Name: ניתוח רשת של ברירת מחדל מצב הרשת באמצעות קישוריות ה-MRI התפקודי באונה הטמפורלית אפילפסיה (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-08-05T14:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 9 s
Description: חקור ניתוח קישוריות מוחית ברשת ברירת המחדל באמצעות fcMRI בחולי אפילפסיה של האונה הטמפורלית. השווה רשתות מוח בין חולים לבין קבוצת ביקורת בריאה.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

מימון למחקר זה מסופק על ידי קרן אפילפסיה של אמריקה, ביילור לרפואת חישובית ואינטגרטיבית מרכז המחקר ביו זרע (CIBR) פרסים גרנט (ZH); NIH-NINDS K23 גרנט NS044936 (JMS); . והקרן לף המשפחה (JMS) רכישת נתונים נעזרה ב: אליזבת פירס (UCLA).

1. נושאים <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> אוכלוסיית המחקר של 36 נושאים כוללת 3 קבוצות: ימין TLE (n = 11), עזב TLE (n = 12), ונבדקים בריאים (n = 13). השג כתב הסכמה מדעת מכל הנושאים. המחקר עוקב אחר הקווים המנחים של אוניברסיטת קליפורניה, לוס אנג&#39;לס (UCLA) מוסדי מועצה לביקורת. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> קבוצות נושא אפילפסיה צריכה להיות חולים שהם מועמדים לכריתת אונה הטמפורלית קדמית כפי שנקבע על ידי ניטור וידאו-EEG, MRI המוח, בבדיקת PET, ובדיקות נוירופסיכולוגיות. חולים צריכים להמשיך ותרופות הרגילות שלהם במהלך סריקת fMRI ולא צריך להיות סרוקים מייד לאחר התקף. ודא שלכל הנבדקים בבדיקות MRI מוח נורמליות וחופשיים ממחלות נוירולוגיות (מלבד אפילפסיה בקבוצות החולה) או משתמשים בתרופות נוירולוגיות. </li></ol> 2. הדמיה <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השתמש במערכת 3 טסלה MRI להדמיה. השג פרוסות צירי לתמונות תפקודיות באמצעות מתאר לעצמי מישוריים הדרצף ing (EPI) ועבור תמונות אנטומיים באמצעות שיפוע מפונק נזכר רצף (SPGR). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לבצע הדמיה תפקודית באמצעות הפרמטרים הבאים: TR = 2,000 אלפיות שני, TE = 30 אלפיות שני, FOV = 210 מ&quot;מ, מטריצה ​​= 64 x 64, מ&quot;מ עובי פרוס 4, 34 פרוסות. השתמש בפרמטרים הבאים להדמיה מבנית ברזולוציה גבוהה: TR = 20 אלפיות השני, TE = 3 אלפיות שניים, FOV = 256 מ&quot;מ, מטריצה ​​= 256 x 256, עובי פרוס 1 מ&quot;מ, 160 פרוסות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> כל פגישת הדמיה צריכה להימשך 20 דקות. שאל את המשתתפים להירגע בעיניים עצומות. לא קלט שמיעתי מיוחד נדרשים. </li></ol> 3. עיבוד מקדים של Data BOLD <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> Preprocess את נתוני ה-fMRI באמצעות FSL (ספריית תוכנת fMRIB) גרסת תוכנה 4.1.6 (אוקספורד, בריטניה, www.fmrib.ox.ac.uk / FSL) 13,14. צעדי עיבוד מקדימים צריכים לכלול את הפעולות הבאות: השימוש FSL MCFLIRT להסיר חפץ תנועת ראש 15. השתמש BET FSL להסרת רקמת nonbrain 16 עם BET האופציה-F לקבצי BOLD. זה עוזר F אחד לרוץצעדי ניתוח urther על רקמת המוח בלבד. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בFEAT, המנוהל על ניתוח עיבוד מינימאלי עם הרשמה. בחר &quot;ניתוח ברמה הראשונה&quot; ולשנות את &quot;ניתוח מלא&quot; ל &quot;טרום סטטיסטיקות&quot; משני כפתורים העליונים. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> תחת לשונית טרום נתונים סטטיסטיים, בטל &quot;מיצוי מוח BET&quot; ובחר באפשרות &quot;אף אחד&quot; של &quot;תיקון תנועה&quot; (כמו אלה שכבר עשו לעיל). הירשם תמונות תפקודיות (BOLD) לאנטומיים (SPGR) תמונות, ולאחר מכן ברמה תמונה (משרד תשתיות הלאומית). התוצאה היא הדור של מטריצות שינוי, המשמשים מאוחר יותר במהלך ניתוח לעיוות הזרעים שנבחרו בחלל סטנדרטי לחלל מוחו של הנושא. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השתמש במטריצה ​​שנוצרה השינוי (בשם &quot;standard2example_func.mat&quot;) ולהפוך CSF וROIs חומר לבן לחלל BOLD בודד. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חלץ את סדרת הזמן מCSF וROIs חומר הלבנה באמצעות פקודת fslmeants,באמצעות ההחזר על ההשקעה בחלל נושא האדם כמסכה. לנרמל את סדרת הזמן הופק באמצעות התוכנה &quot;R&quot;. סדרת זמן אלה משמשות כregressors בGLM מאוחר יותר כדי להסיר את אותות artifactual המתאימים מהניתוח. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השלב הבא הוא ההסרה של חפצים הקשורים בתנועת נושא. לרגרסיה של הפרמטרים התנועה, להגדיר את הפעולות הבאות בתוך FEAT FSL לפני הפעלתו. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בכרטיסיית נתונים, השתמש תיקן תנועה וקבצים שחולצו מוח כתשומות, הגדר את ערך TR למתאים לבסיס הנתונים שלך. הגדר גבוהה לעבור סינון באמצעות מסנן שניות 100. הסינון לעבור הגבוה יסיר אותות של כל עניין, שיש בם בתדירות נמוכה מאוד. מסנן מעביר נמוך כדי להסיר אותות בתדר גבוהים ייושם מאוחר יותר בשלב 4.1. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בתוך הכרטיסייה טרום נתונים סטטיסטיים, לבחור &quot;ללא&quot; תחת &quot;תיקון תנועה&quot;, כפי שכבר נעשה. בטל &quot;מיצוי מוח BET&quot;, כפי שכבר נעשה. לבצע החלקה המרחביתבאמצעות חצי מרבי ברוחב מלא 5 מ&quot;מ (FWHM). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בכרטיסיית נתונים סטטיסטיים, לסגת הפרמטרים תנועת 6 ונגזרים זמניים שלהם. בחר באפשרות &quot;אף אחד&quot; לפיתול וסמן את &quot;החל סינון זמני.&quot; השתמש בפלט של FSL MCFLIRT לקבל קבצי טקסט של פרמטרים תנועה, שיכול להיות ואז קלט לתוך מודל ניתוח FEAT לסגת אלה בכלליים לינארי דגם (GLM) </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> גם להוסיף CSF ואותות חומר לבנים שמופקים ומנורמלים בשלבים קודמים לGLM. בחר באפשרות &quot;אף אחד&quot; לפיתול, להוסיף נגזר זמני, ולהוריד את הסימון &quot;החל סינון זמני&quot;. </li></ol></li></ol> 4. שיטות סטטיסטי <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> יש להשתמש בשאריות מהעיבוד מקדים שתואר לעיל עבור מתאם מבוסס זרע. צריכים להיות מועברות שאריות אלה ראשון דרך מסנן נמוך לעבור מ0.1 הרץ, אז מושפל על ידי הפחתה הממוצעת, חלוקה בסטיית התקן, ולאחר מכן טיפס על ידי הוספה100. זרעים צריכים להיות מוגדרים בקוטר של 6 מ&quot;מ בחלל הסטנדרטי משרד התשתיות הלאומי באמצעות תוכנת MRICron. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> האחורית והקדמיים צריכים הזרעים מתאימות לקואורדינטות הבאות: (1) RSP / PCUN האזור (x = 2, y = -60, z = 36) ו (2) ventromedial קליפת המוח הקדם חזיתית (vmPFC; x = 3, y = 60, z = -1). מקומות זרעים אלו הוגדרו במסגרת ביקורת בריאה והופכים למרחב הנושא בשלב הבא 17-19. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הזרעים צריכים לאחר מכן להפוך לחלל הפונקציונלי האישי של כל נושא המוח מהחלל משרד התשתיות הלאומי הסטנדרטי. לשם כך, השתמש במטריצת השינוי שנוצרה לעיל (בשם &quot;standard2example_func.mat&quot;) כדי להפוך את הזרע מהחלל סטנדרטי (משרד תשתיות הלאומי) למרחב האישי התפקודי (BOLD). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השתמש fslmeants הפקודה כדי לחלץ את סדרת הזמן ממושפל בעבר ולשנותם שייר, באמצעות הזרע במרחב נושא האדם כמסכה. לנרמל את סדרת זמן חילוץ באמצעות רךכלי &quot;R&quot;. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> מתאמים חלקיים בין voxels הזרע וכל voxels האחרים במוח צריכים להיות מחושבים בנפרד לכל נושא לכל סיבוב. לשם כך, בתוך GUI FEAT FSL, בחר &quot;ניתוח ברמה הראשונה&quot;, ולאחר מכן &quot;סטטיסטיקה + פוסט סטטיסטיקות&quot;. בכרטיסיית נתונים, יש להשתמש שיורי המושפלים בעבר ולשנותם כקלט לFeat. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> קבע את הפסקת לעבור סינון גבוהה ל -10,000, כשיורים כבר עברו גבוה ב100 שניות. בתוך כרטיסיית הסטטיסטיקות, ביטול בחירה &quot;השתמש prewhitening סרט&quot;, ולהשתמש בסדרת זמן זרע חילוץ ומנורמלת בעבר בGLM. בכרטיסיית הודעה-נתונים סטטיסטיים, לקבוע את סף Z-Stat הרצוי לערך של 2.0. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לפני הפעלת ניתוח קבוצת שילוב ריצות בתוך נושאים, Z של פישר להפוך צריכה להתבצע על הקובץ להתמודד (ניגודיות של אומדני פרמטרים) שהופק מהניתוח מנוהל בעבר המתאם (השלב ​​4.3). fr נתוני רישום עותקאום הספרייה &quot;רג&quot; מניתוח FEAT נעשתה בשלב 3.1 לטווח המתאם של שלב 4.3. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הפעל ניתוח ברמה גבוהה יותר על ידי שילוב של ריצות בכל נושא. לשם כך, בתוך GUI FEAT FSL, בחר &quot;ניתוח ברמה גבוהה&quot;, ולאחר מכן &quot;סטטיסטיקה + פוסט סטטיסטיקות&quot;. בתוך הכרטיסייה &quot;נתונים&quot;, בחר &quot;תשומות הן ספריות FEAT ברמה נמוכה יותר&quot; והזן הריצות של הנושא מצעד 4.4. בתוך הלשונית &quot;הסטטיסטיקות&quot;, לבחור &quot;השפעות מעורבות: OLS פשוט&quot;. הגדר את ההשפעה ממוצעת כמודל; הכנס את הערך של 1 לכל אחד מהריצה של הנושא. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> כדי לשלב נתונים על ריצות בין נושאים, ריבועים פחותים רגילים (OLS) יש להשתמש בניתוח מעורב אפקטים פשוטים. לשם כך, בתוך GUI FEAT FSL, בחר &quot;ניתוח ברמה גבוהה יותר&quot;, וגם &quot;סטטיסטיקות + פוסט סטטיסטיקות&quot;. בכרטיסיית נתונים, בחר &quot;תשומות הן ספריות FEAT ברמה נמוכה יותר&quot; והזן פועל בשילוב של נבדקים משלב 4.5. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בתוך כרטיסיית הסטטיסטיקות, בחר &quot;השפעות מעורבות: OLS פשוט&quot; &quot;הגדירו את מודל כ3 קבוצות; הכנס את ערך 1 עבור הקבוצה כל נושא שייך, 0 אחרת. ניתוח קבוצה צריך להיעשות על כל voxel באמצעות ניתוח שונה חד כיווני עם שלוש רמות שתואמות לשלוש קבוצות (מימין TLE, ייתכנו עזב, וקבוצת ביקורת בריאה). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לסף תמונות נתון Z להשתמש אשכול יוצרות סף Z&gt; 2.0 ותיקנו סף אשכול משמעותי של p = 0.05 20. כדי להשיג Z-ערכים נכונים על מפת המתאם, Z של פישר הפוך להפוך צריכה להתבצע על התוצאות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> יש להשוות הניגודים הספציפיים הבאים (1) בקרות TLE תקין&gt;; (2) עזב TLE&gt; פקדים; (3) תקין ייתכנו&gt; עזב TLE; (4) עזב TLE&gt; TLE הנכון; (5) שליטה&gt; תקין TLE; (6) בקרה&gt; עזבה TLE; (7) TLE (מימין בשילוב ושמאל)&gt; שליטה; ו( 7) שליטה&gt; TLE (ימין ושמאל גם יחד). </li></ol>

<ol><li>Biswal, B. B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+connectivity+in+the+motor+cortex+of+resting+human+brain+using+echo-planar+MRI%5BTitle%5D)+AND+%22Magn.+Reson.+Med%22%5BJournal%5D)">Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI.</a> Magn. Reson. Med. 34, 537-541 (1995).</li>
<li>Fox, M. D., Greicius, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+applications+of+resting+state+functional+connectivity%5BTitle%5D)+AND+%22Front.+Syst.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Clinical applications of resting state functional connectivity.</a> Front. Syst. Neurosci. 4, 1-13 (2010).</li>
<li>Laufs, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Electroencephalographic+signatures+of+attentional+and+cognitive+default+modes+in+spontaneous+brain+activity+fluctuations+at+rest%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Electroencephalographic signatures of attentional and cognitive default modes in spontaneous brain activity fluctuations at rest.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 100, 11053-11058 (1073).</li>
<li>Shmuel, A., Leopold, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neuronal+correlates+of+spontaneous+fluctuations+in+fMRI+signals+in+monkey+visual+cortex%3A+Implications+for+functional+connectivity+at+rest%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Neuronal correlates of spontaneous fluctuations in fMRI signals in monkey visual cortex: Implications for functional connectivity at rest.</a> Hum. Brain Mapp. 29, 751-761 (2008).</li>
<li>Margulies, D. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Resting+developments%3A+a+review+of+fMRI+post-processing+methodologies+for+spontaneous+brain+activity%5BTitle%5D)+AND+%22Magn.+Mater.+Phys.+Biol%22%5BJournal%5D)">Resting developments: a review of fMRI post-processing methodologies for spontaneous brain activity.</a> Magn. Mater. Phys. Biol. 23, 289-307 (2010).</li>
<li>Biswal, B. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Toward+discovery+science+of+human+brain+function%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Toward discovery science of human brain function.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 107, 4734-4739 (2010).</li>
<li>Haneef, Z., Lenartowicz, A., Yeh, H. J., Engel, J., Stern, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+lateralized+temporal+lobe+epilepsy+on+the+default+mode+network%5BTitle%5D)+AND+%22Epilepsy+Behav%22%5BJournal%5D)">Effect of lateralized temporal lobe epilepsy on the default mode network.</a> Epilepsy Behav. 25, 350-357 (2012).</li>
<li>Pillai, J. J., Williams, H. T., Faro, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+imaging+in+temporal+lobe+epilepsy%5BTitle%5D)+AND+%22Semin.+Ultrasound.+CT+MR%22%5BJournal%5D)">Functional imaging in temporal lobe epilepsy.</a> Semin. Ultrasound. CT MR. 28, 437-450 (2007).</li>
<li>Blumenfeld, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Positive+and+negative+network+correlations+in+temporal+lobe+epilepsy%5BTitle%5D)+AND+%22Cereb.+Cortex%22%5BJournal%5D)">Positive and negative network correlations in temporal lobe epilepsy.</a> Cereb. Cortex. 14, 892-902 (2004).</li>
<li>Dupont, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamic+perfusion+patterns+in+temporal+lobe+epilepsy%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Nucl.+Med.+Imaging%22%5BJournal%5D)">Dynamic perfusion patterns in temporal lobe epilepsy.</a> Eur. J. Nucl. Med. Imaging. 36, 823-830 (2009).</li>
<li>Fransson, P., Marrelec, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+precuneus%2Fposterior+cingulate+cortex+plays+a+pivotal+role+in+the+default+mode+network%3A+Evidence+from+a+partial+correlation+network+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">The precuneus/posterior cingulate cortex plays a pivotal role in the default mode network: Evidence from a partial correlation network analysis.</a> Neuroimage. 42, 1178-1184 (2008).</li>
<li>Buckner, R. L., Andrews-Hanna, J. R., Schacter, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+brain%27s+default+network%5BTitle%5D)+AND+%22Ann.+N.+Y.+Acad.+Sci%22%5BJournal%5D)">The brain's default network.</a> Ann. N. Y. Acad. Sci. 1124, 1-38 (2008).</li>
<li>Woolrich, M. W., Ripley, B. D., Brady, M., Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+autocorrelation+in+univariate+linear+modeling+of+FMRI+data%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Temporal autocorrelation in univariate linear modeling of FMRI data.</a> Neuroimage. 14, 1370-1386 (2001).</li>
<li>Forman, S. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+assessment+of+significant+activation+in+functional+magnetic+resonance+imaging+%28fMRI%29%3A+use+of+a+cluster+size+threshold%5BTitle%5D)+AND+%22Magn.+Reson.+Med%22%5BJournal%5D)">Improved assessment of significant activation in functional magnetic resonance imaging (fMRI): use of a cluster size threshold.</a> Magn. Reson. Med. 33, 636-647 (1995).</li>
<li>Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, M., Smith, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+optimization+for+the+robust+and+accurate+linear+registration+and+motion+correction+of+brain+images%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images.</a> Neuroimage. 17, 825-841 (2002).</li>
<li>Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fast+robust+automated+brain+extraction%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Fast robust automated brain extraction.</a> Hum. Brain Mapp. 17, 143-155 (2002).</li>
<li>Raichle, M. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+default+mode+of+brain+function%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">A default mode of brain function.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 98, 676-682 (2001).</li>
<li>Uddin, L. Q., Kelly, A. M., Biswal, B. B., Castellanos, F. X., Milham, M. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+connectivity+of+default+mode+network+components%3A+correlation%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Functional connectivity of default mode network components: correlation.</a> Hum. Brain Mapp. 30, 625-637 (2009).</li>
<li>Singh, K. D., Fawcett, I. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transient+and+linearly+graded+deactivation+of+the+human+default-mode+network+by+a+visual+detection+task%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Transient and linearly graded deactivation of the human default-mode network by a visual detection task.</a> Neuroimage. 41, 100-112 (2008).</li>
<li>Worsley, K. J., Evans, A., Marrett, S., Neelin, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+three-dimensional+statistical+analysis+for+CBF+activation+studies+in+human+brain%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Cereb.+Blood+Flow+Metab%22%5BJournal%5D)">A three-dimensional statistical analysis for CBF activation studies in human brain.</a> J. Cereb. Blood Flow Metab. 12, 900-918 (1992).</li>
<li>Spencer, S. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+networks+in+human+epilepsy%3A+evidence+of+and+implications+for+treatment%5BTitle%5D)+AND+%22Epilepsia%22%5BJournal%5D)">Neural networks in human epilepsy: evidence of and implications for treatment.</a> Epilepsia. 43, 219-227 (2002).</li>
<li>Greicius, M. D., Srivastava, G., Reiss, A. L., Menon, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Default-mode+network+activity+distinguishes+Alzheimer%27s+disease+from+healthy+aging%3A+evidence+from+functional+MRI%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Default-mode network activity distinguishes Alzheimer's disease from healthy aging: evidence from functional MRI.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 101, 4637-4642 (2004).</li>
<li>Kennedy, D. P., Redcay, E., Courchesne, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Failing+to+deactivate%3A+resting+functional+abnormalities+in+autism%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Failing to deactivate: resting functional abnormalities in autism.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 103, 8275-8280 (2006).</li>
<li>Garrity, A. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Aberrant+%26%2334%3Bdefault+mode%26%2334%3B+functional+connectivity+in+schizophrenia%5BTitle%5D)+AND+%22Am.+J.+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Aberrant &#34;default mode&#34; functional connectivity in schizophrenia.</a> Am. J. Psychiatry. 164, 450-457 (2007).</li>
<li>Mannell, M. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Resting+state+and+task-induced+deactivation%3A+A+methodological+comparison+in+patients+with+schizophrenia+and+healthy+controls%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Resting state and task-induced deactivation: A methodological comparison in patients with schizophrenia and healthy controls.</a> Hum. Brain Mapp. 31, 424-437 (2010).</li>
<li>Jones, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Age-related+changes+in+the+default+mode+network+are+more+advanced+in+Alzheimer+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Neurology%22%5BJournal%5D)">Age-related changes in the default mode network are more advanced in Alzheimer disease.</a> Neurology. 77, 1524-1531 (2011).</li>
<li>Kobayashi, Y., Amaral, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Macaque+monkey+retrosplenial+cortex+II.+Cortical+afferents%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Comp.+Neurol%22%5BJournal%5D)">Macaque monkey retrosplenial cortex II. Cortical afferents.</a> J. Comp. Neurol. 466, 48-79 (2003).</li>
<li>Dupont, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamic+perfusion+patterns+in+temporal+lobe+epilepsy%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Nuclear+Med.+Mol.+Imaging%22%5BJournal%5D)">Dynamic perfusion patterns in temporal lobe epilepsy.</a> Eur. J. Nuclear Med. Mol. Imaging. 36, 823-830 (2009).</li>
<li>Laufs, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+lobe+interictal+epileptic+discharges+affect+cerebral+activity+in+%E2%80%9Cdefault+mode%E2%80%9D+brain+regions%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Temporal lobe interictal epileptic discharges affect cerebral activity in “default mode” brain regions.</a> Hum. Brain Mapp. 28, 1023-1032 (2007).</li>
<li>Morgan, V. L., Gore, J. C., Abou-Khalil, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+epileptic+network+in+left+mesial+temporal+lobe+epilepsy+detected+using+resting+fMRI%5BTitle%5D)+AND+%22Epilepsy+Res%22%5BJournal%5D)">Functional epileptic network in left mesial temporal lobe epilepsy detected using resting fMRI.</a> Epilepsy Res. 88, 168-178 (2010).</li>
<li>Gotman, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Generalized+epileptic+discharges+show+thalamocortical+activation+and+suspension+of+the+default+state+of+the+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Generalized epileptic discharges show thalamocortical activation and suspension of the default state of the brain.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 102, 15236-15240 (2005).</li>
<li>Hamandi, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEG-fMRI+of+idiopathic+and+secondarily+generalized+epilepsies%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">EEG-fMRI of idiopathic and secondarily generalized epilepsies.</a> Neuroimage. 31, 1700-1710 (2006).</li>
<li>Pittau, F., Grova, C., Moeller, F., Dubeau, F., Gotman, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Patterns+of+altered+functional+connectivity+in+mesial+temporal+lobe+epilepsy%5BTitle%5D)+AND+%22Epilepsia%22%5BJournal%5D)">Patterns of altered functional connectivity in mesial temporal lobe epilepsy.</a> Epilepsia. 53, 1013-1023 (2012).</li>
<li>Liao, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Default+mode+network+abnormalities+in+mesial+temporal+lobe+epilepsy%3A+a+study+combining+fMRI+and+DTI%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Default mode network abnormalities in mesial temporal lobe epilepsy: a study combining fMRI and DTI.</a> Hum. Brain Mapp. 32, 883-895 (2011).</li>
<li>Pereira, F. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Asymmetrical+hippocampal+connectivity+in+mesial+temporal+lobe+epilepsy%3A+evidence+from+resting+state+fMRI%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Asymmetrical hippocampal connectivity in mesial temporal lobe epilepsy: evidence from resting state fMRI.</a> BMC Neurosci. 11, 1-13 (2010).</li>
<li>Dupont, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bilateral+hemispheric+alteration+of+memory+processes+in+right+medial+temporal+lobe+epilepsy%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurol.+Neurosurg.+Psychiatr%22%5BJournal%5D)">Bilateral hemispheric alteration of memory processes in right medial temporal lobe epilepsy.</a> J. Neurol. Neurosurg. Psychiatr. 73, 478-485 (2002).</li>
<li>Vlooswijk, M. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+MRI+in+chronic+epilepsy%3A+associations+with+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet+Neurol%22%5BJournal%5D)">Functional MRI in chronic epilepsy: associations with cognitive impairment.</a> Lancet Neurol. 9, 1018-1027 (2010).</li>
<li>McCormick, C., Quraan, M., Cohn, M., Valiante, T. A., McAndrews, M. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Default+mode+network+connectivity+indicates+episodic+memory+capacity+in+mesial+temporal+lobe+epilepsy%5BTitle%5D)+AND+%22Epilepsia%22%5BJournal%5D)">Default mode network connectivity indicates episodic memory capacity in mesial temporal lobe epilepsy.</a> Epilepsia. 54, (2013).</li>
<li>Zhang, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Altered+spontaneous+neuronal+activity+of+the+default-mode+network+in+mesial+temporal+lobe+epilepsy%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Res%22%5BJournal%5D)">Altered spontaneous neuronal activity of the default-mode network in mesial temporal lobe epilepsy.</a> Brain Res. 1323, 152-160 (2010).</li>
<li>Horovitz, S. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Decoupling+of+the+brain%27s+default+mode+network+during+deep+sleep%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Decoupling of the brain's default mode network during deep sleep.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106, 11376-11381 (2009).</li>
<li>Deshpande, G., Kerssens, C., Sebel, P. S., Hu, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Altered+local+coherence+in+the+default+mode+network+due+to+sevoflurane+anesthesia%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Res%22%5BJournal%5D)">Altered local coherence in the default mode network due to sevoflurane anesthesia.</a> Brain Res. 1318, 110-121 (2010).</li>
</ol>

ד&quot;ר אנגל ממומן על ידי NIH מענקים P01 NS02808, R01 NS33310, וU01 NS42372, יש פטנטים WO 2009/123734A1, וWO 2009/123735A1, מקבל תמלוגים מMedLink, וולטרס Kluwer, בלקוול, וElsevier, וקיבל שכר טרחה מMedtronics , וולטרס Kluwer, ומיטב רופאים. ד&quot;ר שטרן שימש כיועץ בשכר לUCB ולונדבק. ד&quot;ר שטרן הוא עורך MedLink נוירולוגיה, וקיבל תמלוגים מוולטרס Kluwer ומMcGraw-Hill. יש סופרים שנותרו ללא גילויים או ניגודי עניינים להכריז.

הוא חשב אפילפסיה להיות מחלה רשת, וחריגות של הרשתות מעורבות נוכחים במהלך התקפים ובמצב interictal 21. fMRI המבוסס על משימות נעשה שימוש כדי לנתח את הליקויים של השפה וזיכרון ברשתות TLE 8. יש FcMRI יתרונות הגלומים בלימוד DMN 12 כפי שהוא רשת פעילה בעיקר במצב המנוחה. DMN הוא רשת של אזורים במוח שכבר נמצאה להיות פעיל אצל אנשים ער שנשארו באין מפריע ועוסקים במחשבות ספונטניות. אזורים אלה הוכחו לכלול vmPFC, RSP / PCUN, קליפת cingulate אחורית, אזורים הקודקודית נ...

פונקציונלי קישוריות ה-MRI (fcMRI) היא גישה אנליטית חדשה יחסית לנתוני ה-fMRI, שמכמת את הקשר בין אזורי מוח השונים המבוסס על הדמיון של רמת חמצון הדם שלהם בסדרה תלויה (BOLD) אות זמן - זה נקרא קישוריות &quot;פונקציונלית&quot;, והוא להבדיל מקישוריות אנטומי המתארת ​​את קיומם של חיבורים פיזיים בין האזורים (למשל, סיבי חומר לבן). ביישום מיוחד של גישה זו, סדרת הזמן נאספות כאשר המשתתף לא עוסקת במשימה או ב&quot; מצב המנוחה &quot;מה שנקרא. למרות שתואר לראשונה בשנת 1995 1, חלה התעניינות עצומה בfcMRI וכתוצאה מכך כ -1,000 פרסומים הקשורים לטכניקה ב2012. יש fcMRI יתרונות מהותיים על פני fMRI המבוסס על משימות ב( 1) שאין משימה ספציפית שיש לבצע, ( 2) שיתוף פעולה היא נושאלא הכרחי, (3) מערכי נתונים יכולים לשמש לשאילתא מספר רשתות שונות, (4) אות טובה יותר יחס רעש היא הווה הנראה בשל הבדלים בהנדסת החשמל במוח המעורב, ו( 5) עקיפה של בלבול הקשורים למשימה 2. כהוכחה של הקונספט שלה, שינויי fcMRI הוכחו להתכתב עם שינויים ב-EEG 3 ופוטנציאל בתחום מקומי 4 במוח. טכניקות של ניתוח fcMRI כוללות טכניקות ROI / מבוסס זרע, ניתוח עצמאי רכיב (רשפ&quot;ת), ניתוח תורת גרפים, ניתוח סיבתיות גריינג&#39;ר, שיטות מקומיות (המשרעת של תנודות בתדירות נמוכות, ניתוח ההומוגניות אזורי), ואחרים 5. אין טכניקה אחת עדיין הוכיחה עליונות ברורה על פני אחר, אם כי השיטות הפופולריות ביותר הן מבוסס זרעים ושיטות ICA 6. המבוסס על הזרעים fcMRI קורלציה תנודות זמניות באות מודגשת מחלק שנבחר מראש של הרשת המשוערת תחת מחקר המכונים &quot;הזרע1; או &quot;אזור של עניין (ROI)&quot; לכל חלקים האחרים של המוח. אזורים במוח מראה התאמת אות BOLD לאזור הזרע נחשבים לסמן חלקים של הרשת מעורבת. לעומת זאת, ICA משתמש בניתוח נתונים מונחה ללא מודל לחלץ אזורים במוח בקורלציה במרחב ובזמן נתונה (עצמאיים רכיבים, מעגלים משולבים) על ידי ניתוח מאפייני אותות המודינמית של המוח כולו 5. בכתב היד הנוכחי, תיאור של שיטות ששמשו במחקר שפורסם בעבר של ניתוח מנוחת מדינה המבוסס על זרעי קישוריות של DMN בTLE מוצג 7. TLE הוא הצורה הנפוצה ביותר של אפילפסיה מבוגר. בנוסף להתקפים, ייתכנו גורם לתפקוד לקוי של רשתות מוח מרובות, כולל זיכרון, התנהגות, מחשבה, ותפקוד חושי 8. DMN היווה ידי אזורים במוח subserving הכרה מודעת,-מנוחת מדינה. DMN כבר דיווח להיות מעורב בהתקפים הקשורים consc מופחתiousness 9,10. בנוסף, ההיפוקמפוס הוא המבנה המרכזי המעורב בTLE וכבר חשב להיות מרכיב של DMN. עם זאת, הקישוריות של PCC להיווצרות בהיפוקמפוס היא חלשה יותר עם רכיבי DMN אחרים, כגון הקדם חזיתית המדיאלי וקליפת מוח הקודקודית נחותה. הדבר מצביע על כך ההיפוקמפוס הוא גם subnetwork של DMN או 11,12 רשת אינטראקציה. משותפים אלה בין TLE וDMN מעלה את האפשרות כי DMN קישוריות תפקודית משתנה בTLE. ניתוח זה משווה DMN של נושאים עם TLE לביקורת בריאה כדי לקבל תובנה המעורבות של DMN בTLE. הקישוריות של זרעים להציב רכזות הראשיים של DMN - אזורי הרכזת הקדמית וגם האחוריים נותחו 12. זרעים הונחו במרכז האחורי המורכב מretrosplenium / precuneus (RSP / PCUN), כמו גם את הרכזת הקדמית המורכבת מקליפת מוח הקדם חזיתית ventromedial (vmPFC) בחולים שיש TLE ובבריא שולט לזהות רשתות המשנה האחורית והקדמית של DMN.

<table><tbody><tr><td>מכונת</td><td></td><td></td><td></td>MRI</tr><tr><td>תחנת עבודה לינוקס עם תוכנת ניתוח תמונות מותקנת</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

ניתוח רשת של ברירת מחדל מצב הרשת באמצעות קישוריות ה-mri התפקודי באונה הטמפורלית אפילפסיה

Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy

קישוריות MRI תפקודית (fcMRI) הוא שיטת fMRI הבוחנת את הקישוריות של אזורי מוח שונים המבוססים על המתאם של תנודות אות BOLD לאורך זמן. Temporal האונה אפילפסיה (TLE) היא הסוג הנפוץ ביותר של אפילפסיה למבוגרים וכוללת רשתות מוח מרובות. ברירת המחדל של רשת המצב (DMN) מעורבת בהכרת מדינה בהכרה, מנוחה, והוא חשב להיות מושפע בייתכנו בי התקפים לגרום לירידת ערך של תודעה. DMN באפילפסיה נבדק באמצעות זרע fcMRI מבוסס. רכזות הקדמית והאחוריות של DMN שימשו כזרעים בניתוח זה. התוצאות מראות ניתוק בין הקדמי ואחוריות של רכזות DMN בייתכנו במדינת הבסיס. בנוסף, קישוריות DMN מוגברת לאזורים אחרים במוח בTLE השמאל יחד עם הירידה בקישוריות בזכות TLE מתגלה. הניתוח מדגים כיצד ניתן להשתמש fcMRI מבוסס זרע לבדיקת רשתות מוחיות בהפרעות במוח כגון TLE.

איור 1 מציג את DMN חשף עם קישוריות מזרע אחורי (RSP / PCUN צבעים, אדום, צהוב) וזרעים קדמי (vmPFC, צבעים כחולים ירוקים) ומשווה את הרשתות שנמצאו בקבוצות הנושא השונות (איורים 1 א-C) ובין זה לזה, ביקורת בריאה כלומר בהשוואה לכל החולים עם TLE (1D דמויות ו1E), ולאחר מכן נבדקים בריאים בהשוואה בנפרד לTLE עזב (1F דמויות ו1G) וזכות TLE (איורים 1H ו1I). השוואה ישירה בין TLE שמאל וימין מוצגת גם (1J דמוי...

מצב ברירת המחדל של הרשת (DMN) באונה הטמפורלית אפילפסיה (ייתכנו) הוא ניתח במצב המנוחה של המוח באמצעות קישוריות פונקציונלית המבוסס על זרעי MRI (fcMRI).

ניתוח רשת של ברירת מחדל מצב הרשת באמצעות קישוריות ה-MRI התפקודי באונה הטמפורלית אפילפסיה

Functional connectivity MRI (fcMRI) is an fMRI method that examines the connectivity of different brain areas based on the correlation of BOLD signal ...

המטרה הכללית של הניסוי הבא היא להפיק מפות סטטיסטיות, המשוות את ההבדלים בסריקות FMRI במצב מנוחה בין קבוצת ביקורת בריאה לבין חולים באפילפסיה. דבר זה מושג על ידי השגת נתוני FMRI מנבדקים עם אפילפסיה של האונה הרקתית, כמו גם מנבדקי ביקורת בריאים.כשלב שני, ה-FMRI עובר עיבוד מקדמי, המכין את הנתונים לניתוח סטטיסטי. לאחר מכן, נתוני ה-FMRI שעברו עיבוד מקדמי מנותחים כדי להפיק השוואות בעלות תוקף סטטיסטי בין שתי הקבוצות. התוצאות המתקבלות מראות הבדלים ברשתות המוחיות בקרב חולי אפילפסיה בהשוואה לרשתות מוחיות של נבדקי ביקורת בריאים.בהתבסס על הבדלים סטטיסטיים במפות רשתות מוחיות בין שתי קבוצות אלו, הולך ומתברר שגם אפילפסיה המתבטאת בהתקפים מוקדיים היא תכונה מגיחה של הפרעות רשת дифוזיות. הרעיון לטכניקה זו עלה לאחר זיהוי חשיבותה של רשת ה-DEF Favo במהלך התקפים, ותהייה האם רשת ה-LO ברירת המחדל אינה תקינה בין התקפים באפילפסיה של האונה הרקתית. אוכלוסיית המחקר עבור פרוטוקול זה צריכה לכלול שלוש קבוצות, נכון?חולים עם אפילפסיה של האונה הרקתית, חולים עם אפילפסיה של האונה הרקתית השמאלית, וכן קבוצות ביקורת בריאות. מומלץ לגייס סך כולל של כ-35 נסיינים. קבוצות חולי האפילפסיה צריכות לכלול מטופלים המאובחנים עם אפילפסיה של האונה הרקתית, כגון מועמדים לכריתה של האונה הרקתית הקדמית כפי שנקבע באמצעות ניטור וידאו ו-EEG, הדמיית PET ובדיקות נוירופסיכולוגיות. יש לוודא כי לכל הנסיינים יש תמונות MRI תקינות של המוח וכי הם נקיים ממחלות נוירולוגיות אחרות מלבד אפילפסיה בקבוצות המטופלים.יש להשיג אישור מוועדה להגנה על נסיינים (IRB) והסכמה מדעת בכתב מכל הנבדקים לפני הדמיה, ולבצע סינון לבטיחות MRI. על המטופלים להמשיך בנטילת התרופות הרגילות שלהם במהלך סריקת ה-FMRI, ואין לסרוק אותם מיד לאחר התקף. יש להשתמש במערכת MRI בעוצמה של 3 Tesla עבור כל ההדמיות המתוארות בפרוטוקול זה.השג חתכים אקסיאליים עבור תמונות פונקציונליות באמצעות רצף echo planar imaging ועבור תמונות אנטומיות, השתמש ברצף spoiled gradient recalled. בקש מהמשתתפים להירגע ולהישאר ללא תנועה בעיניים עצומות, ובצע הדמיה פונקציונלית באמצעות הפרמטרים המוצגים כאן. השתמש בנוסף בפרמטרים הבאים עבור הדמיה מבנית ברזולוציה גבוהה מסוג S PGR T one weighted.כל סשן דימות צריך להימשך כ-20 דקות. התחל בעיבוד מקדמי של נתוני ה-FMRI באמצעות תוכנת FSL First. השתמש ב-FSL MFL כדי להסיר ארטיפקטים של תנועת ראש.לאחר מכן, השתמש בכלי חילוץ המוח של FSL או ב-BET כדי להסיר רקמות שאינן רקמת מוח, באמצעות האפשרות dash F עבור קבצי bold. פעולה זו מאפשרת שלבי ניתוח נוספים על רקמת המוח בלבד. לאחר מכן, ב-feet, הרץ ניתוח עם רישום (registration) שעבר עיבוד מינימלי.בחרו בניתוח ברמה הראשונה (first level analysis) ושנו את הניתוח המלא (full analysis) ל-pre stats באמצעות שני הכפתורים העליונים. לאחר מכן, תחת לשונית pre stats, הסירו את הסימון מ-bet brain extraction, ובחרו ב-none עבור תיקון תנועה (motion correction), מכיוון שאלה כבר בוצעו. לאחר מכן, בצעו רישום (register) של התמונות הפונקציונליות לתמונות האנטומיות, ואז לתמונת MNI סטנדרטית.תהליך זה מוביל להיווצרות מטריצות טרנספורמציה, המשמשות מאוחר יותר במהלך הניתוח כדי לעוות (warp) את ה-seed שנבחר במרחב הסטנדרטי אל מרחב המוח של הנבדק. לאחר מכן, השתמש במטריצת הטרנספורמציה שהופקה בשם standard to example funk dot mat והעבר את ה-ROIs של ה-CSF והחומר הלבן למרחב ה-bold האינדיבידואלי. לאחר מכן, באמצעות הפקודה FSL mean TS, חלץ את סדרות הזמן מה-ROIs של ה-CSF והחומר הלבן.השתמשו ב-ROI במרחב של כל נבדק כבסיס למסכה (mask), ונרמלו את סדרות הזמן שחולצו באמצעות תוכנת R. סדרות זמן אלו ישמשו מאוחר יותר כרגרסורים במודל הליניארי הכללי (general linear model), כדי להסיר מהניתוח את האותים הארטפקטואליים המתאימים. השלב הבא הוא הסרת ארטפקטים הקשורים לתנועת הנבדק. עבור רגרסיה של פרמטרי התנועה.הגדירו את הפרמטרים הבאים ב-FSL feet לפני ההרצה הראשונה בלשונית הנתונים (data tab); השתמשו בקובץ שתוקן תנועתית (motion corrected) ובוצע לו חילוץ מוח (brain extracted) כקבצי קלט, והגדירו את ערך ה-TR כך שיתאים למערך הנתונים שלכם. הגדירו סינון מעביר גבוה (high pass filtering) באמצעות מסנן ב-102 שניות, אשר יסיר אותות בתדר נמוך מאוד שאינם רלוונטיים. מסנן מעביר נמוך (lowpass filter) להסרת אותות בתדר גבוה יוחל מאוחר יותר בלשונית הסטטיסטיקה המקדימה (pres stats tab).בחר באפשרות "none" תחת תיקון תנועה (motion correction) ובטל את הסימון, אך השאר את סימון חילוץ המוח (brain extraction). מכיוון ששלבים אלה כבר בוצעו, בצע החלקה מרחבית (spatial smoothing) באמצעות רוחב חצי מקסימום (FWHM) של 5 mm. לאחר מכן, בלשונית הסטטיסטיקה (stats), בצע רגרסיה לששת פרמטרי התנועה ולנגזרות הזמניות שלהם.בחר באפשרות none עבור convolution וסמן את apply temporal filtering. השתמש בפלט של F selmic flirt כדי לקבל קבצי טקסט של פרמטרי תנועה, אותם ניתן להזין לאחר מכן ל-feet analysis כדי לבצע להם רגרסיה במודל ליניארי כללי (general linear model). כמו כן, הוסף למודל ה-GLM את אותות ה-CSF והחומר הלבן שחולצו ונורמלו בשלבים קודמים.בחר none עבור convolution. הוסף temporal derivative ובטל את הסימון של apply temporal filtering. יש להשתמש בשאריות (residuals) מהעיבוד המקדים שתואר לעיל עבור seed based correlation.יש להעביר שאריות אלו תחילה דרך מסנן PESS נמוך של 0.1 hertz, לאחר מכן לבצע נרמול על ידי חיסור הממוצע, חלוקה בסטיית התקן וסריקה על ידי הוספת 100; יש להגדיר את ה-seed בקוטר של ששה מילימטרים. במרחב MNI סטנדרטי. באמצעות תוכנת MRI crown, על ה-seeds האחורי והקדמי להתאים לקואורדינטות כפי שמוצג כאן.שימו לב שמיקומי הגרעינים (seeds) הללו הוגדרו בתוך קבוצת ביקורת בריאה. לאחר מכן, יש להעביר את הגרעינים מהמרחב הסטנדרטי של MNI למרחב המוח התפקודי האינדיבידואלי של כל נבדק. לשם כך, השתמשו במטריצת הטרנספורמציה שנוצרה בעבר כדי להעביר את הגרעין ממרחב m ו-i הסטנדרטי למרחב התפקודי האינדיבידואלי.בשלב הבא, השתמש בפקודה FSL mean Ts כדי להוציא את סדרת הזמן מהשארית שהוצאה ממנה הממוצע ונורמלה קודם לכן. השתמש בגרעין (seed) במרחב של הנבדק הבודד כמסכה. נרמל את סדרת הזמן שהוצאה באמצעות התוכנה R; יש לחשב קורלציות חלקיות בין ווקסלי הגרעין לבין כל ווקסלי המוח בנפרד עבור כל נבדק ובכל הרצה.לשם כך, בתוך ממשק FSL FEAT, בחרו ב-first level analysis ולאחר מכן ב-stats plus post stats תחת לשונית data. יש להשתמש בשארית (residual) שעברה קודם לכן את תהליכי ה-demeaning וה-scaling כקלט. הגדירו את סף מסנן התדרים הגבוהים (high pass filter cutoff) ל-10,000, מכיוון שהשארית כבר עברה סינון תדרים גבוהים ב-100 שניות תחת לשונית stats.בטלו את הבחירה ב-use film pre whitening והשתמשו בסדרות הזמנים של ה-seed שחולצו ונורמלו קודם לכן. ב-GLM, בתוך לשונית ה-post stats, הגדירו את סף ה-Z stat הרצוי לערך של 2.0 לפני הרצת ניתוח קבוצתי. בעת שילוב הרצות בתוך נבדקים, יש לבצע טרנספורמציית Fisher Z על הניגודיות (contrast) של הערכות הפרמטרים.קובץ שהופק מניתוח המתאם, העתק את נתוני הרישום (registration data) מספריית הרישום של ניתוח הרגליים אל הרצת המתאם. בצע ניתוח ברמה גבוהה יותר על ידי שילוב הרצות בתוך כל נבדק. ראשית, בחר ב-higher level analysis ולאחר מכן ב-stats plus post stats.לאחר מכן, בלשונית הנתונים (data), בחרו באפשרות שבה הקלטים הם תיקיות ברמה נמוכה יותר של רגליים, והזינו את הריצות של הנבדק בלשונית הסטטיסטיקה (stats). בחרו באפקטים מעורבים (mixed effects). הגדירו מודל OLS פשוט כאפקט ממוצע, והזינו ערך של 1 עבור כל אחת מהריצות של הנבדקים.כדי לשלב נתוני חריגה (overrun) בין נבדקים, יש להשתמש בניתוח השפעות מעורבות פשוט בשיטת ריבועים פחותים רגילים (OLS). לשם כך, יש לבחור בניתוח ברמה גבוהה (higher level analysis) וב-stats plus post stats תחת לשונית הנתונים (data tab). יש לבחור את תיקיות הרגליים ברמה הנמוכה (lower level feet directories) כקלטים, ולהזין את הריצות המשולבות של הנבדקים תחת לשונית הסטטיסטיקה (stats tab), שם יש לבחור ב-mixed effects. בהגדרת מודל OLS פשוט, הגדירו שלוש קבוצות והזינו ערך של 1 עבור הקבוצה.כל נסיינbelongs ל-0. אחרת, יש לבצע ניתוח קבוצתי עבור כל ווקסל באמצעות ANOVA חד-כיווני עם שלושה רמות התואמות לשלוש הקבוצות לצורך סף סינון. תמונות הסטטיסטיקה של Z משתמשות בסף להיווצרות אשכולות של Z הגדול מ-2.0 ובסף מובהקות מתוקן לאשכולות של P השווה ל-0.05, כדי לקבל ערכי Z נכונים במפת המתאם.יש לבצע טרנספורמציית fisher Z הפוכה על התוצאות. לבסוף, השתמשו בניגודים הספציפיים הבאים כפי שמוצגים כאן על המסך. איור זה מציג את רשת מצב המנוחה (default mode network) שנחשפה באמצעות קישוריות מגרעין אחורי, כולל ה-retro splenium וה-precuneus בצבעי אדום-צהוב, ומגרעין קדמי, כולל ה-vent medial prefrontal cortex בצבעי כחול-ירוק.השורה הראשונה מציגה את הרשת עבור נבדקי הביקורת, השורה השנייה עבור אפילפסיה של האונה הרקה השמאלית, והשורה התחתונה עבור אפילפסיה של האונה הרקה הימנית. הדמויות הבאות משוות רשתות אלו בין שלוש קבוצות אלו. כאן אנו רואים את רשתות מצב המנוחה (default mode networks) שזוהו באמצעות זרעים קדמיים ואחוריים עבור שילוב של אפילפסיה של האונה הרקה הימנית והשמאלית בהשוואה לנבדקים בריאים.איור זה מציג את רשתות מצב המנוחה (default mode networks) שנחשפו באמצעות אותן נקודות זרע עבור אפילפסיה של האונה הרקתית השמאלית בלבד בהשוואה לבקרים בריאים. איור זה מציג את הרשתות שנחשפו עבור אפילפסיה של האונה הרקתית הימנית בלבד בהשוואה לבקרים בריאים, ולבסוף, כאן אנו רואים את רשתות מצב המנוחה שנחשפו עם נקודת זרע קדמית ואחורית עבור אפילפסיה של האונה הרקתית השמאלית בהשוואה לאפילפסיה של האונה הרקתית הימנית. מחקרים של קישוריות תפקודית הכוללים את המוח כולו חיוניים להבנת המנגנונים הבסיסיים של אפילפסיה.בניסוי זה השתמשנו בטכניקה מבוססת גרעין (seed based technique) כדי להעריך את הקישוריות לרשת ברירת המחדל (default mode network). יהיה מעניין לבחון כיצד טכניקות אחרות ישוו בתוצאותיהן בעת חקר אפילפסיה של האונה הטמפורלית.

network-analysis-default-mode-network-using-functional-connectivity

Research

JoVE Journal

Medicine

רפואה

אנו משתמשים מגנטו (MEG) ו electroencephalography (EEG) כדי למפות אזורים במוח המעורבים בעיבוד גירויים חושיים פשוטים.

מיפוי פונקציונלית עם מג סימולטני EEG

במאמר זה, נבחן את המתודולוגיה שיקולים רלוונטיים שילוב של TMS ו-fMRI לבחון את ההשפעות של גירוי המוח ברשת מחדל.

שילוב של גירוי מגנטי fMRI Transcranial ולבחון את רשת מצב ברירת מחדל

אנו מתארים גישה חדשה לניתוח בו זמני של תפקוד מוח ומבנה באמצעות דימות תהודה מגנטיות (MRI). אנו מעריכים את מבנה מוח עם הדמיה ברזולוציה גבוהה דיפוזיה משוקללת וtractography סיבי חומר לבן. בניגוד המבני MRI הסטנדרטי, טכניקות אלה ייאפשרו לנו קשורים באופן ישיר לקישוריות האנטומי תכונות פונקציונליות של רשתות מוח.

שיתוף ניתוח של מבנה המוח ותפקודו באמצעות fMRI ודיפוזיה משוקללת הדמיה

מקור: Shafi, M. M., et al. שיטה מבוססת הדמיה וגירוי רב-מודאלית להערכת ריגוש מוחי הקשור לקישוריות בחולים עם אפילפסיה. J. Vis. Exp. (2016)הסרטון מדגים את ההליך לשימוש בגירוי מגנטי טרנס-גולגולתי (TMS) ואלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) כדי להעריך את הריגוש העצבי בחולים עם אפילפסיה. הוא מפרט את השלבים ליישור ראש המטופל עם סריקת מוח מוקלטת מראש, מיקום סליל ה-TMS מעל מטרה קליפת המוח המחוברת מבחינה תפקודית, והפעלת גירוי להפעלת מעגלים עצביים. התהליך כולל מעקב אחר תגובות מוטוריות, הקלטת אותות EEG והשוואת פעילות...

הערכת ריגוש יתר במוח באמצעות גירוי מגנטי טרנס-גולגולתי ואלקטרואנצפלוגרפיה

פרוטוקול זה מתאר את טכניקות ההדמיה המוחית המשלימות של קישוריות מבנית במצב מנוחה, השבתה המושרה על ידי משימה וניתוחי קישוריות מבנית כדי לבחון את רשת ברירת המחדל בהפרעת דחק פוסט-טראומטית. השימוש בשיטות סינרגטיות עשוי להוביל לשיפור האבחון וההערכות של חומרה, תוצאה וגורמים קליניים רלוונטיים אחרים.

פיתוח הדמייה פנוטיפים של מצב ברירת המחדל של הרשת בPTSD: שילוב מצב המנוחה, זיכרון עבודה, וקישוריות מבנית

MRI במצב מנוחה זיהה חריגות בחולים עם מגוון רחב של הפרעות נוירו-פסיכיאטריות, כולל אפילפסיה עקב מומים בהתפתחות קליפת המוח. גירוי מגנטי טרנס-גולגולתי בשילוב עם EEG יכול להוכיח שלחולים עם אפילפסיה יש ריגוש יתר בקליפת המוח באזורים עם קישוריות לא תקינה.

מולטימודליות Imaging- מבוסס גירוי אופן הערכת קישוריות הקשורות מוח רגיש בחולים עם אפילפסיה

פרוטוקול זה מתאר הליך למעקב אחר האבולוציה של מדדי רשת מזיאליים בחולי אפילפסיה של האונה הטמפורלית (TLE). הוא מבוסס על שילוב של הקלטות תוך גולגולתיות עם טכניקה נומרית חדשה לניתוח נתונים. באופן ספציפי, אנו מציגים פרוטוקול לניתוחי רשת של רישומי הנקב הסגלגל.

ניתוח רשת של הקלטות אלקטרודה foramen ovale בחולים עמידים בפני תרופות Temporal Lobe אפילפסיה

יחידנית או משולבת EEG-fMRI, הדמיה שיטה, המכונה ייתכן מוגבל-fMRI EEG המקור הדמיה שיטה, מתואר כאן. השיטה הציג מעסיקה מפות המשנה מותנה-פעיל fMRI או הרשעות קודמות, להנחות EEG מקור לשפות אחרות באופן משפר ירידה לפרטים המרחבי, מגביל תוצאות שגויות.

בו-זמניות EEG ו MRI פונקציונלי הקלטה וניתוח אינטגרציה עבור הדמיה דינמי פעילות קורטיקלית

טכניקות סטנדרטיות של ניתוח EEG מציעות תובנה מוגבלת בתפקוד מערכת העצבים. באמצעות מודלים סטטיסטיים של קישוריות קורטיקלית מציעה יכולת גדולה הרבה יותר לחקור את הדינמיקה הבסיסית של הרשת. הערכה תפקודית משופרת פותחת אפשרויות חדשות לאבחון, תחזיות, וחיזוי התוצאה במחלות מערכת העצבים.

הדוגמנות הסטטיסטית של קישוריות קורטיקלית באמצעות אלקטרונצלוגרמות שאינן פולשנית

מאמר זה מפרט הליכי הקלטה סימולטניים של אלקטרואנצפלוגרם והדמיית תהודה מגנטית תפקודית (EEG-fMRI) שניתן להשתמש בהם הן במסגרות קליניות והן במחקר. נהלי עיבוד EEG להסרת ממצאי הדמיה לסקירה קלינית כלולים גם כן. מחקר זה מתמקד בדוגמה של אפילפסיה במהלך תקופת הביניים.

הגדרת ציוד והסרת ממצאים לאלקטרואנצפלוגרם סימולטני והדמיית תהודה מגנטית תפקודית לסקירה קלינית באפילפסיה

פרוטוקול חדשני לגירוי מגנטי טרנס-גולגולתי מותאם אישית בשילוב עם מיפוי אלקטרואנצפלוגרפיה (TMS-EEG) של רשתות קליפת המוח, המבוסס על אופני נתונים של הדמיית תהודה מגנטית מרובה (MRI).

TMS-EEG מונחה הדמיה מוחית למיפוי רשת קליפת המוח בזמן אמת

חקור ניתוח קישוריות מוחית ברשת ברירת המחדל באמצעות fcMRI בחולי אפילפסיה של האונה הטמפורלית. השווה רשתות מוח בין חולים לבין קבוצת ביקורת בריאה.

ניתוח רשת של ברירת מחדל מצב הרשת באמצעות קישוריות ה-MRI התפקודי באונה הטמפורלית אפילפסיה

גלה סרטונים נוספים