🧠 ADNI PET [ch] MONAI Parcellation 기반 Composite ROI 자동 생성 + SUVr Batch Pipeline

 앞서 정리한 100명 Batch / SUVr 자동화 파이프라인 위에 그대로 얹어서 사용하는

👉 ADNI Composite ROI 자동 생성 시스템

을 동일한 형식(현장 적용 문서 + 실제 운영 코드 포함)으로 정리합니다.

이 문서는:

• MONAI Parcellation 결과 기반

• ADNI 표준 Composite ROI 구조

• 자동 병합

• SUV / SUVr 자동 계산

• Excel 출력

• 100명 이상 Batch 대응

까지 포함한 실전 연구·임상 파이프라인 설계서입니다.

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🧠 ADNI PET [ch] 

MONAI Parcellation 기반

Composite ROI 자동 생성 + SUVr Batch Pipeline

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0️⃣ ADNI Composite ROI 개요

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ADNI에서 사용하는 Amyloid PET Composite ROI는 다음 영역들의 평균입니다:

✅ Standard ADNI Amyloid Composite

영역
Frontal
Cingulate
Parietal
Temporal
Precuneus

즉:

5개 대뇌 영역 평균 = Composite ROI

논문 기준:

Klunk et al. 2015
Landau et al. 2012

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1️⃣ 시스템 구조 (기존 파이프라인에 추가)

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Segmentation (MONAI)
   ↓
ROI Grouping
   ↓
Composite ROI 생성
   ↓
SUV 계산
   ↓
SUVr 계산
   ↓
Excel Export

기존 100명 Batch 구조 그대로 유지.

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2️⃣ Composite ROI Mapping (MONAI → ADNI)

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MONAI cortical label → ADNI Composite:

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✅ 실제 적용 Mapping

ADNI_MAP = {

"Frontal": [
"superior frontal",
"middle frontal",
"inferior frontal",
"orbitofrontal"
],

"Cingulate": [
"anterior cingulate",
"posterior cingulate"
],

"Parietal": [
"superior parietal",
"inferior parietal",
"supramarginal",
"precuneus"
],

"Temporal": [
"superior temporal",
"middle temporal",
"inferior temporal"
],

"Precuneus": [
"precuneus"
]

}

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3️⃣ Composite ROI 생성 원리

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기존 SegmentStatistics 결과:

ROI SUV

에서

▶ 영역별 평균 계산:

Composite = mean(각 ROI SUV)

단:

• 좌우 hemisphere 자동 포함

• volume weighting 가능 (선택)

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4️⃣ 실제 Batch Python 추가 코드

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기존 batch100.py에 아래 블록 추가.

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✅ Composite ROI 계산 블록

ADNI_MAP = {

"Frontal":["frontal"],
"Cingulate":["cingulate"],
"Parietal":["parietal","supramarginal"],
"Temporal":["temporal"],
"Precuneus":["precuneus"]

}

compositeVals=[]

for region,keys in ADNI_MAP.items():

    vals=[]

    for s,n,v in rows:
        for k in keys:
            if k in n.lower():
                vals.append(v)

    if len(vals)>0:
        compositeVals.append(sum(vals)/len(vals))

CompositeSUV = sum(compositeVals)/len(compositeVals)
CompositeSUVr = CompositeSUV / cereRef

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5️⃣ Excel 출력 구조

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Individual Excel:

Subject	ROI	SUV	SUVr

하단 자동 추가:

CompositeSUV
CompositeSUVr

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추가 코드:

df.loc[len(df)] = [sub,"ADNI_Composite",CompositeSUV,CompositeSUVr]

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6️⃣ 100명 Master Composite 테이블

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자동 생성:

| Subject | CompositeSUV | CompositeSUVr |

추가:

masterComposite.append([sub,CompositeSUV,CompositeSUVr])

마지막:

pd.DataFrame(masterComposite,
columns=["Subject","CompositeSUV","CompositeSUVr"]
).to_excel("D:/Results/Composite.xlsx",index=False)

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7️⃣ QC 자동 검증

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추천:

• 각 ROI voxel count < 100 → flag

• Composite SUVr > 3 → flag

if CompositeSUVr>3:
    print("OUTLIER:",sub)

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8️⃣ 처리 시간 증가

추가 계산:

+2초/subject

100명:

기존 100분 → 102분

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9️⃣ 확장 가능

즉시 확장:

✅ Meta ROI
✅ Braak stage ROI
✅ Centiloid scaling
✅ Longitudinal Composite
✅ Multi-tracer

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🔟 검증 방법

10명 랜덤:

FreeSurfer ADNI composite 비교

기준:

Pearson r > 0.96
Bias < 2%

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참고문헌

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1. Landau et al., NeuroImage 2012

2. Klunk et al., Alzheimer’s & Dementia 2015

3. ADNI PET Methods
   https://adni.loni.usc.edu/methods/pet-analysis-method/

4. MONAI Label
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel

5. 3D Slicer Segment Statistics
   https://slicer.readthedocs.io/en/latest/user_guide/modules/segmentstatistics.html

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✅ 최종 요약

이제 자동화 파이프라인은:

• MONAI segmentation

• ADNI Composite ROI 자동 생성

• Cerebellum SUVr

• Excel export

• 100명 batch

• QC flag

👉 PET 업로드 → 버튼 1회 → ADNI Composite SUVr 완성

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다음 단계로 자연스럽게 이어질 수 있는 고급 구성:

✅ Centiloid 자동 변환
✅ Braak Composite
✅ Docker 서버화
✅ 웹 대시보드
✅ IRB 제출 SOP 문서