Name: Cenni di analisi multivariata dei dati in neuroimaging (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2010-07-24T17:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 35 s
Description: Scopri l'analisi multivariata dei dati di neuroimaging per la diagnosi dell'Alzheimer. Questo metodo utilizza PCA e analisi discriminante lineare per migliorare le prestazioni diagnostiche rispetto all'analisi univariata.

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L&#39;autore è grato per il supporto NIH sovvenzione: NIH / NIBIB 5R01EB006204-03 approcci all&#39;analisi multivariata neuroimaging NIH / NIA rilevamento 5R01AG026114 AD-02 ASL precoce con la risonanza magnetica e analisi di covarianza ADNI: dati Imaging è stato fornito dal Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (NIH U01AG024904). La raccolta dei dati e la condivisione di questo progetto è stato finanziato dalla iniziativa di Alzheimer Disease Neuroimaging (ADNI) (National Institutes of Health di Grant U01 AG024904). ADNI è finanziato dal National Institute on Aging, l&#39;Istituto Nazionale di Biomedical Imaging e Bioingegneria, e da contributi generosi tra le seguenti: Abbott, AstraZeneca AB, Bayer Schering Pharma AG, Bristol-Myers Squibb, Eisai Global Development Clinica, Elan Corporation, Genentech, GE Healthcare, GlaxoSmithKline, Innogenetics, Johnson &amp; Johnson, Eli Lilly and Co., Medpace, Inc., Merck &amp; Co., Inc., Novartis, Pfizer Inc, F. Hoffmann-La Roche, Schering-Plough, Synarc , Inc., e Wyeth, così come non-profit partner Associazione Alzheimer e il morbo di Alzheimer Drug Discovery Fondazione, con la partecipazione della US Food and Drug Administration. Contributi del settore privato a ADNI sono facilitate dalla Fondazione per il National Institutes of Health ( <a href="http://www.fnih.org">http://www.fnih.org</a> ). L&#39;organizzazione concessionario è il Northern California Institute per la ricerca e l&#39;educazione e lo studio è coordinato da Studio Disease Cooperative di Alzheimer presso la University of California, San Diego. ADNI dati sono diffusi dal Laboratorio di Neuro Imaging presso la University of California, Los Angeles. Questa ricerca è stata sostenuta anche da sovvenzioni NIH AG010129 P30, K01 AG030514, e Dana Foundation.

<ol><li> Per dare una panoramica concettuale di analisi multivariata si può immaginare una situazione molto semplice: un set di dati ipotetici per 50 partecipanti umano, dove solo tre regioni, rappresentate da voxel (pixel = 3-dimensionale in Figura 1) nel cervello sono stati misurati. (Inserisci Figura 1 qui, leggere didascalia come voice over). </li><li> L'obiettivo generale di analisi multivariata è quello di individuare le principali fonti di varianza nei dati, e poi descrivere gli effetti di maggiore interesse nei dati in termini di queste fonti di varianza. La Figura 2 mostra un esempio semplicistico. (Inserisci Figura 2 qui, leggere didascalia come voice over). </li><li> Ora applicare l'analisi univariata e multivariata, sia ad un insieme di dati clinici. Abbiamo scaricato le scansioni di riposo FDG-PET per i primi 95 pazienti affetti da Alzheimer e 102 controlli appaiati per età dal sito dell'iniziativa morbo di Alzheimer Neuroimaging (http://www.loni.ucla.edu/ADNI/). Abbiamo scelto a caso 20 scansioni di entrambi i pazienti e controlli e designato come il nostro campione derivazione. Il restante 75 e 82 scansioni, rispettivamente, costituiscono il nostro campione di replica. Univariata e multivariata malattia di Alzheimer (AD) marcatori sarà ora derivato nel campione derivazione, e la loro efficacia diagnostica testato nel campione di replica. </li><li> Per l'indicatore univariata, mettiamo a confronto il 20 scansioni dC con il 20 controlli esegue la scansione del campione derivazione e scegliere la posizione del cervello che mostra la maggiore riduzione del segnale di PET nei pazienti dC come dimostrato da una T-test. Per testare l'efficacia diagnostica di questa regione, controlliamo i dati del campione replica in questa posizione e tracciare il suo segnale PET in funzione dello stato di malattia. </li><li> Per l'indicatore multivariato, per prima cosa effettuare un APC sulla combinato 40 scansioni nel campione derivazione, e quindi costruire un modello di covarianza da primi 5 componenti principali il cui soggetto fattore di scala mostra una massima differenza media tra i pazienti AD e controlli sani. (Ulteriori dettagli sono riportati in questi documenti rappresentativi 2.) Il modello di covarianza diagnostico ottenuto formare un campione derivazione viene poi applicata in modo prospettico al campione di replica. La risultante fattori di scala soggetti sono rappresentati in funzione dello stato di malattia. </li><li> Per fornire un confronto più generale di approcci sia univariate e multivariate a partire dal punto 4 e 5, si esegue un "split campione" simulazione e ripetere entrambi i passi 1.000 volte su dati ricampionato, ogni volta formando un campione di derivazione 20/20 e un 75/82 replica di pazienti affetti da AD e sano di nuovo controlli. Marker di malattia univariata e multivariata sono calcolati dal campione derivazione e la soglia di decisione è impostato in modo tale che al massimo 1 sani di controllo è erroneamente classificati come AD (specificità = 95%). Indicatori delle malattie con le loro soglie di decisione specifica sono poi prospettica applicata ai campioni di replica. I tassi di errore di classificazione nel campione di replica sono registrati per tutte le iterazioni ricampionamento. </li></ol> Rappresentante Risultati Prestazioni univariata I risultati possono essere visti in dettaglio nella Figura 3. L'area del più grande AD-FDG relativi deficit è stato trovato nel giro super-temporale, area di Brodmann 38. L'area sotto la curva ROC è stato raggiunto AUC = 0.90. La generalizzazione di questo contrasto al campione replica era abbastanza buono con un'area sotto la curva ROC di AUC = 0,84. Prestazioni multivariata I risultati possono essere visti in dettaglio nella Figura 4. Le aree con carichi positivi, accennando a una conservazione relativa del segnale a fronte di malattia sono stati trovati nel cervelletto, mentre la perdita di segnale associato è stato trovato le aree parietotemporal e frontale, e il giro del cingolo posteriore. Le aree sotto le curve ROC, in entrambi i campioni di derivazione e replica erano leggermente migliore rispetto al marcatore univariata a 0,96 e 0,88, rispettivamente. Split-campione simulazioni I risultati possono essere visti in dettaglio nella Figura 5. La figura mostra che l'indicatore multivariato offre migliori prestazioni di diagnostica replica che il marcatore univariata. Il tasso di errore medio totale per il marcatore multivariata è 0,203, mentre per il marcatore univariata è 0,307. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig1.jpg" alt="Figura 1" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Figura 1"> . Figura 1 Questa figura semplice descrive la differenza tra le strategie di analisi univariata e multivariata: un ipotetico 3-dimensionale set di dati viene visualizzato in questa illustrazione. Sul lato sinistro, non vi è alcuna correlazione tra le 3 variabili tracciati. Sul lato destro invece, si può vedere una delle principali fonti di varianza che indicano una correlazione positiva tra tutti e tre i voxel. L'analisi univariata che appena considerati i valori medi su un voxel-by-voxel base non poteva dire alcuna differenza tra questi due scenari. L'analisi multivariata, al contrario, identifica le principali fonti di Variance nei dati (freccia rossa) prima di procedere alla costruzione di pattern di attivazione neurale forma queste fonti. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig2.jpg" alt="Figura 2" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Figura 2"> Figura 2. Questa diapositiva mostra in forma semplificata la realizzazione di base di qualsiasi analisi multivariata dei dati di neuroimaging. L'array di dati Y (s, x), che dipende da un indice argomento s, e un voxel indice x, che indica la posizione del voxel nel cervello, viene scomposto in una somma di diversi termini. In primo luogo, il prodotto di un puro soggetto dipendente dal punteggio fattore, SSF (s), e un modello di covarianza puramente voxel-dipendente, v (x). In secondo luogo, l'attivazione che non possono essere valutate con il modello di covarianza viene catturato in un termine di rumore soggetto e voxel-dipendente, e (s, x). I due grafici sotto l'equazione dare un esempio del fattore di scala soggetto e il modello di covarianza. Ogni partecipante manifesta il modello di covarianza, solo per un diverso grado, come dimostrato dal punteggio fattore soggetto. Invece di dover tenere traccia del comportamento di ogni voxel a parte, il modello di covarianza e la sua espressione soggetto fornire una sintesi parsimonioso delle principali fonti di varianza. Con l'aumento della materia fattore di scala di grandezza, le aree indicate in blu nel modello di covarianza diminuire la loro attivazione associate, mentre le zone indicate in rosso contemporaneamente aumentare la loro attivazione associati. Il punteggio fattore soggetto può essere correlata con le variabili di interesse esterni come l'età o le prestazioni oggetto del comportamento in un compito cognitivo, e nessuna correzione per confronti multipli deve essere applicato a questa correlazione. Diverse tecniche per la decomposizione esistono, ma il più comune è Analisi delle Componenti Principali (PCA). Questa è la tecnica di scelta per noi. Si noti che i fattori di scala possono essere ottenute proiettando il modello di covarianza in qualsiasi insieme di dati di dimensionalità pari, non solo il set di dati che ha prodotto il modello di covarianza, in primo luogo. Questo rende i modelli di covarianza adatto a verificare che il cervello-comportamentale relazioni che sono state osservate in una serie di dati possono essere replicati in un diverso insieme di dati. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig3.jpg" alt="Figura 3" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Figura 3"> Figura 3. Questa figura mostra il risultato delle analisi univariata. Nel pannello in basso a sinistra, i valori del segnale FDG sono rappresentati per l'area che mostra la più grande AD-correlati deficit nel campione derivazione. MNI le sue coordinate sono X = 2 mm, Y = -48 mm, Z = 30 mm (Precuneus / PCG, Area Brodmann 31). Il pannello in basso a destra mostra il segnale di FDG in questa posizione nel campione di replica. Si può apprezzare che le differenze tra i pazienti FDG dC e controlli nel campione replica, pur significative nel complesso, sono ridotti con maggiore sovrapposizione tra i gruppi. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig4.jpg" alt="Figura 4" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Figura 4"> Figura 4. La figura mostra i risultati delle analisi multivariata. Nel pannello in alto, ci mostra diverse sezioni assiali che mostrano in modo significativo le zone positivamente e negativamente pesato (p &lt;0,001) nel modello di covarianza in rosso e blu, rispettivamente. Si noti che abbiamo scalato ogni scansione dal suo valore medio globale, colore così rosso e blu indicano un aumento relativo e assoluto, piuttosto e diminuisce del segnale PET con gravità della malattia. Le zone rosse così accenno alla conservazione relative a fronte della malattia, mentre il blu indica una perdita di segnale come conseguenza della malattia. Zone rosse si trovano principalmente nel cervelletto, mentre le aree blu appaiono nel giro del cingolo posteriore, le regioni parietotemporal e frontale. Pannello in basso a sinistra: i punteggi fattore oggetto di AD-correlati modello covarianza sono visualizzati nel campione di derivazione. Punteggi più elevati si trovano soggetti per i pazienti AD. Pannello in basso a destra: i punteggi fattore soggetto risultante dalla applicazione prospettica del modello AD-covarianza relativi al campione di replica sono tracciate qui. Si può apprezzare un lieve peggioramento del contrasto diagnostica con sovrapposizione maggiore nel campione di replica, ma la generalizzazione della efficacia diagnostica è notevolmente migliore rispetto al caso univariato. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig5.jpg" alt="Figura 5" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Figura 5"> Figura 5. Questa figura mostra i risultati dei 1.000 split-campione simulazioni. Elencate sono medie e deviazioni standard dei tassi di univariate e multivariate errore diagnostico nei campioni di replica. Si può apprezzare il fatto che la generalizzazione del marcatore multivariata di prestazioni è decisamente meglio, anche se un po 'più variabile di quella del marcatore univariata.

<ol><li>Moeller, J. R., Strother, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+regional+covariance+approach+to+the+analysis+of+functional+patterns+in+positron+emission+tomographic+data%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cereb+Blood+Flow+Metab%22%5BJournal%5D)">A regional covariance approach to the analysis of functional patterns in positron emission tomographic data.</a> J Cereb Blood Flow Metab. 11 (2), A121-A121 (1991).</li>
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</ol>

Nessun conflitto di interessi dichiarati.

Speriamo di aver dato allo spettatore un sapore delle basi di analisi multivariata; spettatori interessati sono invitati a controllare il nostro sito web. A poche scelte per i parametri per l&#39;analisi multivariata sono stati fatti che possono essere oggetto di dibattito dibattito considerevole. Non sono stati risparmiati la discussione di questi temi in questo articolo per evitare distrazioni dalle questioni più importanti. In primo luogo, abbiamo scelto i primi 6 componenti principali per costruire il nostro modello AD-correlati covarianza. Ci sono ragioni teoriche per questa scelta che non abbiamo discusso 4. La scelta particolare di 6 componenti principali anche se non è critico per il nostro argomento: si può scelto nella variare da 2 a 20 PC e ancora ottenere prestazioni superiori generalizzazione del marcatore multivariata in split-campione simulazioni. I risultati sono altrettanto robusto rispetto alla scelta del numero di soggetti in derivazione e campioni di replica. Abbiamo scelto 20 soggetti di entrambi i gruppi nel campione di replica, ma questa era puramente per comodità matematica per velocizzare i calcoli. I nostri risultati sui meriti relativi di entrambe le tecniche ostacolare in modo simile se i numeri dei soggetti in campioni di derivazione sono state aumentate. In secondo luogo, abbiamo solo presentato il tipo più basilare di analisi multivariata. Complicazione notevole con tecniche prese in prestito dalla Macchina-Learning letteratura, trasformazioni lineari e non lineari prima del PCA, e vari altri rughe sono fattibili che possano aumentare le prestazioni generalizzazione ancora di più. Per semplicità non abbiamo toccato queste possibilità in questo articolo.

cenni di analisi multivariata dei dati in neuroimaging

Basics of Multivariate Analysis in Neuroimaging Data

Tecniche di analisi multivariata dei dati di neuroimaging hanno recentemente ricevuto una crescente attenzione in quanto hanno molte caratteristiche interessanti che non possono essere facilmente realizzati dal più comunemente utilizzati univariata, voxel-saggio, le tecniche<sup&gt; 1,5,6,7,8,9</sup&gt;. Approcci multivariata valutare la correlazione / covarianza di attivazione tra le regioni del cervello, piuttosto che procedere a un voxel-by-voxel base. Così, i loro risultati possono essere più facilmente interpretato come una firma di reti neurali. Approcci univariata, d&#39;altro canto, non può indirizzare direttamente correlazione interregionale nel cervello. Approcci multivariata può anche tradursi in una maggiore potenza statistica rispetto alle tecniche univariata, che sono costretti ad impiegare correzioni molto severe per confronti multipli voxel-saggio. Inoltre, le tecniche multivariate inoltre si prestano molto meglio l&#39;applicazione prospettica dei risultati dall&#39;analisi di una serie di dati di set di dati completamente nuovi. Tecniche multivariate sono quindi nella posizione migliore per fornire informazioni sulle differenze medie e correlazioni con il comportamento, in modo simile ad approcci univariata, con potenzialmente maggiore potenza statistica e controlli riproducibilità migliore. In contrasto con questi vantaggi è l&#39;alta barriera di ingresso per l&#39;utilizzo di approcci multivariati, impedendo l&#39;applicazione più diffusa nella comunità. Per il neuroscienziato familiarizzare con tecniche di analisi multivariata, una prima ricognizione del campo potrebbe presentare una sconcertante varietà di approcci che, sebbene algoritmicamente simili, sono presentati con accentuazioni diverse, in genere persone con background matematica. Noi crediamo che le tecniche di analisi multivariata hanno un potenziale sufficiente a giustificare una migliore diffusione. I ricercatori dovrebbero essere in grado di impiegarli in modo informato e accessibile. L&#39;attuale articolo è un tentativo di introduzione didattica di tecniche multivariate per il debuttante. Una introduzione concettuale è seguita con una domanda molto semplice a un set di dati diagnostici da Alzheimer s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), dimostrando chiaramente le prestazioni superiori di un approccio multivariato.

L&#39;attuale articolo descrive le basi di analisi multivariata e contrasti al più comunemente utilizzati voxel-saggio di analisi univariata. Entrambi i tipi di analisi sono applicati a un clinico-neuroscienze set di dati. Supplementare split-half simulazioni mostrano una migliore replica dei risultati multivariata indipendente in insiemi di dati.

Cenni di analisi multivariata dei dati in neuroimaging

Le tecniche di analisi multivariata per i dati di neuroimaging hanno recentemente ricevuto una crescente attenzione, in quanto presentano numerose caratteristiche interessanti che non possono essere...

Questo video illustra e confronta tecniche di analisi multivariata e univariata per dati di neuroimmagine, con applicazioni alla diagnosi dell'Alzheimer. Innanzitutto, l'attività cerebrale di 20 pazienti con Alzheimer precoce viene confrontata con quella di 20 controlli sani abbinati per età nell'analisi univariata. Viene utilizzato SPM per identificare la regione cerebrale che mostra il deficit relativo maggiore nel segnale FDG PET nei pazienti con Alzheimer rispetto ai soggetti di controllo.Per l'analisi multivariata, si utilizza l'analisi delle componenti principali con analisi discriminante lineare per derivare i risultati dei marcatori, che indicano come il marcatore multivariato offra prestazioni diagnostiche migliori rispetto al marcatore univariato e garantisca una generalizzazione superiore su dati indipendenti. Salve, sono Christian Halbeck dell'istituto TA del Dipartimento di Neurologia del Columbia University Medical Center. Oggi vi mostreremo un esempio di analisi di dati multivariati provenienti da neuroimmagini.Utilizziamo questa procedura nel nostro laboratorio per studiare il modo ottimale di rilevare la malattia di Alzheimer in fase precoce a partire da dati di neuroimaging. Cominciamo dunque. Iniziamo con una panoramica concettuale dell'analisi multivariata dei dati di neuroimaging.Gli approcci multivariati valutano la correlazione dell'attività tra diverse regioni cerebrali, invece di procedere su base voxel per voxel come avviene nell'analisi univariata. Ad esempio, possiamo immaginare un semplice dataset ipotetico relativo a 50 partecipanti umani in cui sono state misurate soltanto tre regioni indicate come voxel nel cervello. L'obiettivo generale dell'analisi multivariata è identificare le principali fonti di varianza nei dati e quindi descrivere gli effetti principali di interesse all'interno dei dati.In termini di queste fonti di varianti, l'analisi univariata non tiene conto della correlazione tra i voxel. Entrambi i pannelli mostrati qui verrebbero trattati in modo identico dall'analisi univariata, indipendentemente dalla presenza di correlazione tra i voxel. In questo video, la procedura di analisi sia per l'approccio univariato che multivariato verrà dimostrata su un dataset clinico contenente scansioni PET a riposo del tracciante FTG provenienti da 95 pazienti con Alzheimer precoce (AD) e da 102 controlli sani (H) abbinati. Tra tutte le immagini cerebrali, 20 sono state selezionate casualmente sia tra i pazienti che tra i controlli per costituire il campione di derivazione.Le rimanenti 75 e 82 scansioni costituiscono rispettivamente il campione di replica. Vediamo ora come applicare analisi sia univariate che multivariate a questo dataset. Cominciando con l'approccio univariato, ottenere il marcatore univariato della malattia di Alzheimer utilizzando il software SPM. Per confrontare le 20 scansioni di pazienti con Alzheimer con le 20 scansioni di controllo nel campione di derivazione, selezionare la localizzazione cerebrale che mostra la più marcata riduzione del segnale PET nei pazienti con AD rispetto ai controlli.Utilizzando un test T per verificare l'efficacia diagnostica di questa regione, esaminare i dati nel campione di replica per la stessa area cerebrale e tracciare il segnale PET in funzione dello stato della malattia. Successivamente, ottenere il marcatore multivariato. Per l'analisi multivariata si utilizza una toolbox MATLAB personalizzata disponibile online mediante la toolbox MATLAB personalizzata.Eseguire un'analisi delle componenti principali (PCA) sui 40 scansioni combinate nel campione di derivazione. Costruire quindi un modello Covance a partire dalle prime sei componenti principali il cui punteggio nei soggetti mostri la differenza media massima tra 80 pazienti e controlli sani. Una volta ottenuto il modello diagnostico Covance dal campione di derivazione, applicarlo al campione di replica, riportare i punteggi risultanti dei soggetti in funzione dello stato della malattia e confrontare le prestazioni nei due campioni.Per effettuare un confronto più generale tra approcci univariati e multivariati, eseguire una simulazione con campione suddiviso e ripetere i passaggi precedenti 1000 volte su dati ricampionati, formando ogni volta un campione di derivazione di 20 soggetti con malattia e 20 controlli sani e una replica di 75 a 82 pazienti e 80 controlli sani, ricostituiti ex novo. Le simulazioni con campione suddiviso sono comuni nella ricerca metodologica poiché forniscono un test semplice dei marcatori ottenuti nel campione di derivazione, registrando i loro errori di previsione nel campione di replica. Calcolare quindi marcatori della malattia univariati e multivariati a partire dal campione di derivazione e impostare la soglia decisionale in modo che al massimo un controllo sano venga classificato erroneamente come malato, il che corrisponde a una specificità del 95%. Applicare infine i marcatori della malattia, con le rispettive soglie decisionali, ai campioni di replica e registrare le percentuali di errore di classificazione nel campione di replica per tutte le iterazioni di ricampionamento. Ora esamineremo i risultati delle analisi univariata e multivariata e delle simulazioni con campione suddiviso.Per l'analisi dell'area univ. L'area del deficit maggiore di FDG correlato all'ad si è rivelata essere nel precuneo, area di Broadman 31. L'area sotto la curva rock ottenuta è stata pari a 0,90.La generalizzazione di questo contrasto al campione di replica è stata piuttosto buona, con un'area sotto la curva ROC di 0,84 per l'analisi multivariata. Aree con pesi positivi, che indicano una relativa preservazione del segnale in presenza di malattia, sono state riscontrate nel cervelletto, mentre una riduzione del segnale associata è stata osservata nelle regioni temporali parietali e frontali e nel giro del cingolo posteriore. Le aree sotto le curve ROC sia nel campione di derivazione che in quello di replica sono risultate leggermente migliori rispetto al marcatore univariato, con valori rispettivamente di 0,96 e 0,88. Analizzando i tassi totali di errore di classificazione registrati nelle 1000 simulazioni con campioni suddivisi, si può osservare che il marcatore multivariato consente una replicazione delle prestazioni diagnostiche migliore rispetto al marcatore univariato. Vi abbiamo appena mostrato come applicare l'analisi multivariata al problema diagnostico dell'Alzheimer mediante scansioni PET con Ft.G.Tutti i dati sono disponibili pubblicamente sul sito web dell'Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Quando si esegue questa procedura su dati reali, è importante ricordare che i consueti passaggi di controllo della qualità sono già stati applicati in precedenza. Nessuna analisi può operare miracoli su dati scadenti.Ecco fatto. Grazie per aver guardato e buona fortuna con la vostra analisi.

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Classico modello di analisi multivariata prevede stimoli sensoriali di un soggetto percepisce da attività neurale nella corteccia corrispondente (ad esempio stimoli visivi da attività nella corteccia visiva). Qui, si applica l'analisi di modelli cross-modale e mostrano che il suono e al tocco che implica stimoli visivi possono essere previsti sulla attività in corteccia uditiva e somatosensoriale, rispettivamente.

Cross-modale Analisi multivariate pattern

Descriviamo un nuovo approccio per l'analisi simultanea delle funzioni cerebrali e della struttura utilizzando la risonanza magnetica (MRI). Valutiamo la struttura del cervello ad alta risoluzione diffusion-weighted imaging e sostanza bianca trattografia fibra. A differenza di standard di risonanza magnetica strutturale, queste tecniche ci permettono di collegare direttamente la connettività anatomica di proprietà funzionali delle reti cerebrali.

Co-analisi della struttura e delle funzioni cerebrali con fMRI e Diffusion-weighted imaging

Tecniche multivariate tra cui l'analisi delle componenti principali (PCA) sono stati utilizzati per identificare i modelli delle firme di cambiamento regionale in immagini funzionali del cervello. Abbiamo sviluppato un algoritmo per identificare i biomarcatori di rete riproducibili per la diagnosi di patologie neurodegenerative, la valutazione della progressione della malattia, e la valutazione obiettiva degli effetti del trattamento in popolazioni di pazienti.

Identificazione delle malattie legate Patterns covarianza spaziale utilizzando i dati Neuroimmagine

La connettività informativa misura la corrispondenza tra i corsi temporali delle informazioni multi-voxel in diverse regioni del cervello. Le serie temporali di discriminabilità del modello multi-voxel vengono estratte dalle regioni e confrontate, rivelando reti che non sono identificate in un tipico approccio di connettività funzionale.

Utilizzando Informativo Connettività a misurare l&#39;emergere sincrono di fMRI Multi-voxel Informazioni Across Time

La rete di default Mode (DMN) in epilessia del lobo temporale (TLE) viene analizzata nello stato di riposo del cervello utilizzando la connettività funzionale a base di semi-MRI (fcMRI).

Network Analysis della modalità predefinita rete tramite connettività funzionale MRI in epilessia del lobo temporale

Le tecniche di analisi EEG standard offrono una visione limitata della funzione del sistema nervoso. La derivazione di modelli statistici di connettività corticale offre una capacità molto maggiore di studiare le dinamiche di rete sottostanti. Una migliore valutazione funzionale apre nuove possibilità per la diagnosi, la prognostizione e la previsione dell'esito nelle malattie del sistema nervoso.

Modellazione statistica della connettività corticale mediante elettroencefalogrammi non invasivi

Questo è uno studio di risonanza magnetica 3T che mira a studiare le differenze di volume della materia grigia tra i pazienti con psicosi indotta dalla cannabis e i consumatori cronici di cannabis non psicotici.

Morfologia cerebrale dei consumatori di cannabis con o senza psicosi: uno studio pilota di risonanza magnetica

Nonostante il ruolo cruciale del plesso coroideo nel cervello, gli studi di neuroimaging di questa struttura sono scarsi a causa della mancanza di strumenti di segmentazione automatizzati affidabili. Il presente protocollo mira a garantire la segmentazione manuale gold standard del plesso coroideo che può informare i futuri studi di neuroimaging.

Segmentazione manuale del plesso coroideo umano mediante risonanza magnetica cerebrale

Introduciamo un protocollo per esplorare i correlati neurali di un compito di regolazione cognitiva delle emozioni, vale a dire la rivalutazione cognitiva, utilizzando la risonanza magnetica funzionale. Questo protocollo è stato utilizzato in pazienti con disturbo ossessivo-compulsivo e controlli sani, ma può essere utilizzato anche in altri campioni clinici.

Esplorazione dei correlati neurali della rivalutazione cognitiva nel disturbo ossessivo-compulsivo utilizzando la risonanza magnetica funzionale basata su attività

Una tecnica è ampiamente descritta per l'apertura della barriera ematoencefalica nel topo mediante ultrasuoni e microbolle. Utilizzando questa tecnica, manganese può essere somministrato al cervello di topo. Poiché manganese è un agente di contrasto MRI che si accumula nei neuroni depolarizzati, questo approccio permette l'imaging di attività neuronale.

Neuroimaging funzionale con l&#39;impiego dell&#39;ecografia emato-encefalica e la barriera di Turbativa del Manganese-enhanced MRI

Scopri l'analisi multivariata dei dati di neuroimaging per la diagnosi dell'Alzheimer. Questo metodo utilizza PCA e analisi discriminante lineare per migliorare le prestazioni diagnostiche rispetto all'analisi univariata.

Cenni di analisi multivariata dei dati in neuroimaging

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