Name: Entwicklung von Neuroimaging Phänotypen des Default Mode Network in PTSD: Integration der Ruhezustand, Arbeitsgedächtnis und Struktur Connectivity (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-07-01T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 43 s
Description: Erfahren Sie multimodale Neuroimaging-Methoden zur Untersuchung des Default Mode Network bei PTSD. Diese Technik integriert Ruhezustand-Funktionalität, Arbeitsgedächtnis-Aufgaben und strukturelle Konnektivität für verbesserte Diagnostik.

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Generierung von repräsentativen Daten wurde von NIH R01HL084178, 5R01MH068767-08, und Zuschüsse von der Brown MRI Research Facility und Rhode Island Foundation unterstützt. VA CSR &amp; D Grants 1 IK2 CX000724-01A2-Protokoll unterstützt die Entwicklung und die weitere Arbeit. Wir danken allen unseren Teilnehmern.

Teilnahmeberechtigte unterzeichnen geschrieben, informierte Zustimmung zu dem Forschungsprojekt teilzunehmen. Die Forschung ist in Übereinstimmung mit den institutionellen, nationalen und internationalen Richtlinien für die menschliche Wohlfahrt durchgeführt. 1. Teilnehmer Screening und Diagnose-Interviews <ol><li> Nach Einwilligung, führen Beratungsgespräche, um die Diagnose von PTSD und Schwere der Erkrankung zu überprüfen. HINWEIS: Diese Maßnahmen umfassen die Strukturierte Klinische Interview für DSM-IV-TR (SCID) 24 und der Arzt verabreicht PTSD Scale (CAPS) 25, als auch die Folstein Mini-Mental-Status-Prüfung (MMSE) 26 bis kognitiven Status zu evaluieren. </li><li> Bitten Sie die Teilnehmer füllen Sie Selbst-Bericht relevanten Skalen, um Stress und Stimmung. HINWEIS: Dazu gehören das Leben Stressor Checklist-Revised (LSC-R) 27, Kindheits-Trauma Questionnaire (CTQ) 28, gefühlte Stress-Scale (PSS) 29 und Schnell Inventory of Depressive Symptoms (QIDS-SR) 30. </li><li> Planen Sie geeignete Teilnehmer für die MRT, wo die Teilnehmer kommen etwa 1 Stunde vor dem geplanten Scan-Sitzung, um Komponenten zum Scannen benötigt werden, wie MRI-Sicherheit und Studienverfahren zu bewerten. </li><li> Erhalten Urin, Schwangerschaft (bei Bedarf) und toxikologischen Tests vor dem Scannen. </li></ol> 2. Schulungsteilnehmer, die N-back Aufgabe ausführen <ol><li> Beginnen Sie den ersten Lauf mit der 0-back Brief Wachsamkeit Test. <ol><li> Weisen Sie die Teilnehmer über eine Zwei-Tasten-Antwort-Box und &quot;Nein&quot; zu allen anderen Konsonanten geben Sie &quot;Ja&quot; zu einem Ziel Konsonanten (&quot;h&quot; oder &quot;H&quot;). </li><li> Zeigen Sie der Teilnehmer 9 Konsonanten für je 500 ms mit einem Interstimuluszeit von 2.500 ms, für insgesamt 27 sec, und bitten Sie sie, zu reagieren, wie oben gerichtet. HINWEIS: Die Ziel Konsonant wird 4-mal in jeder 0-zurück-Block dargestellt werden. </li></ol></li><li> Weiter haben die Teilnehmer üben die 2-back-Test. <ol><li> Teilnehmer anweisen, ein &quot;Ja&quot; oder &quot;Nein&quot;-Antwort auf das Antwortfeld mit zwei Tasten zu machen, nachdem jeder Konsonant dargestellt, um anzuzeigen, ob es das gleiche oder verschieden von dem Konsonanten präsentiert zwei zuvor in einer Reihe. </li><li> Zeigen Sie dem Teilnehmer eine Serie von 15 Konsonanten, für je 500 ms mit einem Interstimulusintervall von 2500 ms, für insgesamt 45 Sekunden. ANMERKUNG: Eine Zielreiz wird 5 mal gezeigt. </li></ol></li><li> Zug-Teilnehmer, die n-Zurück-Aufgabe außerhalb des Scanners durchführen, bis ihre Leistung erreicht&gt; 75% richtig auf der 2-Back-Komponente. HINWEIS: Die oben genannten Parameter können mit Reizpräsentationssoftware automatisiert werden (siehe Tabelle der Materialien / Geräte). </li></ol> 3. MRI Acquisition <ol><li> Haben die Teilnehmer Wechsel in MRI-kompatiblen Kleidung und bringen Sie sie in einem 3-Tesla-MRT-Raum. Haben sie zu tragen Ohrstöpsel für Gehörschutz, und dann legen Sie sich in einer Trage, die will letztlich verschieben Sie sie in der Mitte des MRT-Gerät. <ol><li> Zeigen Kissen um den Kopf-an-Kopf Bewegung zu minimieren. Geben Sie ihnen mit der MRI-kompatiblen Antwort-Box für den n-back-Arbeitsgedächtnisaufgabe, Squeeze-Lampe, um den Scan in einem Notfall zu stoppen, und setzen Sie ein Pulsoximeter am Finger für physiologische Überwachung und Aufzeichnung. </li><li> Legen Sie die 32-Kanal-Kopfspule und Bildschirm-Präsentation über den Kopf des Teilnehmers, und verschieben Sie sie in die Mitte des Scanners. </li></ol></li><li> Sicherstellen, dass der Teilnehmer ist bequem und kann den Bildschirm sehen, und dann beginnen die MRT-Sitzung. Beginnen Sie mit dem Erwerb von hochauflösenden (1 mm 3) anatomische Gehirn-Scans. Geben Sie hochauflösende MRT-Parameter auf dem Scanner-Konsole im Echo-Zeit (TE) = 2,98 ms, Wiederholung Zeit (TR) = 1.900 ms, Field of View (FOV) = 256 mm 2 und Matrixgröße 64 2 in 1 mm dicke Scheiben. Starten Sie das MRI Nahme durch Drücken der &quot;run&quot; auf der Scan-ner Konsole. </li><li> Stellen BOLD fMRI Bildaufnahmeparameter auf dem Scanner-Konsole als TR = 2500 ms, TE = 28 ms, FOV = 192 mm 2, Matrixgröße 64 2 in 3 mm axialen Schichten. </li><li> Weiter erwerben FMRI Bilder auf Arbeitsgedächtnis, mit dem n-Back-Test (siehe Abschnitt 2) mit den folgenden Parametern: <ol><li> Schenken Sie 30 Sek. Basisfixationskreuz, an den Patienten, vor jedem der 0-back-Blöcke mit Reizdarbietung Software. HINWEIS: Dies wird eine Basis für den Vergleich für die andere 0 bieten - und 2-Back-Blöcke bei der Datenanalyse. </li><li> Projizieren Sie die Anweisungen, um den Patienten für 3 Sekunden vor jeder 0 oder 2-back Aufgabe mit der Reizdarbietung Software. </li><li> Insgesamt sind drei 0-back und 2-Rückenteile zusammen mit zwei Basisblöcke, in zwei Bildläufe in ausbalancierte Reihenfolge präsentiert. </li></ol></li><li> Drücken Sie auf &quot;Run&quot; auf den MRT-Scanner-Konsole zu starten. </li><li> Nach Beendigung der n-back, sicherzustellen, dass dieTeilnehmer ist bequem und bereit weiter zu gehen. Weisen Sie sie, dass der Rest-Block ist als nächstes, und ihnen sagen, nicht einzuschlafen. Verwenden Reiz Präsentationssoftware, ein Fixationskreuz auf dem Bildschirm anzuzeigen. </li><li> Erwerben Ruhezustand Bilder für die nächsten 4 min, mit den gleichen Einstellungen wie FMRI wurden verwendet, um n-zurück-Bilder zu erwerben (siehe 3.3), mit der Taste &quot;Run&quot; auf den MRT-Scanner-Konsole. </li><li> Wiederholen Sie die Schritte 3.4. und 3,5. Vor jedem neuen Abschnitt, bitten Sie die Teilnehmer, wenn sie bequem sind und wenn sie in der Lage, weiterhin sind. Wenn sie in der Lage sind, weiterhin das Protokoll. Wenn sie es nicht sind, halten Sie den MRI-Scanner und Anpassungen für Komfort, wie gebraucht. </li><li> Als nächstes sagen Sie den Teilnehmer, der Scanner kann in den nächsten Sequenzen Schütteln werden, und sie anweisen, ihre Augen zu schließen und zu entspannen, so gut sie können, in den Scanner. Dann erwerben DTI Sequenz durch Drücken der &quot;run&quot;-Taste auf dem Scanner-Konsole. </li><li> Stellen DTI Bildaufnahmeparameter in den Scanner conSohle Doppel Spin Echo-Planar-Diffusionswichtung (DWI), mit der in 64 nicht kollinearen Richtungen (b = 1,000), einer DWI für jede Gradientenrichtung und 10 ungewichtet (b = 0) Normalisierung Bilder, TR angelegt Diffusionsgradienten = 10.060 ms, TE = 103 ms, FOV = 226 mm, 128 2-Matrix, Schichtdicke = 1,8 mm, teilweise mit Echos und Interpolation auf. </li><li> Entfernen Sie die Teilnehmer aus dem Scanner, und erkundigen Sie sich, wie die Sitzung ging. Beantworten Sie alle Fragen, die sie haben können, und danken ihnen für ihre Teilnahme. Haben die MRI-Scanner Computer zu schreiben eine DVD mit Bildern und Teilnehmer für die anschließende Aufnahme physiologischer Daten analysiert. </li></ol> 4. Datenanalyse <ol><li> Datenvorverarbeitung <ol><li> Mit FMRI Verarbeitungssoftware, rekonstruieren Rohdaten in 3D + Zeit Datensätze, verketten und registrieren Sie sich den fünften Band der ersten Reihe, um Bewegungsartefakte zu minimieren und liefern Bewegungskorrekturparameter. Bewerben Bandpassfilterung (0.009-0,08 Hz), um die DMN Frequenzbereich zu isolieren und die Auswirkungen von Niederfrequenz-Drift-und Hochfrequenzrauschen zu reduzieren. HINWEIS: Ärgernis Variablen für jedes Voxel sollen mittlere Herzkammer und der weißen Substanz Zeitreihen sowie 6 Parameterschätzungen der Kopfbewegung gehören; Diese Schätzungen sollten beide erniedrigt und abgeleitete Werte enthalten. Der vorhergesagte Zeitverlauf der Belästigung Variablen sollten von der vollen Voxel-Zeitreihe entfernt werden, um eine &quot;Rest&quot;-Zeitreihendaten verwendet werden für die spätere Korrelationsanalysen 31 ergeben. </li><li> Scale-Daten innerhalb geführten Intensität zu normalisieren, und reibungslosen Daten bis zu 4 mm Halbwertsbreite (FWHM) Gauß-Kernel. Zensieren Bilder mit mehr als 1,5 mm Verschiebung aus dem Datensatz 32. Sie globale Signal Regression (GSR) durchzuführen, da nicht GSR können Korrelationen in Ruhezustand Daten 33,34 beeinflussen. </li></ol></li><li> Ruhezustand Connectivity Analysen <ol><li> Verwenden Saatgut-Region analysiert Konnektivität zu bewertenDie Beziehung zwischen einem priori definierten Regionen funktionelle Konnektivität 11 auszuwerten. HINWEIS: Samen enthalten sind die vorderen und hinteren Hauptknoten des DMN, der MPFC und PCC auf. Funktionelle Koordinaten dieser Standorte sind in der Regel überlegen atlas-35 definierten Stellen. </li><li> Entpacken Sie die durchschnittliche BOLD Zeitreihen aus diesen Samen und Durchführung einer Ganzhirnkorrelationsanalyse. Transkorrelations R-Werte bis Z-Scores für die nachfolgenden 36 Hypothesentests. <ol><li> Vergleichen Z-Werte zwischen den Gruppen auf einem Volumenelement um Volumenbasis, um signifikante Unterschiede in der funktionellen Konnektivität zwischen PTSD und Kontrollen wie der primäre Endpunkt zu evaluieren. Threshold diese Ergebnisse bei einer zweiseitigen Signifikanz bei p &lt;0,05, mit Familie weise (dh Cluster) Fehlerkorrektur. HINWEIS: Cluster-Korrektur wird mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen, um die Wahrscheinlichkeit von falsch-positiven Cluster schätzen erzeugt. Verwenden Sie die statistischen Algorithmusms Cluster-Korrektur als Funktion der FOV, Auflösung, Glätte zu berechnen, und der Signalintensität auf der individuellen Ebene 37 Voxel. </li></ol></li><li> Um die Beziehung zwischen klinischen Symptomen und Imaging-Ergebnisse zu bewerten, führen Follow-up-Analysen, die Zusammenhänge zwischen Rating-Skala Noten und Durchschnitts Z-Scores der Konnektivität von DMN-Regionen gehören. Fügen Korrelationsanalysen, dass Konto für relevante demografische Informationen, wie Schweregrad der Depression, traumatische Hirnverletzung, sowie Bildungs-und anderen damit verbundenen Variablen. </li></ol></li><li> Arbeitsspeicher Analysen <ol><li> Verwenden FMRI Verarbeitungssoftware vor, die Daten verarbeiten und Voxel-basierte GLM aufgabenspezifische Aktivität in jedem Gehirn Voxel einzelner Datensätze 11,31 quantifizieren. HINWEIS: Unabhängige Variablen in der GLM sind der zeitliche Verlauf der Erholung und der 0 - und 2-back-Aufgaben (einschließlich hämodynamische Übergänge als Gamma-Funktion modelliert) und Kovariaten (lineare Drift und beobachtend-Bewegung), mit dem BOLD-Signal über die Zeit als abhängige Variable. </li><li> Durchschnittliche resultierenden GLM Beta-Gewichte über DMN angegebenen Regionen. HINWEIS: Diese gemittelt n-back Antworten von Individualebene Datensätze dienen als grundlegende Maßnahme der Aktivität des Gehirns in späteren Gruppe-Level-statistischen Analysen. </li><li> Verwenden Analysen der Kovarianz auf Konzernebene Unterschiede zwischen PTSD und nicht-PTSD Gruppen zu untersuchen und Auswirkungen der Aufgabenschwierigkeit (dh Vergleiche der Aktivität während der 0 - vs 2-Back-Aufgaben) schätzen in jedem DMN Region; Auch beinhalten Analysen aller relevanten statistischen Kontrollschritte während Ruhezustand Analysen in 4.2 erforderlich. </li></ol></li><li> Struktur Connectivity Mit DTI <ol><li> Vorverarbeitung <ol><li> Mit DTI Verarbeitungssoftware, Co-Register nicht-Diffusion (dh. B = o) Bilder für Bewegungsartefakte zu korrigieren, und verwenden Sie als Bild für die anschließende Normalisierung diffusionsgewichteten Bildern. Verwenden Sie eine 12 Parameter affine Transformationdie diffusionsgewichtete Bilder für Bewegungs-und Wirbelstromartefakten Konto registrieren. </li><li> Stellen Sie sicher, dass der Gradient Vektor für jeden Diffusionsrichtung gedreht wird, um für Transformationen vor der Modellanpassung zu berücksichtigen. Berechnen zweiter Ordnung Diffusions-Tensor pro Voxel aus den Diffusions gewichtete Signaldämpfungen Verwendung einer nichtlinearen Anpassungsverfahren beschränkt 38. </li><li> Verwenden Sie die diffusionsgewichteten Bildern zu Eigenwert, Eigenvektor-und Bruch Anisotropie Karten der Diffusion zu berechnen. </li></ol></li><li> Verwenden Traktographie Software, um die Integrität der des Cingulum Bündel zu quantifizieren. Nutzen Sie Standard-Atlanten für Seed-Region-Auswahl, wie die von Mori et al. Catani 39 und 40 und De Schotten. Filter resultierende Traktographie durch eine Mittellinie Ausschluss Region Fasern Kreuzung zwischen Halbkugeln zu entfernen. Berechnung der mittleren FA, Spur, axiale und radiale Diffusionsvermögen für alle Voxel, durch die das Cingulum Bündel durchläuft. &lt;/ Li&gt; <li> Verwenden gemischten Modell ANOVA für jede Diffusions Maßnahme, mit Halbkugel als Innersubjektvariable, um Gruppenunterschiede zwischen PTSD und nicht-PTSD Teilnehmer vergleichen, statistisch Kontrolle anderer Faktoren wie Schweregrad der Depression, Drogenmissbrauch, mild TBI und Bildung und demographischer Variablen mit ANCOVA. </li></ol></li></ol>

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</ol>

Die Autoren haben keine Interessenkonflikte offenzulegen, die für den Inhalt dieses Manuskripts relevant sind. Sowohl Dr. Philip als auch Ms. Carpenter sind Angestellte der US-Regierung.

Die beiden wichtigsten Schritte für eine erfolgreiche Umsetzung des Neuroimaging-Protokoll genau erfassen Ruhezustand und Arbeitsgedächtnis-Effekte. Konzeptionell ist der Erwerb der Ruhezustand Bilder unkompliziert. Da gibt es keine Aufgabe zu erfüllen, beschreiben Experimentatoren oft Hirnaktivität während dieser Epochen als &quot;Rest&quot;. Jedoch, wie dieses Feld ist relativ neu im Vergleich zu anderen Bereichen der bildgebenden Verfahren ein, gibt es keine expliziten Konsens,...

Neuroimaging stellt ein Werkzeug mit noch nie da gewesenen Potenzial, diagnostische Aussagekraft, die Schwere der Krankheit, Prognose und Behandlungserfolg bei Neuropsychiatrie zu untersuchen. Eine breite Palette von ergänzenden bildgebenden Verfahren ist nun zur Charakterisierung der Struktur und Funktion der wichtigsten Gehirnsysteme, und bei der Identifizierung von Neuroimaging-Phänotypen in psychiatrischen Populationen zu unterstützen. Von diesen Systemen ist der Standardmodus-Netzwerk (DMN) viel Aufmerksamkeit in der kognitiven und klinischen Neurowissenschaften Literatur der letzten zehn Jahre erhalten. DMN ist ein sog. &quot;Ruhezustand Netz&quot;, die den medialen präfrontalen Kortex (MPFC) als Hauptknoten vorderen, hinteren cingulären Cortex / Precuneus (PCC) als Prinzip hinteren Knoten, zusammen mit den minderwertigen lateralen parietalen Kortex und umfasst medialen temporalen Regionen. Sie Schlüsselmerkmal dieses Netzwerk ist, dass es während der Ruhezeiten, whi seine höchste Aktivität zeigtch auftritt, während Probanden wach und aufmerksam, aber nicht in einer bestimmten Aufgabe beteiligt sind; Diese Ruhezustand-Aktivität wurde die &quot;Default Mode&quot; der Gehirnfunktion 1 geprägt. Ruhezustand Aktivität in der DMN ist auch sehr synchron, als Ruhezustand funktionelle Konnektivität beschrieben wird. Die andere Hauptmerkmal des DMN ist, dass es verminderte Aktivität zeigt, während Zeiten erhöhter externen kognitiven Anforderungen, die als Aufgabe-induzierte Deaktivierung während der funktionellen Bildgebung beobachtet Paradigmen 2,3. Es wird vermutet, dass die Balance zwischen dem internen (dh der Ruhezustand) und externe (dh aufgabenbezogene Aktivität) Anforderungen sind notwendig, um gesunde Gehirnfunktion 3-5 halten. Die folgenden Abschnitte geben einen kurzen Überblick über drei Methoden, um die DMN studieren: funktionelle Konnektivität und Task-assoziierten Deaktivierung, gefolgt von strukturellen Konnektivität. Diese drei Methoden sind abribed als komplementäre Möglichkeiten, dieses Netzwerk in klinischen Proben, wie Patienten mit posttraumatischen Belastungsstörung und der damit verbundenen psychiatrischen Erkrankungen zu charakterisieren. Ruhezustand DMN Funktionelle Konnektivität Ruhezustand funktionelle Konnektivität hat vor kurzem einen gemeinsamen Ansatz verwendet, um Muster von Baseline-Funktion des Gehirns in der Abwesenheit von Aufgabenanforderungen bewerten zu werden. Funktionelle Konnektivität ist eine analytische Methode, die Kohärenz quantifiziert, oder der Grad der Synchronität der Blutsauerstoffgehalt abhängig (BOLD-Signal) über die Zeit, in verschiedenen Hirnregionen. Eine wachsende Zahl von Forschungsliteratur zeigt, dass die typischen Muster der DMN-Konnektivität kann in der klinischen und Risikogruppen verändert werden, und insbesondere diejenigen mit vorheriger Exposition zu erheblichen Stress oder Trauma. Der häufigste Befund wurde DMN Ruhezustand funktionelle Konnektivität mit PTSD 6 zugeordnet verringert. Diese verminderte Konnektivität kann havE direkten klinischen Anwendungen, verringert DMN-Konnektivität kann prädiktive von denen, die nach einem akuten Stressor 7 PTBS entwickeln kann. Verminderte DMN funktionelle Konnektivität kann auf verschiedene Arten am meisten, dass es eine schlechte Kommunikation zwischen entscheidenden Hirnregionen in der Selbstverarbeitung, welches zu einer Unfähigkeit, interne Ressourcen von der Grundlinie DMN Verarbeitung auf externe Forderungen umzuschichten führen kann, spiegelt interpretiert werden. Diese Netzwerkstörung kann der Kern der klinischen Symptome von psychiatrischen Störungen wie PTSD und anderen stressbedingten psychiatrischen Erkrankungen 8 erklären. Weitere Untersuchungen in der Ätiologie dieser Störungen ist ein wichtiger Bereich für die zukünftige Forschung. Aus einer eher allgemeinen Perspektive, Vorteile der Prüfung der funktionellen Konnektivität des DMN sind relativ einfache Implementierung und eine robuste Muster der Ruhezustand funktionelle Konnektivität bei gesunden Kontrollen, die für einen zuverlässigen Vergleich 9,10 ermöglicht </sbis&gt;. Daher hat diese Methode das Potenzial, in einer leicht implementiert und robuste Bildgebung Biomarker für stressbedingte psychische Störungen, wie das Gehirn funktioniert in der Abwesenheit von spezifischen Aufgabenanforderungen bei Personen mit PTSD und anderen stressbedingten psychiatrischen Erkrankungen informiert entwickelt werden. Aufgaben Assoziierte DMN Deaktivierungen Untersuchen DMN Antwort während Arbeitsspeicher (WM) bietet eine weitere Methode, um die Funktion und Dysfunktion des Netzwerks über Ruhezustand synchron zu untersuchen. Dieser Ansatz, der eine Standard-funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT)-Methode spiegelt, bietet verschiedene Informationen über Reaktion auf Anforderungen, die Aufgabe 11 klinische Bedeutung haben können. Frühere Untersuchungen haben belegt, dass die Teilnehmer mit PTSD demonstrieren WM Funktion und einen höheren Grad der DMN Deaktivierungen während WM Aufgaben beeinträchtigt wird, was vielleicht erhöhte kognitive Anstrengung 12-15. Using WM als FMRI Herausforderung hat mehrere Vorteile. Zum Beispiel, es zuverlässig löst mehrere Schlüssel DMN Regionen aus ruhenden in einen aktiven Zustand. Passend zu PTSD und anderen stressbedingten psychiatrischen Erkrankungen, WM Aufgaben zuverlässig lösen Sie die MPFC, die großen vorderen DMN Knoten, der in kritischen Wege in PTSD dysregulated beteiligt ist. Es wurde auch festgestellt, dass der MPFC moduliert aufsteigend Amygdala-Aktivität und spielt eine entscheidende Rolle bei der Furchtkonditionierung 16 wahrscheinlich. Die Bewertung der MPFC Aktivität kann auch eine nützliche Metrik in zukünftigen klinischen Versorgung. Zum Beispiel in einer früheren Studie von traumatisierten Polizisten, erhöhte Exposition Psychotherapie MPFC Aktivität und verminderte Amygdala-Aktivität während der traumatischen Erinnerung Abruf. Diese Änderungen wurden mit bildgebenden Verfahren verringert PSTD Symptome 17 zugeordnet. Diese Instanz von WM-induzierte MPFC Deaktivierungen ist nur ein Beispiel dafür, wie Neuroimaging-Metriken können auf klinische Populationen angewendet werden, und die weitere ExplorationDMN anderer Komponenten ist wahrscheinlich eine fruchtbare Gebiet der zukünftigen Forschung sein. In diesem Protokoll wird die n-back Aufgabe der verbalen Arbeitsspeicher verwendet. Die n-Zurück-Aufgabe ist weit verbreitet in FMRI Forschung, und bietet zuverlässige Aktivierung der Exekutive Aktivierung und Deaktivierung Standardmodus Netzwerk Regionen 18,19. Diese Aufgabe umfasst drei Komponenten, eine 0-zurück-Brief Wachsamkeit Aufgabe, die 2-back Aufgabe des Arbeitsgedächtnisses und Ruhe Basis für den Vergleich. Bei der 0-back Wachsamkeit Aufgabe, die Teilnehmer antworten mit &quot;ja&quot;, wenn eine vorgegebene Ziel Konsonanten (&quot;H&quot; oder &quot;h&quot;) erschien und &quot;nein&quot; für andere Konsonanten mit einem Zwei-Tasten-Antwort-Box, während im Inneren des Scanners. Sechs 0-zurück-Steuerblöcke von 9 Konsonanten werden in dieser Aufgabe vorgestellt. Während des 2-back ist eine Reihe von Konsonanten visuell auf jeweils 500 ms dargestellt, mit einem Interstimulusintervall von 2,500 ms. Teilnehmer zu einem &quot;ja&quot; oder &quot;nein&quot;Reaktion nach jeder Konsonant dargestellt, um anzuzeigen, ob es das gleiche oder verschieden von dem Konsonanten präsentiert zwei zuvor in einer Reihe (z. B.., w, n, R, N, R, Q, R, Q, N, W usw.. , mit richtigen Antworten in Fettdruck). Während der 2-Back, sechs 45 Sek. Serie von 15 Konsonanten werden vorgestellt. Um erfolgreich durchzuführen, muss der Teilnehmer eine anspruchsvolle kognitive Satz, der konstant phone die Pufferung (also. Halten Konsonanten in Kurzzeitgedächtnis), subvocal phonemische Probe (dh. Wiederholen Konsonanten zu artikulieren, ohne laut), und Executive-Koordination ist aufrecht zu erhalten. In beiden 0 - und 2-Blöcke zurück, ist die Rate der Präsentation gleich, 33% der Ziele werden in zufälligen Orten präsentiert, und die Kapitalisierung ist randomisiert, um verbale Codierung zu fördern. Ein 30 Sekunden Ruhebasis mit einem Fadenkreuz Fixationspunkt wird vor jeder 0-zurück-Block präsentiert; Diese Grundlinie ist für subsequ verwendetVergleiche der Aufgabe ent-assoziierte Aktivität während der Datenanalysen im Vergleich zum Ausgangswert. Zusammengenommen, die vorhandenen Daten darauf hin, dass die Charakterisierung der Aufgabe-assoziierten DMN-Aktivität während einer Vielzahl von Aufgaben kann eine wichtige Rolle in der klinischen Verwendung von funktionellen Analyse DMN zu spielen. Es gibt noch andere Vorteile, die mit WM als FMRI Herausforderung in stressbedingten psychiatrischen Erkrankungen. Ähnlich wie Ruhezustand Konnektivität, gibt es ein klares Muster der DMN Deaktivierungen während WM in gesunden Personen, die Vergleiche mit klinischen Proben erleichtert. WM-Trauma ist auch neutral, was zu vermeiden, kann Auslösung klinischen PTSD-Symptome beim Scannen. Daher hat diese Methode das Potenzial, zu einem bildgebenden Biomarker entwickelt werden, wie das Gehirn reagiert auf Anforderungen von außen in stressbedingten psychischen Störungen widerspiegelt. DMN Struktur Connectivity Während funktionelle Bildgebung ist in der Lage, Veränderungen zu beschreibens in Gehirn-Konnektivität oder Aktivität, Stressbelastung verbunden ist, nicht funktionale Ansätze nicht beschreiben, die Ätiologie hinter beobachteten Veränderungen im Gehirn. Strukturabbildungsverfahren, wie Diffusionstensorbildgebung (DTI), sind in der Lage, zu messen und zu quantifizieren, die Integrität der weißen Substanz Verbindungshirnregionen. DTI ist die häufigste strukturelle Bildgebung Ansatz und Maßnahmen Integrität der weißen Substanz auf der Basis des anisotropen (dh Richtungs) Fluss von Wassermolekülen entlang der weißen Substanz, wie Wasser fließt überwiegend entlang der weißen Substanz (im Vergleich zu über sie). Dieser Unterschied in der Flussrichtung wird als fraktionierte Anisotropie (FA) ausgedrückt. Niedergrade FA gedacht werden, um mikrostrukturelle Veränderungen in der weißen Substanz, die Erscheinungsformen der neuronalen Verletzungen aus einer Vielzahl von Ursachen haben können, einschließlich der Folgen von Stress Exposition 4 reflektieren. Von einer Netzwerkperspektive, koordinierte Aktivität des Gehirns (zB Ruhezustand Aktivität oder Koornierte aufgabenbezogene Aktivität) muss bei der strukturellen Verbindungen angewiesen. Im Fall des früheren DMN Ergebnisse beeinträchtigt Strukturschäden, die Kommunikation zwischen DMN-Knoten, was zu einer verminderten DMN funktionelle Konnektivität. Ebenso erhöht Muster der Deaktivierung Gefügeschäden, die die Rekrutierung von mehr Bereichen der Hirnrinde während der Aufgaben Reaktion erfordert reflektieren. Relevant für PTSD und der DMN haben mehrere Studien verringerte FA im Cingulum Bundle 20,21, die die weiße Substanz-Darm-Trakt, die große limbischen Strukturen des Gehirns 22 verbindet, ist gezeigt. Es ist wahrscheinlich, dass genauere Maßnahmen Verwendung Traktographie (dh, die direkt verfolgen weißen Substanz auf neuronaler Ebene) in der Lage, herauszufinden, welche speziell der weißen Substanz Fasern in Netzwerkstörung beteiligt. Die Vorteile, die DTI-Bildgebung ist, dass es relativ leicht zu erwerben, da es keine erforderliche Aufgaben in den Scanner führen. In der following Protokoll werden die funktionalen Ansätze der Ruhezustand funktionelle Konnektivität und Quantifizierung von Aufgabe-induzierte Deaktivierungen mit einer Untersuchung der strukturellen Konnektivität mit DTI kombiniert, um zur Karte DMN Struktur und Funktion und beziehen sich diese Erkenntnisse auf Krankheitsschwere und relevante klinische Faktoren in PTSD . Wir haben bereits diesen Ansatz in der Trauma-exponierten gesunden Erwachsenen durchgeführt und 18,23 gefunden, dass dieses Protokoll bietet eine überzeugende Methode, um die DMN, das sich eignet, um sich dem Studium der PTSD und anderen stressbedingten psychischen Erkrankungen Adaptation charakterisieren.

<table><tbody><tr><td>3T TIM TRIO</td><td>Siemens</td><td></td><td>3T MRT&nbsp;</td></tr><tr><td>MRT-kompatibles Pulsoxymeter</td><td>Siemens</td><td>Modell # 07389567</td><td></td></tr><tr><td>Analyse der funktionellen Neurobildgebung</td><td>NIH</td><td>http://afni.nimh.nih.gov/</td> <td>Datenanalyse-Softwarepaket</td></tr><tr><td>Eprime</td><td>Psychology Software Tools, LLC</td><td>http://www.pstnet.com/eprime.cfm</td><td>Stimulus-Präsentationssoftware</td></tr><tr><td>Slicer</td><td>Brigham and Women's Hospital</td><td>http://www.slicer.org/ </td><td>Software für probabilistische Traktographie</td></tr></tbody></table>

entwicklung von neuroimaging phänotypen des default mode network in ptsd: integration der ruhezustand, arbeitsgedächtnis und struktur connectivity

Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity

Ergänzende strukturelle und funktionelle bildgebende Verfahren verwendet, um den Default Mode Network (DMN) untersuchen könnte Einschätzungen der psychiatrischen Krankheitsschwere zu verbessern und Mehr Gültigkeit der klinischen Diagnoseprozess. Neueste Untersuchungen zeigen, dass Neuroimaging DMN Prozesse können in einer Reihe von stressbedingten psychischen Erkrankungen wie posttraumatische Belastungsstörung (PTSD) gestört werden. Obwohl spezifische DMN-Funktionen untersucht bleiben, wird allgemein angenommen, dass in der Introspektion und Selbst Verarbeitung beteiligt werden. Bei gesunden Menschen ist größte Aktivität zeigt in Zeiten der Ruhe, mit weniger Aktivität als Deaktivierung beobachtet, während kognitive Aufgaben, z. B. Arbeitsspeicher. Dieses Netzwerk besteht aus dem medialen präfrontalen Kortex, der hinteren cingulären Cortex / Precuneus, parietalen Kortex lateralen und medialen temporalen Regionen. Mehrere funktionelle und strukturelle Phantasieng Ansätze entwickelt worden, um die DMN studieren. Diese verfügen über einzigartige Potential, um das Verständnis der Funktion und Dysfunktion des Netzwerkes weiter. Funktionale Ansätze, wie die Auswertung der Ruhezustand-Konnektivität und Task-induzierte Inaktivierung, besitzen ausgezeichnete Möglichkeit, gezielt und neuro neuroaffective (funktionelle) diagnostische Marker zu identifizieren und kann Schwere der Erkrankung und der Prognose mit erhöhter Genauigkeit und Spezifität anzugeben. Strukturelle Ansätze, wie die Auswertung der Morphometrie und Konnektivität, können vorsehen, einzigartige Marker der Ätiologie und langfristige Ergebnisse. Kombiniert, funktionellen und strukturellen Methoden liefern starke multimodalen, komplementäre und synergistische Ansätze gültig DMN-basierten Imaging-Phänotypen in stressbedingten psychiatrischen Erkrankungen zu entwickeln. Dieses Protokoll zielt darauf ab, diese Methoden zu integrieren, um DMN Struktur und Funktion in PTSD untersuchen, Erkenntnisse über Krankheitsschweregrad und relevante klinische Faktoren.

Repräsentative Ergebnisse sind auf gesammelten Daten mit der gleichen Bild Ansatz in zwei verschiedenen Proben von Personen mit einer Geschichte der Kindheit Traumata und Misshandlung basiert, aber ohne PTSD 21,22. Ergebnisse aus Ruhezustand funktionelle Konnektivität Analysen zeigten eine räumliche Muster Einklang mit den wichtigen Knoten des DMN (Abbildung 1) 1-3,8 einschließlich der MPFC, PCC, Winkel Gyrus / unteren Parietallappen und mittleren temporalen Regionen. Die Bestätigu...

Dieses Protokoll beschreibt die komplementären Neuroimaging-Techniken der strukturellen Konnektivität im Ruhezustand, der aufgabeninduzierten Deaktivierung und der strukturellen Konnektivitätsanalysen, um das Standardnetzwerk bei posttraumatischen Belastungsstörungen zu untersuchen. Der Einsatz synergistischer Methoden könnte möglicherweise zu einer verbesserten Diagnostik und Beurteilung des Schweregrads, des Ergebnisses und anderer relevanter klinischer Faktoren führen.

Entwicklung von Neuroimaging Phänotypen des Default Mode Network in PTSD: Integration der Ruhezustand, Arbeitsgedächtnis und Struktur Connectivity

Complementary structural and functional neuroimaging techniques used to examine the Default Mode Network (DMN) could potentially improve assessments of ...

Das übergeordnete Ziel des folgenden Experiments besteht darin, das Default-Mode-Netzwerk bei posttraumatischer Belastungsstörung mithilfe der komplementären neurobildgebenden Verfahren der funktionellen Konnektivität im Ruhezustand, der durch Aufgaben ausgelösten Deaktivierung und der strukturellen Konnektivität zu untersuchen. Dies wird zunächst erreicht, indem die Teilnehmer darauf trainiert werden, die N-Back-Arbeitsgedächtnisaufgabe außerhalb des Scanners durchzuführen, um Teilnehmer, die möglicherweise Angst vor den Studienabläufen haben, nicht zu überfordern, gleichzeitig aber eine ausreichende Belastung ihres Arbeitsgedächtnisses für die Abbildung aufgabeninduzierter Deaktivierungen sicherzustellen. Als zweiter Schritt werden die Teilnehmer gebeten, sich in der Liege eines 3-Tesla-MRT-Scanners hinzulegen und Polster um den Kopf zu platzieren, um Kopfbewegungen zu minimieren.Danach führen die Teilnehmer während der MRT-Bildaufnahme zunächst die Endr&uuml;ckaufgabe und anschlie&szlig;end eine viermin&uuml;tige Pr&auml;sentation mit Fixierungskreuz durch. Dadurch werden Bilder der aufgabenzugeh&ouml;rigen Aktivit&auml;t sowie des Ruhezustands aufgenommen. Wiederholen Sie diese Schritte, und weisen Sie die Teilnehmer dann an, die Augen zu schlie&szlig;en, w&auml;hrend die Diffusions-Tensor-Bilder aufgenommen werden.Die erhaltenen Ergebnisse zeigen ein räumliches Muster, das mit den Hauptknoten des Ruhezustands-Netzwerks für die Analyse der funktionellen Konnektivität im Ruhezustand übereinstimmt, eine erhöhte Aktivierung des Exekutivnetzwerks und eine Deaktivierung des Ruhezustands-Netzwerks während der Two-Back-Arbeitsgedächtnisaufgabe sowie weiße Faserverbindungen, die Regionen des Ruhezustands-Netzwerks verbinden, wie sie mittels DTI erfasst wurden. Diese Technik kombiniert funktionelle und strukturelle neurobildgebende Ansätze, die eines Tages zur Diagnose von PTBS und verwandten psychiatrischen Erkrankungen beitragen könnten. Traditionelle, aufgabenbezogene fMRT-Ansätze werden dabei mit der Erfassung der funktionellen Konnektivität im Ruhezustand und der strukturellen Konnektivität kombiniert.Die Versuchsdurchführung wird von Louisa Carpenter Vs. durchgeführt, einer wissenschaftlichen Mitarbeiterin in meinem Labor. Diese Methode kann Einblicke in das Verständnis der Funktion und Dysfunktion des Default-Mode-Netzwerks liefern. Diese Methoden können außerdem leicht erweitert werden, um mehrere Gehirnnetzwerke gleichzeitig zu charakterisieren und zu untersuchen, wie psychiatrische Erkrankungen die Netzwerkintegration beeinflussen, bevor die in diesem Protokoll beschriebenen Schritte begonnen werden.Zunächst schriftliche und informierte Einwilligung einholen und sorgfältig prüfen, ob der Teilnehmer für die MRT sicher ist. Anschließend trainieren Sie den Teilnehmer außerhalb des Scanners zur Durchführung der N-back-Aufgabe. Beginnen Sie das erste Training mit dem Null-back-Buchstaben-Vigilanztest.Weisen Sie die Versuchsperson an, mittels einer Zwei-Knopf-Antwortbox mit „Ja“ auf einen Zielkonsonanten wie einen Groß- oder Kleinbuchstaben H zu reagieren und auf alle anderen Konsonanten mit „Nein“. Die neun Konsonanten sollten jeweils 500 Millisekunden lang angezeigt werden, mit einer Interstimulus-Zeit von 2.500 Millisekunden, insgesamt 27 Sekunden lang. Die Zielkonsonanten werden innerhalb jedes Null-Back-Blocks viermal gezeigt.Als Nächstes lässt man den Teilnehmer den Two-Back-Test üben. Man weist ihn an, über das Antwortfeld eine Ja- oder Nein-Antwort zu geben, nachdem jeweils ein Konsonant präsentiert wurde, um anzugeben, ob dieser mit dem zuvor in der Serie präsentierten Konsonanten übereinstimmt oder sich von diesem unterscheidet.Zeigen Sie dem Teilnehmer eine Serie von 15 Konsonanten, jeweils 500 Millisekunden lang, mit einem interstimulus Intervall von 2.500 Millisekunden, insgesamt 45 Sekunden. Der Zielreiz sollte fünfmal gezeigt werden. Setzen Sie das Training fort, bis die Leistung des Teilnehmers vor dem Scannen mindestens 75 % korrekt bei der Two-Back-Komponente erreicht.Zunächst entfernen lassen Sie alle metallischen Gegenstände vom Teilnehmer, wechseln Sie in MRT-kompatible Kleidung und führen Sie die Person dann in den Raum mit dem Drei-Tesla-MRT-Scanner. Stellen Sie Gehörschutz durch Ohrstöpsel bereit und lassen Sie den Teilnehmer sich auf die Scannerliege legen; platzieren Sie Polster um den Kopf, um Kopfbewegungen zu minimieren. Geben Sie dem Teilnehmer die MRT-kompatible Antwortbox für die End-back-Arbeitsgedächtnisaufgabe sowie einen Quetschball, um den Scan im Notfall anzuhalten.Platzieren Sie außerdem einen Pulsoximeter an einem Finger zur physiologischen Überwachung und Aufzeichnung. Anschließend bringen Sie eine 32-Kanal-Kopfspule und den Darstellungsbildschirm über dem Kopf des Teilnehmers an, bevor Sie ihn in den Scanner schieben. Stellen Sie sicher, dass der Teilnehmer bequem liegt und den Bildschirm gut sehen kann.Beginnen Sie dann die MRT-Scansitzung. Erstellen Sie zunächst ein anatomisches Gehirnbild mit hoher Auflösung und einer isotropen Voxelgröße von einem Millimeter. Verwenden Sie die hier gezeigten MRT-Parameter mit hoher Auflösung.Starten Sie dann die MRT-Aufnahme. Anschließend stellen Sie die fMRT-BOLD-Bildaufnahmeparameter an der Scannerkonsole ein. Verwenden Sie die hier angezeigten Parameter, bevor Sie die funktionelle Aufnahme beginnen.Projizieren Sie zunächst die Anweisungen für den Patienten drei Sekunden lang vor jeder Null- oder Zwei-Rückwärts-Aufgabe mithilfe der Stimulationspräsentationssoftware. Erfassen Sie anschließend fMRT-Bilder der Arbeitsgedächtnisleistung mit dem NAC-Test.Dem Patienten sollte vor jedem Zero-Back-Block ein 32. Baseline-Fixationskreuz präsentiert werden. Dies liefert eine Vergleichsgrundlage für die anderen Zero- und Two-Back-Blöcke. Schließen Sie bei der Datenauswertung insgesamt drei Zero-Back- und drei Two-Back-Abschnitte sowie zwei Baseline-Blöcke ein.Dies sollte in zwei getrennten Bildgebungssequenzen in einer gegenläufigen Reihenfolge präsentiert werden. Nach Abschluss der N-back-Paradigmen sicherstellen, dass der Teilnehmer weiterhin bequem liegt und bereit ist, die Aufnahme fortzusetzen. Anschließend darauf hinweisen, dass als Nächstes der Ruheblock folgt, und ihnen sagen, sie sollen nicht einschlafen.Verwenden Sie die Stimulationspräsentations-Software, um ein Fixierungskreuz auf dem Bildschirm anzuzeigen. Nehmen Sie für die nächsten vier Minuten Ruhezustandsbilder mit denselben FMRT-Einstellungen auf, die auch zur Erfassung der NAC-Bilder verwendet wurden. Wiederholen Sie anschließend die Aufnahme für das Arbeitsgedächtnis erneut mithilfe des NAC-Tests.Als Nächstes legen Sie die DTI-Bildaufnahmeparameter an der Scannerkonsole fest, um doppelte spinnecho-planare diffusionsgewichtete Bilder mit Diffusionsgradienten in 64 nichtlinearen Richtungen aufzunehmen; partielle Echos und Interpolationen sollten aktiviert sein. Achten Sie darauf, den Probanden darauf hinzuweisen, dass der Scanner während der folgenden Sequenzen vibrieren kann und dass dies normal ist. Weisen Sie sie an, ihre Augen zu schließen und sich im Scanner so gut wie möglich zu entspannen.Danach die DTI-Sequenz aufnehmen. Sobald das gesamte Scannen abgeschlossen ist, entfernen Sie den Teilnehmer aus dem Scanner und erkundigen Sie sich, wie die Sitzung verlaufen ist.Beantworten Sie alle Fragen, die sie haben mögen, und danken Sie ihnen für ihre Teilnahme. Stellen Sie sicher, dass alle Daten sicher übertragen werden, oder lassen Sie den MRT-Scannern den Computer eine DBD mit den Bilddaten der Teilnehmer und den physiologischen Aufzeichnungen für die anschließende Datenanalyse erstellen. Führen Sie abschließend eine Analyse der Ruhezustands-Konnektivität mittels Seed-Region-Konnektivitätsanalyse durch, um die Beziehung zwischen a priori definierten Regionen zur Beurteilung der funktionellen Konnektivität zu evaluieren.Verwenden Sie außerdem FMRI-Verarbeitungssoftware, um die Arbeitsgedächtnisdaten vorzuverarbeiten, und eine vokselbasierte allgemeine lineare Modellierung, um die aufgabenbezogene Aktivität in jedem Gehirnvoksel einzelner Datensätze zu quantifizieren. Die hier gezeigten Ergebnisse basieren auf Daten, die mit derselben Bildgebungsmethode bei zwei verschiedenen Stichproben von Individuen mit einer Vorgeschichte von Kindheitstrauma und Misshandlung, jedoch ohne PTBS-Ergebnisse aus dem Ruhezustand, erhoben wurden. Die Analyse der funktionellen Konnektivität ergab ein räumliches Muster, das mit den wichtigsten Knoten des Standardmodus-Netzwerks übereinstimmt, einschließlich des medialen präfrontalen Kortex, des hinteren cingulären Kortex, des Angulariskortex, des inferioren Parietalläppchens und der mittleren temporalen Regionen.Diese sagittalen Schnitte veranschaulichen die mit der Zwei-Back-Arbeitsgedächtnisaufgabe assoziierten Muster. Aktivierungsmuster innerhalb des exekutiven Netzwerks sind in Orange und Rot dargestellt, während die Deaktivierung des Ruhenetzwerks in Blau angezeigt wird. Hier sehen wir die Aktivität bei der Null-Back-Bedingung, die üblicherweise mit der Arbeitsgedächtnisleistung kombiniert wird, um für Aufmerksamkeit zu kontrollieren.Aktivierungsmuster sind in Orange und Rot dargestellt, Deaktivierungen in Blau. Deutlich erkennbar ist eine gewisse Deaktivierung des Ruhezustandsnetzwerks mit geringer exekutiver Aktivierung zuletzt. Der Umfang des Clum-Bündels, wie er durch probabilistische Traktographie offenbart wurde, ist hier dargestellt.Die dreidimensionale Form und das Muster dieser Fasern sind an Querschnitten des Gehirns ersichtlich, die als visueller Referenzpunkt dienen. Diese Abbildung veranschaulicht, wie diese Fasern durch den medialen präfrontalen Kortex und den hinteren cingulären Kortex verlaufen. Und schließlich sehen wir hier, wie diese Fasern durch den medialen temporalen Bereich des Ruhezustandsnetzwerks verlaufen.Nachdem Sie sich dieses Video angesehen haben, sollten Sie ein gutes Verständnis dafür entwickelt haben, wie multimodale neurowissenschaftliche Bildgebungsmethoden kombiniert werden können, beispielsweise die Erfassung der mit einer Aufgabe verbundenen Aktivität zusammen mit der Ruhezustands- und strukturellen Konnektivität. Bei der Durchführung dieses Verfahrens ist es wichtig, stets daran zu denken, dass Bewegungen des Probanden unter allen Umständen minimiert werden sollten. Dies erreicht man, indem man Kissen gegen den Kopf des Probanden im Scanner platziert und während der Scanprozeduren regelmäßig sein Wohlbefinden überprüft.

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JoVE Journal

Medicine

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In diesem Artikel untersuchen wir die Methodik und Erwägungen, die für die Kombination von TMS und fMRT, um die Auswirkungen der Stimulation des Gehirns über die Standard-Netzwerk zu untersuchen.

Die Kombination TMS und fMRT dem Standard-Modus Netzwerk Untersuchen

Wir beschreiben ein Rattenmodell der Posttraumatischen Belastungsstörung (PTSD), die die anhaltenden Veränderungen im neuroendokrinen Funktion und die verzögerte langfristige, übertriebene Angstreaktion, die charakteristisch für PTBS-Patienten zeigt. Das Tiermodell und hier beschriebenen Methoden sind nützlich zum Korrelieren Biomarkern in Gehirnkernen, die mechanistische sind, aber nicht bei Patienten gemessen werden, wobei Biomarkern in peripheren weißen Blutzellen, welches kann.

Biomarker in einem Tiermodell für die Aufdeckung Neural, hämatologischen und Behavioral Korrelate der PTSD

Das Default Mode Network (DMN) in Temporallappen-Epilepsie (TLE) ist im Ruhezustand des Gehirns mit Seed-basierte funktionelle Konnektivität MRI (fcMRI) analysiert.

Netzwerkanalyse des Default Mode Netzwerk mit Functional MRI-Konnektivität in Temporallappen-Epilepsie

Hier skizzieren wir das Verfahren für die MRT-gesteuerte repetitive transkranielle Magnetstimulation des dorsomedialen präfrontalen Kortex als experimentelle Behandlung für schwere depressive Störungen.

MRI-geführte dmPFC-rTMS zur Behandlung behandlungsresistente Major Depressive Disorder

Die MRT mit funktioneller Konnektivität im Ruhezustand hat Anomalien bei Patienten mit einer Vielzahl von neuropsychiatrischen Störungen identifiziert, einschließlich Epilepsie aufgrund von Fehlbildungen der kortikalen Entwicklung. Die transkranielle Magnetstimulation in Kombination mit dem EEG kann zeigen, dass Patienten mit Epilepsie in Regionen mit abnormaler Konnektivität eine kortikale Übererregbarkeit aufweisen.

Ein Multimodal Imaging- und Stimulations-basierte Verfahren zur Bewertung der Connectivity-bezogenen Erregbarkeit des Gehirns bei Patienten mit Epilepsie

Dieses Manuskript beschreibt das Implementieren eines psychophysiologischen Interaktionsanalyse um Aufgabe-abhängige Änderungen in funktionelle Verknüpfung zwischen einem ausgewählten Samen Region und Voxel in anderen Regionen des Gehirns sichtbar zu machen. Psychophysiologische Interaktionsanalyse ist eine beliebte Methode zur Aufgabe Auswirkungen auf Gehirn-Konnektivität, unterscheidet sich von traditionellen Univariate Aktivierung Auswirkungen zu untersuchen.

Generalisierte psychophysiologische (PPI) Interaktionsanalyse des Speichers im Zusammenhang mit Konnektivität bei Personen auf genetischen Risiko für die Alzheimer-Krankheit

Die beschriebene Vorgehensweise zielt darauf ab festzustellen, in welchen Momenten des Paradigmas (zeitliche Perspektive) und zwischen welchen Regionen (räumliche Perspektive), bedeutende Umgestaltungen in funktionelle Verknüpfung auf funktionelle Kernspintomographie auftreten Aufnahmen bei denen ein Mal gesperrt Reiz gespielt wird.

Dynamische Inter Thema funktionelle Verknüpfung zeigt Moment zum Gehirn Netzwerkkonfigurationen angetrieben durch kontinuierliche oder Kommunikation Paradigmen

Wir stellen ein Protokoll zur Erforschung der neuronalen Korrelate einer kognitiven Emotionsregulationsaufgabe, nämlich der kognitiven Neubewertung, mit Hilfe der funktionellen Magnetresonanztomographie vor. Dieses Protokoll wurde bei Patienten mit Zwangsstörung und gesunden Kontrollen angewendet, kann aber auch in anderen klinischen Proben verwendet werden.

Erforschung der neuronalen Korrelate der kognitiven Neubewertung bei Zwangsstörungen mit Hilfe der aufgabenbasierten funktionellen Magnetresonanztomographie

In dieser Studie wurde funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) verwendet, um die Aktivität des präfrontalen Kortex während einer 23-minütigen Yoga-Asana-Sequenz im Blockdesign mit 27 Erwachsenen zu messen. Die Konnektivität im Ruhezustand wurde vor und nach dem Training aufgezeichnet. Die Ergebnisse unterstreichen die Wirksamkeit von fNIRS in der bewegungsbasierten Forschung und geben neurologische Einblicke in die Wirkung von Yoga-Asanas.

Ruhezustandskonnektivität und Neuroimaging der präfrontalen Kortexaktivität während einer Yoga-Asana-Praxis im Blockdesign mit fNIRS

Dieses Protokoll beschreibt eine zweiphasige chirurgische Methode, um bei Mäusen ein großes, wiederverschließbares, dura-schonendes Schädelfenster zu schaffen. Diese Technik ermöglicht chronische, multimodale elektrophysiologische Aufzeichnungen aus verteilten, tief-gehirnbasierten Netzwerken wie dem Default Mode Network über mehrere Wochen.

Chirurgisches Protokoll für ein großes, wiederverschließbares Schädelfenster, das longitudinale, multimodale elektrophysiologische Aufzeichnungen des Maus-Default-Mode-Netzwerks ermöglicht

Erfahren Sie multimodale Neuroimaging-Methoden zur Untersuchung des Default Mode Network bei PTSD. Diese Technik integriert Ruhezustand-Funktionalität, Arbeitsgedächtnis-Aufgaben und strukturelle Konnektivität für verbesserte Diagnostik.

Entwicklung von Neuroimaging Phänotypen des Default Mode Network in PTSD: Integration der Ruhezustand, Arbeitsgedächtnis und Struktur Connectivity (Video) | JoVE Journal

Entwicklung von Neuroimaging Phänotypen des Default Mode Network in PTSD: Integration der Ruhezustand, Arbeitsgedächtnis und Struktur Connectivity

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