30

Abstract

Purpose: Determining an appropriate thresholding is crucial for PDG PET analysis since strong control of Type I error could fail to find pathological differences between eariy Alzheimer' disease (AD) patients and healthy normal controls. We compared the SPM results on FDG PET imaging of early AD using uncorrected p-value, random-field based corrected p-value and false discovery rate (FDR) control. Materials and Methods: Twenty-eight patients ($66{\pm}7$ years old) with early AD and 18 age-matched normal controls ($68{\pm}6$ years old) underwent FDG brain PET. To identify brain regions with hypo-metabolism in group or individual patient compared to normal controls, group images or each patient's image was compared with normal controls usingthe same fixed p-value of 0.001 on uncorrected thresholding, random-field based corrected thresholding and FDR control. Results: The number of hypo-metabolic voxels was smallest in corrected p-value method, largest in uncorrected p-value method and intermediate in FDG thresholding in group analysis. Three types of result pattern were found. The first was that corrected p-value did not yield any voxel positive but FDR gave a few significantly hypometabolic voxels (8/28, 29%). The second was that both corrected p-value and FDR did not yield any positive region but numerous positive voxels were found with the threshold of uncorrected p-values (6/28, 21%). The last was that FDR was detected as many positive voxels as uncorrected p-value method (14/28, 50%). Conclusions FDR control could identify hypo-metaboiic areas in group or individual patients with early AD. We recommend FDR control instead of uncorrected or random-field corrected thresholding method to find the areas showing hypometabolism especially in small group or individual analysis of FDG PET.

목적: 오류발견율 조절법을 PET 영상분석에 이용하면 다중비교에 따르는 위양성율을 줄이면서 동시에 검정력을 높일 수 있다. 조기 알츠하이머 치매 환자에서 오류발견율 조절법을 적용하였을 때와 비보정역치, 무작위 가우스장 보정역치를 적용하였울 때 FDG PET에 나타난 포도당 대사 감소영역이 어떻게 달라지는지 조사하였다. 방법: 28명의 평균 66세 (${\pm}7$)인 조기 알츠하이머성 치매 환자와 연령을 맞춘 18명의 정상인($68{\pm}6$세)의 FDG PET 영상을 SPM99 소프트웨어로 분석하였다. 환자군과 정상군의 차이와 각 환자와 정상군의 차이를 각각 비보정 역치 p값 0.001, 무작위장 보정 역치 p값 0.001, 오류발견율 조절법에 의한 오류발견율 0.001일 때을 정하여 이 세 통계적 역치에서 각각 뇌 포도당 대사감소 영역을 결정하였다. 결과: 집단 분석결과 비보정 역치를 사용하였을 때 가장 넓은 영역에서, 보정역치를 사용하였을 때 가장 좁은 영역에서, 오류발견율 조절법을 적용하였을 때 중간크기의 영역에 대사가 감소하였다. 개인분석결과 비보정 역치 경우 발견된 대사감소 화소보다 오류발견율 조절시 많은 화소가 나타난 경우(8/28, 29%)와 보정 역치 경우와 오류발견율 조절시에는 대사감소 부위가 나타나지 않고 비보정 역치 경우에만 넓은 부위에 대사감소부위가 나타난 경우(6/28, 21%), 그리고 보정역치보다 오류 발견율 조절시에 훨씬 많은 화소가 이상부위로 나타나서 비보정역치 경우에 근접하는 넓이를 찾을 수 있는 경우(14/28 50%)이었다. 결론: 조기 알츠하이머 치매 환자의 FDG PET을 오류발견율 조절법으로 분석한 결과 집단분석이나 개인분석 모두 대사감소부위를 잘 찾을 수 있었다. 집단의 크기가 작은 환자의 집단분석이나 특히 개인분석의 경우 오류발견율 조절법을 이용하여 FDG PET을 분석하는 것이 좋을 것이라 제안한다.

Keywords

References

  1. Lee DS, Lee JS, Kim KM, Chung J-K, Lee MC. Functional brain mapping using H$_2$ $^15$O positron emission tomography (1); statistical parametric mapping method. Korean J Nucl Med. 1998;32:225-237
  2. Kim YK, Lee DS, Lee SK, Chung CK, Chung JK, Lee MC. $^18$F-FDG PET in localization of frontal lobe epilepsy: comparison of visual and SPM analysis. J Nucl Med. 2002;43:1167-74
  3. Worsley KJ, Marrett S, Neelin P, Vandal AC, Friston KJ, Evans AC. A unified statistical approach for determining significant signals in images of cerebral activation. Hum Brain Map. 1996;4:58-73 https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0193(1996)4:1<58::AID-HBM4>3.0.CO;2-O
  4. Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J R Statist Soc B. 1995;57: 289-300
  5. Genovese CR, Lazar NA, Nichols T. Thresholding of statistical maps in functional neuroimaging using the false discovery rate. Neuroimage. 2002;15: 870-8 https://doi.org/10.1006/nimg.2001.1037
  6. Herholz K. FDG PET and differential diagnosis of dementia. Alzheimer Dis Assoc Disord. 1995;9: 6-16
  7. Sakamoto S, Ishii K, Sasaki M, Hosaka K, Mori T, Matsui M et al. Differences in cerebral metabolic impairment between early and late onset types of Alzheimer's disease. J Neurol Sci. 2002;200:27-32 https://doi.org/10.1016/S0022-510X(02)00114-4
  8. Reiner A, Yekutieli D, Benjamini Y. Identifying differentially expressed genes using false discovery rate controlling procedures. Bioinformatics. 2003; 19:368-75 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btf877