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Methodenartikel

Modellierung des funktionalen Netzwerks für die räumliche Navigation im menschlichen Gehirn

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DOI:

10.3791/65150

⸱

13. Oktober 2023

 ,  ,  , 
1Department of Psychology and Behavioral Sciences, Zhejiang University, 2Department of Neuroscience, Max Planck Institute for Empirical Aesthetics, 3Department of Psychiatry of Sir Run Run Shaw Hospital, Zhejiang University School of Medicine

* These authors contributed equally

In diesem Artikel

Zusammenfassung

In dieser Arbeit wird ein integrativer Ansatz zur Untersuchung des funktionellen Netzwerks für die räumliche Navigation im menschlichen Gehirn vorgestellt. Dieser Ansatz umfasst eine groß angelegte metaanalytische Datenbank für Neuroimaging, funktionelle Magnetresonanztomographie im Ruhezustand sowie Netzwerkmodellierung und graphentheoretische Techniken.

Zusammenfassung

Die räumliche Navigation ist eine komplexe Funktion, die die Integration und Manipulation multisensorischer Informationen beinhaltet. Mit Hilfe verschiedener Navigationsaufgaben wurden viele vielversprechende Ergebnisse zu den spezifischen Funktionen verschiedener Hirnregionen (z.B. Hippocampus, entorhinaler Kortex und parahippocampaler Ortsbereich) erzielt. In jüngster Zeit wurde vorgeschlagen, dass ein nicht-aggregierter Netzwerkprozess, an dem mehrere interagierende Hirnregionen beteiligt sind, die neuronale Basis dieser komplexen Funktion besser charakterisieren könnte. In dieser Arbeit wird ein integrativer Ansatz zur Konstruktion und Analyse des funktionsspezifischen Netzwerks für die räumliche Navigation im menschlichen Gehirn vorgestellt. Kurz gesagt besteht dieser integrative Ansatz aus drei Hauptschritten: 1) Identifizierung von Hirnregionen, die für die räumliche Navigation wichtig sind (Knotendefinition); 2) Abschätzung der funktionalen Konnektivität zwischen jedem Paar dieser Regionen und Konstruktion der Konnektivitätsmatrix (Netzwerkaufbau); 3) die topologischen Eigenschaften (z.B. Modularität und Kleinweltlichkeit) des resultierenden Netzwerks zu untersuchen (Netzwerkanalyse). Der vorgestellte Ansatz aus der Netzwerkperspektive könnte uns helfen, besser zu verstehen, wie unser Gehirn die flexible Navigation in komplexen und dynamischen Umgebungen unterstützt, und die aufgedeckten topologischen Eigenschaften des Netzwerks können auch wichtige Biomarker für die Früherkennung und Diagnose der Alzheimer-Krankheit in der klinischen Praxis liefern.

Einleitung

Funktionelle Spezifität ist ein grundlegendes Organisationsprinzip des menschlichen Gehirns, das eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung kognitiver Funktionen spielt1. Anomalien in der Organisation der funktionellen Spezifität können charakteristische kognitive Beeinträchtigungen und die damit verbundenen pathologischen Grundlagen wichtiger Hirnerkrankungen wie Autismus und Alzheimer widerspiegeln 2,3. Während sich herkömmliche Theorien und Forschungen eher auf einzelne Hirnregionen konzentrieren, wie z. B. den fusiformen Gesichtsbereich (FFA) für die Gesichtserkennung4 und den Parahippocampus-Platzbereich (PPA)5 für die Szenenverarbeitung, deutet eine zunehmende Zahl von Beweisen darauf hin, dass komplexe kognitive Funktionen, einschließlich räumlicher Navigation und Sprache, eine koordinierte Aktivität über mehrere Gehirnregionen hinweg erfordern6. Die Untersuchung der Mechanismen, die den Interaktionen zur Unterstützung komplexer kognitiver Funktionen zugrunde liegen, ist eine wichtige wissenschaftliche Fragestellung, die dazu beitragen wird, die funktionelle Architektur und Funktionsweise des Gehirns zu beleuchten. Hier stellen wir am Beispiel der räumlichen Navigation eine integrative Methode zur Modellierung des funktionalen Netzwerks für die räumliche Navigation im menschlichen Gehirn vor.

Räumliche Navigation ist eine komplexe kognitive Funktion, die die Integration und Manipulation mehrerer kognitiver Komponenten umfasst, wie z. B. visuell-räumliche Kodierung, Gedächtnis und Entscheidungsfindung7. Mit der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) haben zahlreiche Studien bedeutende Fortschritte im Verständnis der zugrundeliegenden kognitiven Verarbeitung und neuronalen Mechanismen erzielt. Zum Beispiel wurden spezifische Funktionen mit verschiedenen Hirnregionen über verschiedene Navigationsaufgaben verknüpft: Die Szenenverarbeitung ist spezifisch mit PPA verbunden, und die Transformation von Navigationsstrategien ist mit dem retrosplenialen Kortex (RSC) verbunden8,9. Diese Studien lieferten wichtige Erkenntnisse über die neuronalen Grundlagen der räumlichen Navigation. Die Navigation ist jedoch eine in sich dynamische und multimodale Funktion, und die Funktionen einzelner Regionen reichen nicht aus, um große individuelle Unterschiede in der räumlichen Navigation10 zu erklären, die häufig beobachtet werden.

Mit dem Aufkommen der fMRT-basierten Konnektomik begannen Forscher zu untersuchen, wie einige Schlüsselregionen des Gehirns miteinander interagieren, um die räumliche Navigation zu unterstützen. So wurde beispielsweise festgestellt, dass die funktionelle Konnektivität zwischen dem entorhinalen und dem posterioren cingulären Kortex die Navigationsdiskrepanzen bei der gefährdeten Alzheimer-Krankheit untermauert11. In einer anderen Studie schlugen wir zum ersten Mal einen Netzwerkansatz vor, indem wir Konnektommethoden und fast alle funktional relevanten Regionen (Knoten) für die räumliche Navigation integrierten, und die Ergebnisse zeigten, dass topologische Eigenschaften dieses Netzwerks spezifische Assoziationen mit dem Navigationsverhalten zeigten12. Diese Studie liefert neue Einblicke in Theorien, wie mehrere Hirnregionen miteinander interagieren, um flexibles Navigationsverhalten zu unterstützen10,13.

Die vorliegende Arbeit demonstriert eine aktualisierte Version des integrativen Ansatzes zur Modellierung des funktionalen Netzwerks. Kurz gesagt, wurden zwei Aktualisierungen aufgenommen: 1) Während die in der ursprünglichen Studie definierten Knoten auf der Grundlage einer früheren und kleineren Datenbank identifiziert wurden (55 Studien mit 2.765 Aktivierungen, Zugriff im Jahr 2014), basierte die aktuelle Definition auf der neuesten Datenbank (77 Studien mit 3.908 Aktivierungen, Zugriff im Jahr 2022); 2) Um die funktionelle Homogenität jedes Knotens zu erhöhen, haben wir neben dem ursprünglichen anatomischen AAL (Anatomical Automatic Labeling) Atlas14 eine neue Gehirnparzellierung angewendet, die eine viel feinere Auflösung und eine höhere funktionelle Homogenität aufweist (siehe unten). Wir hatten erwartet, dass beide Updates die Modellierung des funktionalen Netzwerks verbessern würden. Dieses aktualisierte Protokoll bietet ein detailliertes Verfahren zur Untersuchung der neuronalen Grundlagen der räumlichen Navigation aus einer Netzwerkperspektive und hilft, individuelle Variationen im Navigationsverhalten bei Gesundheit und Krankheit zu verstehen. Ein ähnliches Verfahren könnte auch für die Netzwerkmodellierung für andere kognitive Konstrukte (z.B. Sprache und Gedächtnis) verwendet werden.

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Protokoll

HINWEIS: Die gesamte hier verwendete Software ist in der Materialtabelle aufgeführt. Die in dieser Studie zu Demonstrationszwecken verwendeten Daten stammen aus dem Human Connectome Project (HCP: http://www. humanconnectome.org)15. Alle experimentellen Verfahren wurden vom Institutional Review Board (IRB) der Washington University genehmigt. Die Bilddaten im HCP-Datensatz wurden mit einem modifizierten 3T-Skyra-Scanner von Siemens mit einer 32-Kanal-Kopfspule aufgenommen. Andere Bildaufnahmeparameter sind in einem früheren Artikel16 beschrieben. Für die Demonstration wurden minimale vorverarbeitete Daten heruntergeladen, die die folgenden Vorverarbeitungsschritte abgeschlossen hatten: Gradientenverzerrungskorrektur, Bewegungskorrektur, Feldkartenvorverarbeitung, räumliche Verzerrungskorrektur, räumliche Normalisierung in den Raum des Montreal Neurological Institute (MNI), Intensitätsnormalisierung und Bias-Feldentfernung. Es können auch fMRT-Daten aus Ruhezustandsprojekten von Forschern verwendet werden.

1. Datenvorverarbeitung

  1. Überprüfen Sie die Datenqualität und schließen Sie Teilnehmer mit fehlenden Wiederholungstestdaten und übermäßiger Kopfbewegung (3 mm in der Translation und 3° in der Rotation) aus.
    HINWEIS: Fünf Teilnehmer wurden ausgeschlossen und 38 junge Erwachsene (22-35 Jahre alt) wurden in die Hauptanalysen einbezogen.
  2. Öffnen Sie die Toolbox17 für die graphtheoretische Netzwerkanalyse (GRETNA) in MATLAB, um weitere Vorverarbeitungsschritte durchzuführen. Klicken Sie auf den Stapel von FC Matrix Construction. Wählen Sie den Pfad des funktionalen Datasets aus, um die NIFTI-Dokumente zu laden, und führen Sie die folgenden Schritte aus, wie in der Pipelineoption in Abbildung 1 dargestellt:
    1. Entfernen Sie die ersten 10 Bilder, indem Sie unter Erste Bilder entfernen auf die zu entfernende Zeitpunktnummer doppelklicken und 10 eingeben.
    2. Räumlich glatt (volle Breite bei halbem Maximum [FWHM] = [4 4 4] durch Doppelklick auf FWHM (mm) in Räumlich glatt und Eingabe von [4 4 4]).
    3. Regression von Kovariaten. Wählen Sie Signale der weißen Substanz, Liquorsignale und Kopfbewegung als WAHR aus. Wählen Sie die passende Maske entsprechend der tatsächlichen Voxelgröße aus, z. B. Maske mit 2 mm hier, und wählen Sie Friston-24-Parameter für Kopfbewegung.
    4. Zeitlicher Filter. Geben Sie den Wert von TR entsprechend der Wiederholungszeit des MRT-Scans ein (z. B. 720 ms hier) und entfernen Sie hochfrequentes und niederfrequentes Rauschen, indem Sie auf Band (Hz) doppelklicken und [0,01 0,1] eingeben.
      HINWEIS: Die Ergebnisse mit und ohne Regression der gesamten Gehirnsignale sind unten dargestellt. Bei der Verwendung von nicht vorverarbeiteten Daten werden auch etablierte Pipelines wie fMRI-prep18 und Data Processing Assistant for Resting-State fMRI (DPARSF)19 empfohlen.

figure-protocol-1
Abbildung 1: Rs-fMRT-Vorverarbeitung und Schätzung der funktionalen Netzwerkkonnektivität. Die Einstellungen der Vorverarbeitung (Entfernen der ersten 10 Bilder, räumliche Glättung mit FWHM von 4 mm, lineare zeitliche Trenddetrendierung, Rückbildung von Signalen der weißen Substanz, Liquorsignale und Kopfbewegung mit 24 Parametern, Filtern des Bandes von 0,01-0,1 HZ) und die statische Korrelation mit Fisher' Z transformiert. Abkürzungen: Rs-fMRT = funktionelle Magnetresonanztomographie im Ruhezustand; FWHM = volle Breite bei halbem Maximum; Liquor = Liquor cerebrospinalis. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

2. Netzwerkaufbau und -analysen

HINWEIS: Der allgemeine Arbeitsablauf für die Erstellung und Analyse des Navigationsnetzes ist in drei Hauptschritten zusammengefasst (Abbildung 2).

figure-protocol-2
Abbildung 2: Allgemeiner Workflow für den Aufbau und die Analyse des Navigationsnetzes. (A) Wählen Sie Navigation als den Begriff, der in der Neurosynth-Datenbank gesucht werden soll. (B) Es kann eine Liste von Aktivierungskoordinaten erstellt werden. (C) Führen Sie eine Meta-Analyse mit Funktionen aus dem Neurosynth durch, um mehrere Gehirnkarten zu erhalten. (D,E) Durch die Einbindung der metaanalytischen Karte und eines Whole-Brain Parcellation Atlas (AICHA) können Knoten (ROI) generiert werden. (F) Die Konstruktion eines Navigationsnetzes unter Verwendung der resultierenden Navigationsknoten und ihrer funktionalen Konnektivität (Konnektivitätsschätzung und Netzwerkanalyse). Abkürzungen: ROI = Region of Interest; AICHA = Atlas der intrinsischen Konnektivität homotopischer Areale. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

  1. Definition des Netzwerkknotens
    1. Laden Sie die neueste Neurosynth-Datenbank (neurosynth.org)20 herunter, indem Sie den folgenden Befehl in Python eingeben:
         
      >Importieren Sie Neurosynth als NS
      >ns.dataset.download (path='./', unpack = True)
         
      HINWEIS: Das Datensatzarchiv ('current_data.tar.gz') enthält zwei Dateien: 'database.txt' und 'features.txt'. Diese enthalten alle Aktivierungskoordinaten aus Neuroimaging-Artikeln bzw. Meta-Analyse-Tags, die in diesem Artikel mit hoher Häufigkeit auftreten.
    2. Generieren Sie eine neue Dataset-Instanz aus dem database.txt und fügen Sie diesen Daten Features hinzu, indem Sie den folgenden Befehl eingeben:
         
      > von neurosynth.base.dataset Datensatz importieren
      > Datensatz = Datensatz('data/database.txt')
      > dataset.add_features('data/features.txt')
         
    3. Führen Sie eine Meta-Analyse mit dem interessierenden Begriff (z. B. "Navigation") durch, indem Sie den folgenden Befehl eingeben:
         
      > ids = dataset.get_ids_by_features ('Navigation', Schwellenwert=0,01)
      > ma = meta. MetaAnalysis (Datensatz, IDs)
      > ma.save_results('.', 'Navigation')
         
      HINWEIS: Die Meta-Analyse führt zu mehreren Gehirnkarten im NIFTI-Format. Ein FDR-Schwellenwert (False Discovery Rate) von 0,01 wurde angewendet, um die Falsch-Positiv-Rate zu kontrollieren. In diesem Schritt ist fundiertes Wissen erforderlich, um sicherzustellen, dass die häufig gemeldeten Regionen in die metaanalytische Karte aufgenommen werden. Ähnliche Schritte können angewendet werden, um Metaanalysen für andere kognitive Funktionen wie Sprache und Gedächtnis durchzuführen.
    4. Definieren Sie Cluster von Interesse, indem Sie die metaanalytische Karte und einen Ganzhirn-Parzellierungsatlas einbinden, indem Sie den Befehl aus FSL eingeben:
         
      >fslmaths navigation_0.01.nii.gz -bin navi_bin.nii.gz
      >fslmaths navi_bin.nii.gz -mul AICHA/AAL.nii.gz navi_label_aicha/aal.nii.gz
      >fslmaths navi_label_aicha/aal.nii.gz -thr n -uthr n Label _n.nii.gz
      >cluster -i label _n.nii.gz -t 0.2 -o cluster_n.nii.gz
      >fslmaths cluster_n.nii.gz -thr m -uthr m cluster_n_m.nii.gz
      >fslmaths cluster_n_m.nii.gz -bin -mul x node_x.nii.gz
      >fslmaths node_1.nii.gz -add ... -add node_x.nii.gz navi_AICHA/AAL_mask.nii.gz
         
      HINWEIS: Hier wurden zwei Atlas verwendet: AAL und AICHA. Der AAL ist der Atlas, der in der ursprünglichen Studie für die Knotendefinition12 verwendet wurde. Dieser Atlas wurde auf der Grundlage der anatomischen Profile erstellt. Der Atlas der intrinsischen Konnektivität homotopischer Areale (AICHA)21 hat eine viel feinere Auflösung und eine höhere funktionelle Homogenität. Wir haben die Regions of Interest anhand der einzelnen Atlas definiert.
    5. Geben Sie Skripte in Python ein, um die Größe der einzelnen Regionen in der Karte zu überprüfen:
         
      >für i in np.arange(n)+1:
      >____region_list.Anhang(i)
      >____size1_list.append(np.sum(img_dat==i))
      >____size2_list.append(np.sum(aicha_img_dat==i))
      >____pct_list.append(np.sum(img_dat==i)/np.sum(aicha_img_dat==i))
         
      HINWEIS: Die ganze Zahl n im Skript gibt die Gesamtzahl der Regionen innerhalb der AICHA- und AAL-Parzellierung an (384 bzw. 128). Um die Auswirkungen von unechten Clustern zu vermeiden, wird vorgeschlagen, Cluster mit relativ kleinen Größen (z. B. 100 Voxel) zu entfernen. Der hier verwendete AICHA-Atlas wird unter Verwendung von funktionalen Konnektivitätsdaten generiert, wobei jede Region eine Homogenität der funktionellen zeitlichen Aktivität in sich selbst aufweist.
  2. Schätzung der Netzwerkkonnektivität
    HINWEIS: Die GRETNA-Toolbox wird für die Konnektivitätsschätzung und Netzwerkanalyse verwendet.
    1. Klicken Sie auf den Stapel von FC Matrix Construction. Laden Sie die vorverarbeiteten rs-fMRI-Daten, indem Sie den Pfad des funktionalen Datensatzes auswählen. Klicken Sie auf die Option für die statische Korrelation . Laden Sie den im vorherigen Schritt erhaltenen Knoten als Atlas hoch, um die statische Korrelation der rs-fMRT-Signale jedes Regionenpaares zu berechnen, und übertragen Sie sie in die z-Werte von Fisher, um die Normalverteilung zu verbessern.
      HINWEIS: Der detaillierte Vorgang ist in Abbildung 1 dargestellt. Die Navigationsnetzmatrizen von N × N (N steht für die Anzahl der Knoten) für jeden Teilnehmer würden in .txt Format erhalten.
    2. Erhalten Sie mit den folgenden Schritten ein positives und gewichtetes Netzwerk, wie in Abbildung 3 dargestellt.
      1. Klicken Sie auf den Stapel der Netzwerkanalyse. Fügen Sie die Netzwerkmatrizen in das Fenster Brain Connectivity Matrix ein, und wählen Sie ein Ausgabeverzeichnis für die Vorbereitung aus.
      2. Wählen Sie für die Pipeline-Option der Netzwerkkonfiguration in der Vorzeichenmatrix die Option positiv aus, wodurch negative Verbindungen in der Funktionsverbindungsmatrix auf 0 gesetzt und mehrdeutige Verbindungen22 eliminiert werden. Wählen Sie den gewichteten Netzwerktyp aus, um das ungerichtete gewichtete Netzwerk zu erhalten.
        ANMERKUNG: Neben den gewichteten Netzwerken könnte man die Netzwerke auch binarisieren, um binäre Netzwerke für nachfolgende Analysen (mit unterschiedlichen Ansätzen) zu erstellen, aber das gewichtete Netzwerk wird oft als höher zuverlässig angesehen23,24.
  3. Netzwerkanalyse
    1. Fügen Sie der GRETNA-Netzwerkmetrikanalyse-Pipeline eine kleine Welt, eine globale Effizienz, einen Clustering-Koeffizienten, eine kürzeste Pfadlänge, eine Gradzentralität und eine lokale Effizienz hinzu, wie in Abbildung 3 dargestellt.
      HINWEIS: "Kleine Welt" und "Globale Effizienz" sind zwei globale Netzwerkmetriken. Insbesondere kann das Netzwerk mit Small-Worldness die Effizienz der Informationsübertragung bei vergleichsweise geringen Verkabelungskosten maximieren. Die globale Effizienz spiegelt die Übertragungseffizienz wider, die parallel zu Informationen im Transportnetz erfolgt. Bei Knotennetzwerkmetriken misst die Gradzentralität die Anzahl der Verbindungen, die mit einem Knoten verbunden sind. Die kürzeste Weglänge ist, wie der Name schon sagt, eine Grundlage für die Messung der Integration. Der Clustering-Koeffizient gibt den Grad an, in dem die Nachbarn der Knoten miteinander in Beziehung stehen. Die lokale Effizienz ist die Effizienz der Kommunikation mit dem Knoten und seinen Nachbarn (die detaillierte Formel und Verwendung sind in diesen Papieren dargestellt) 17,25. Die Brain Connectivity Toolbox (BCT)25 und andere Toolboxen können auch für die Berechnung der Netzwerkmetriken verwendet werden.
    2. Wählen Sie Network Sparsity in der Schwellenwertmethode aus, um die Störeffekte von Störverbindungen auszuschließen, und geben Sie eine Reihe von Schwellenwertsequenzen ein (d. h. 0,05, 0,1, 0,15, 0,2, 0,25, 0,3, 0,35, 0,4, 0,45, 0,5 wird hier verwendet), um den geeigneten Schwellenwert entsprechend den statistischen Ergebnissen weiter zu bestimmen.
      HINWEIS: Das Verhältnis von Kanten zur maximalen Anzahl von Kanten in einem Netzwerk mit der Stichprobenanzahl von Knoten wird als Schwellenwert für die Dichte bezeichnet. Ein Schwellenwert für die geringe Dichte garantiert, dass verschiedene Individuen die gleiche Anzahl von Kanten haben. Wir haben uns entschieden, verschiedene Schwellenwerte für die Validierung zu untersuchen, die hilfreiche Daten für die Auswahl eines optimalen Schwellenwerts in zukünftigen Studien liefern könnten.
    3. Legen Sie die zufällige Netzwerknummer auf 1.000 fest, um zufällige Netzwerke unter Verwendung eines Markov-Verdrahtungsalgorithmus26 zu erzeugen. Klicken Sie auf Ausführen , um die Pipeline in GRETNA auszuführen, nachdem alle Schritte eingerichtet wurden.
      HINWEIS: Ähnlich wie echte Gehirnnetzwerke behalten die Zufallsnetzwerke die gleiche Anzahl von Knoten, Kanten und Gradverteilung bei. Um festzustellen, ob sie topologisch weitgehend nicht-zufällig konstruiert sind, werden sie mit Gehirnnetzwerken verglichen. Nach dem Ausführen der Pipeline wird eine Gruppe von Bewertungen für die Netzwerkmetriken für jeden der Schwellenwerte für weitere statistische Analysen abgerufen.
    4. Ermitteln Sie in vier Schritten die optimale Anzahl der Module im Netzwerk.
      1. Berechnen Sie das Navigationsnetzwerk für die Mittelwertbildung. Klicken Sie auf das Bad des Metrikvergleichs und wählen Sie Verbindung. Laden Sie die oben erhaltenen Netzwerkmatrizen, und wählen Sie die Operation Gemittelt (funktional) aus. Wählen Sie eine Ausgaberichtung aus, um die gemittelte Netzwerkmatrix beizubehalten. Weitere Informationen finden Sie in Abbildung 4 .
      2. Unterteilen Sie das durchschnittliche Netzwerk, das Sie im obigen Schritt erhalten haben, in 2, 3, 4 und 5 Module, indem Sie die Funktion spectralcluster in MATLAB verwenden.
      3. Berechnen Sie den Anteil der Knoten, die in REST 1 und REST 2 in dasselbe Modul aufgeteilt sind, nachdem Sie die Modulteilungen mit dem Skript procrustes_alignment.m ausgerichtet haben. Verwenden Sie den Anteil als Index für die Wiederholbarkeit der Modulpartition.
      4. Wählen Sie die Anzahl der Module mit der höchsten Wiederholgenauigkeit aus.
  4. Statistische Auswertungen
    HINWEIS: Die folgenden Analysen dienen hauptsächlich der Validierung und wären bei der Anwendung dieses Protokolls auf einzelne Variationsstudien nicht erforderlich.
    1. Untersuchen Sie die Ähnlichkeit dieser Netzwerkmetriken zwischen zwei Netzwerken mit unterschiedlichen Arten von Strategien zur Knotendefinition (d. h. der neuen, in der vorliegenden Studie generierten Strategie, die als NaviNet_AICHA bezeichnet wird, und der früheren von Kong et al., die als NaviNet_AAL)12 bezeichnet wird. Berechnen Sie die Pearson-Korrelation mit der Funktion corrcoef in MATLAB und wiederholen Sie die Analysen für jeden Schwellenwert für die geringe Dichte.
      HINWEIS: Nach dem Extrahieren der Netzwerkmetriken können Sie alle statistischen Analysen durchführen, an denen Sie interessiert sind.
    2. Überprüfen Sie die Test-Retest-Reliabilität dieser Netzwerkmetriken mit der Funktion ICC in MATLAB27,28, die die Berechnung des Intraklassen-Korrelationskoeffizienten implementiert.
      HINWEIS: Die ursprünglichen, unkorrigierten p-Werte wurden im Abschnitt "Repräsentative Ergebnisse" angegeben. 0,2 < ICC < 0,4 wird als Hinweis auf eine faire Test-Retest-Reliabilität interpretiert und ICC > 0,4 wird als moderate bis gute Test-Retest-Reliabilität interpretiert29,30. Negative ICC-Werte wurden auf Null gesetzt, da das Vorhandensein negativer ICCs bedeutungslos und schwer zu interpretieren ist31.

figure-protocol-3
Abbildung 3: Analyse der Netzwerkmetriken. Diese Analyse definiert die gewichteten positiven Netzwerke mit 10 Schwellenwerten. Berechnen Sie zwei globale Netzwerkmetriken für Small Word und Effizienz, vier Knotennetzwerkmetriken für den Clustering-Koeffizienten, die kürzeste Pfadlänge, die Effizienz und die Gradzentralität. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

figure-protocol-4
Abbildung 4: Die Berechnung der durchschnittlichen Navigationsnetze. Die gemittelte (funktionale) Operation hilft bei der Berechnung der durchschnittlichen Netzwerke aller Teilnehmer. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

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Ergebnisse

Die Navigationsnetze
Die vorliegende Studie identifizierte 27 Hirnregionen, die mit der räumlichen Navigation assoziiert sind, indem sie die neueste Meta-Analyse-Neuroimaging-Datenbank und den AICHA-Atlas einbezog. Diese Regionen bestanden aus den medialen temporalen und den parietalen Regionen, die häufig in Navigations-Neuroimaging-Studien berichtet wurden. Die räumliche Verteilung dieser Regionen ist in den Abbildungen 5A und 5C

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Diskussion

Es wird erwartet, dass die Netzwerkneurowissenschaften dazu beitragen werden, zu verstehen, wie das Gehirnnetzwerk die menschlichen kognitiven Funktionen unterstützt32. Dieses Protokoll demonstriert einen integrativen Ansatz zur Untersuchung des funktionalen Netzwerks für die räumliche Navigation im menschlichen Gehirn, der auch die Netzwerkmodellierung für andere kognitive Konstrukte (z. B. Sprache) inspirieren kann.

Dieser Ansatz bestand aus drei Hauptschritten: Knote...

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Offenlegungen

Die Autoren erklären, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Danksagungen

Xiang-Zhen Kong wurde von der National Natural Science Foundation of China (32171031), STI 2030 - Major Project (2021ZD0200409), Fundamental Research Funds for the Central Universities (2021XZZX006) und dem Information Technology Center der Zhejiang University unterstützt.

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Brain Connectivity Toolbox (BCT)Mikail Rubinov & Olaf Sporns 2019Die Brain Connectivity Toolbox (brain-connectivity-toolbox.net) ist eine MATLAB-Toolbox für die Analyse komplexer Netzwerke (Graphen) von strukturellen und funktionellen Gehirnkonnektivitätsdatensätzen.
GRETNAJinhui Wang et al.2GRETNA ist ein graphentheoretischer Netzwerkanalyse-Werkzeugkasten, der es Forschern ermöglicht, eine umfassende Analyse der Topologie des Gehirnkonnektoms durchzuführen, indem die meisten Netzwerkmaße integriert werden, die im aktuellen Bereich der Neurowissenschaften untersucht wurden.
MATLABMathWorks2021aMATLAB ist eine Programmier- und numerische Rechenplattform, die von Millionen von Ingenieuren und Wissenschaftlern verwendet wird, um Daten zu analysieren, Algorithmen zu entwickeln und Modelle zu erstellen.
PythonGuido van Rossum et al.3.8.6Python ist eine Programmiersprache, mit der Sie schneller arbeiten und Ihre Systeme effektiver integrieren können.
Statistisches parametrisches Mapping (SPM)Karl Friston et.al 12Statistische parametrische Kartierung bezieht sich auf die Konstruktion und Bewertung räumlich erweiterter statistischer Prozesse, die verwendet werden, um Hypothesen über funktionelle Bildgebungsdaten zu testen.

Referenzen

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