方法論記事

動物におけるリアルタイムfMRI脳マッピング

DOI：

10.3791/61463

⸱

2020年9月24日

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, 2Graduate Training Centre of Neuroscience, 3MGH/MIT/HMS Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Harvard Medical School, Massachusetts General Hospital, 4Bruker BioSpin

この記事について

サマリー

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

動物の脳機能マッピングは、リアルタイムの機能的磁気共鳴画像法(fMRI)実験セットアップの恩恵を受けることができます。動物MRIシステムに実装された最新のソフトウェアを使用して、小動物fMRIのリアルタイムモニタリングプラットフォームを確立しました。

要約

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

動的fMRI応答は、麻酔下または覚醒状態の動物の生理学的条件によって大きく異なります。私たちは、取得中にfMRI応答を瞬時にモニターするように実験者を導くリアルタイムfMRIプラットフォームを開発し、動物の生理機能を変更して動物の脳で目的の血行動態応答を達成することができます。リアルタイムfMRIセットアップは、14.1Tの前臨床MRIシステムに基づいており、麻酔をかけたラットの一次前足体性感覚皮質(FP-S1)における動的fMRI応答のリアルタイムマッピングを可能にします。リアルタイムfMRIプラットフォームは、fMRI信号の変動につながる交絡源を調査するための遡及的分析の代わりに、カスタマイズされたマクロ機能とMRIシステムの一般的な神経画像解析ソフトウェアを使用して動的fMRI応答を識別するためのより効果的なスキームを提供します。また、動物の脳機能研究のための即時のトラブルシューティングの実現可能性とリアルタイムのバイオフィードバック刺激パラダイムを提供します。

概要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

機能的磁気共鳴画像法(fMRI)は、血行動態応答1、2、3、4、5、6、7、8、9、例えば、血中酸素レベル依存性(BOLD)、脳内の神経活動に関連する脳血液量および流量信号を測定する非侵襲的方法である。動物実験では、血行動態信号は、麻酔10、覚醒している動物のストレスレベル11、ならびに潜在的な非生理学的アーティファクト、例えば、心拍動および呼吸運動12、13、14、15によって影響を受ける可能性がある。タスク関連および安静状態機能ダイナミクスおよび接続性マッピング16、17、18、19のためのfMRI信号の遡及的分析を提供するために多くの後処理方法が開発されているが、動物の脳20におけるリアルタイムの脳機能マッピングソリューションおよび瞬間的な読み出しを提供する技術はほとんどない(そのほとんどは、主にヒト脳マッピング21に使用される、 22,23,24,25,26,27)。特に、この種のリアルタイムfMRIマッピング法は、動物実験では欠けています。fMRIプラットフォームを構築して、リアルタイムの脳状態依存的な生理学的病期の調査を可能にし、動物の脳機能研究にリアルタイムのバイオフィードバック刺激パラダイムを提供する必要があります。

本研究では、MRIコンソールソフトウェアのカスタマイズされたマクロ機能を備えたリアルタイムfMRI実験セットアップを示し、麻酔をかけたラットの一次前足体性感覚皮質(FP-S1)における誘発されたBOLD-fMRI応答のリアルタイムモニタリングを示します。このリアルタイムセットアップにより、既存の神経画像解析ソフトウェアである機能神経画像解析(AFNI)28を使用して、機能マップで進行中の脳の活性化と個々の時間コースをボクセル単位で視覚化できます。動物実験のためのリアルタイムfMRI実験セットアップの準備は、プロトコルに記載されています。動物のセットアップに加えて、画像処理スクリプトと並行して、最新のコンソールソフトウェアを使用してリアルタイムfMRI信号の視覚化と分析を設定するための詳細な手順を提供します。要約すると、動物実験用に提案されたリアルタイムfMRIセットアップは、MRIコンソールシステムを使用して動物の脳内の動的fMRI信号を監視するための強力なツールです。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

プロトコル

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

この研究は、ドイツ動物福祉法(TierSchG)および動物福祉実験動物条例(TierSchVersV)に従って実施されました。ここに記載されている実験プロトコルは、倫理委員会(§15 TierSchG)によってレビューされ、州当局(ドイツ、バーデンヴュルテンベルク州テュービンゲンのRegierungspräsidium)によって承認されました。

1. 小動物研究のためのBOLD-fMRI実験セットアップの準備

  1. コンソールソフトウェアの電源を入れて、イメージングパラメータを制御し、MRIデータを取得します。
    注:提案されたリアルタイムfMRIセットアップは、AFNIの画像処理機能と並行して、コンソールソフトウェア(バージョン6)のマクロ機能を利用して実装されています。
  2. ワークスペースエクスプローラーでMRシーケンス(位置、ローカライザー、リラクゼーションエンハンスメント(RARE)による高速取得、3Dエコープレーナイメージング(EPI)など)を検索し、スキャンリストにドラッグアンド追加します。
    注:位置とローカライザーのシーケンスは、脳内の関心領域(ROI)を特定するために使用されます。まれなシーケンスは、解剖学的スキャンに使用されます。3D EPIシーケンスは、動的なBOLD応答を測定するために使用されます。
  3. 定義済みのマクロスクリプト "Setup_rt3DEPI" と "Feed2AFNI_rt3DEPI" をマクロスクリプトパスに配置します (例: "/opt/(PV バージョン)/prog/curdir/(ユーザー名)/ParaVision/macros")。「データ再構築」ユーザーインターフェイスメニューの3D EPI再構築オプション「プレイメージシリーズアクティビティ」と「マクロの実行」を有効にし、事前定義されたマクロスクリプト「Setup_rt3DEPI」をリンクしてから、「スキャン」ボタンをクリックします。
    注: マクロ スクリプトは補足 ファイルに含まれています。
  4. リアルタイムのBOLD-fMRI分析と視覚化のためのAFNIソフトウェアをインストールします。

2.カテーテル法と換気手術

  1. 図1に示すように、人工呼吸器と体温計、血圧、呼吸記録などの生理学的状態監視システムをセットアップします。人工呼吸器で60±1呼吸/分の一定周波数を設定し、フィードバック制御セット付きのMR対応加熱パッドを使用して37°Cの温度を設定します。
  2. 誘導のために5%イソフルランを含むチャンバーで成体の雄Sprague-Dawleyラット(300-600g)を麻酔し、気化器から手術用の2-2.5%イソフルランを送達する。後足をつまんで麻酔の深さを確認し、離脱反応がないことを確認します。
  3. 換気のために14 Gのプラスチックカニューレで動物を挿管します(70%の空気と30%の酸素の混合物で60 ± 1呼吸/分)。潮汐終末二酸化炭素(CO2)を25±5 mmHg29の範囲になるように調整します。
    注:挿管は、fMRI実験を通じて適切なCO2 レベルを維持するために重要です。
  4. 動物を手術台の上で仰臥位にし、電気かみそりで太ももを剃ります。そして、手術用ハサミで剃った皮膚を切開します。
    注:切開の長さは縦方向に約1〜2 cmです。
  5. カテーテル挿入のために切開領域の下に大腿動脈と静脈を見つけ、個々の大腿動脈と静脈を周囲の組織から分離します。
  6. 分離した大腿動脈の片側を外科用縫合糸で固定し、反対側をマイクロブルドッグ鉗子で保持します。次に、大腿動脈の結ばれた領域の間に小さな切開を行います。
  7. 小さな切開部から大腿動脈にカテーテルを挿入し、カテーテルと動脈を外科用縫合糸で結びます。生理学的モニタリングシステムで動脈血圧を常に監視し、80〜120 mmHgの範囲になり、動脈血ガスを定期的に測定して、スキャン中に最小90 mmHgのpO 2と30〜45 mmHgのpCO2を維持します。
    注:このカテーテル法は、fMRI実験中に動脈血圧を監視するために重要です。
  8. 大腿静脈の両端を絹編組外科用縫合糸で固定します。次に、大腿静脈の結ばれた領域の間に小さな切開を行います。鉗子を使用して縫合を行います。
    注:縫合糸のサイズは約1〜2 cmです。
  9. カテーテルを大腿静脈に挿入します。カテーテルと静脈を外科用縫合糸で結びます。
    注:このカテーテル法は、静脈を通してアルファクロラロースを投与し、fMRI実験中に麻酔レベルを調整するために重要です。動物が十分に麻酔されていない場合、それは自発的に呼吸し始めます。この場合、呼吸運動アーチファクトを避けるために、より多くのα-クロラロースを投与する必要があります。
  10. 剃った皮膚の外科的切開部を縫合します。外科的処置が完了したら、大腿静脈に接続されたカテーテルに~80 mg / kgの投与量のアルファクロラロースのボーラスを注入して動物を麻酔し続け、同時にイソフルラン投与を中止します。

3.動物をMRIスキャナーの中に置きます

  1. 2.10ステップが完了したらすぐに麻酔をかけた動物をMRIスキャナーに移し、カスタムメイドのクレードルに固定します。
  2. 動物の体温を監視するために、動物にリアルタイムのフィードバック直腸体温計を挿入します。温度を制御するために動物の胴体の下に加熱パッドを置きます。MRIスキャン中は体温を37.0±0.5°Cに維持してください。
  3. 筋弛緩剤であるパンクロニウム(~2 mg/kg/h)の混合物に~25 mg/kg/h溶液を含むα-クロラロースを継続的に送達し、動物の麻酔を維持し、fMRI画像のモーションアーチファクトを低減します。生理状態に応じて薬剤の量と換気速度を調整して血圧と呼吸を監視します。
  4. fMRI実験中の乾燥を防ぐために、動物の目に眼科用軟膏を投与します。頭の動きのアーチファクトを避けるために、2つのイヤーバーで動物の頭を安全に固定します。
  5. トランシーバーの表面コイルをヘッドに固定します。MRI測定の前に、コイルをヘッドのラーム周波数(たとえば、599 Tで14.1 MHz)に調整して一致させます。
    注:ここでは、直径22mmのコイルを使用してラットの脳全体をカバーしています。
  6. 指1と4の間の前足の皮膚に一対の針電極を挿入し、サージカルテープで固定します。そして、これらの電極30に刺激入力ケーブルを接続した後、刺激が正しく動作することを確認する。
  7. 動物をMRIボアに挿入し、ほぼアイソセンターに置きます。

4. 解剖学的MR画像の測定

  1. メインユーザーインターフェイスのキャリブレーションメニューボタンをクリックします。 調整プラットフォームの ユーザーインターフェイスで次の項目をクリックしてMRIシステムのキャリブレーションを実行します(コンソールソフトウェアの [ヘルプ ]メニューを参照)。 基本的な共振周波数を見つけ、RFパルスパワーを校正し、最適なレシーバゲインを設定し、シミングのために動物のB0マップを測定し、 非局在自由誘導減衰(FID)積分に基づいてグローバルリニアシムを実行します。
    注: この手順にかかる時間は 2 分未満です。
  2. 「スキャン」ボタンをクリックして位置シーケンスを実行し、MRIボア内の動物の頭の位置を見つけます。ヘッドがアイソセンターにない場合は、ヘッドがアイソセンターに配置されるまでクレードルを前後に動かしながらヘッドの位置を調整します。
  3. 「スキャン」ボタンをクリックしてローカライザーシーケンスを実行し、ヘッド内のROIを特定します。マップシムを選択し、ローカライザー画像で脳全体をカバーするようにシムボリュームのROIを定義してから、「シムアップ」オプションを使用して高次(たとえば、2次または3次)シムを実行し、ROIでの主磁場(B0)の不均一性を低減します。
    注:高次シミングは、EPIシーケンスを使用する場合のBOLD-fMRIデータの品質を向上させるための重要なステップです。
  4. 「スキャン」ボタンをクリックしてT2強調RAREシーケンスを実行し、冠状視野で脳全体をカバーする解剖学的画像を取得します(たとえば、次のシーケンスパラメータが使用されます:繰り返し時間(TR)4000ミリ秒、実効エコー時間(TE)36.1ミリ秒、マトリックス128 x 128、視野(FOV)19.2x19.2 mm2、スライス数32、スライス厚さ0.3 mm、 まれ因子8)。
    注:次のリアルタイムfMRI視覚化ステップでは、解剖学的画像を使用して3D EPI画像をテンプレートとして登録します。

5. リアルタイムfMRIソフトウェアのセットアップとfMRI応答の可視化

  1. ターミナルウィンドウを開き、次のコマンドを使用してリアルタイムAFNIプラグインパスに移動します。
    cd /home/(ユーザ名)/rt_afni
    注: AFNI プラグインスクリプト "afni_rt" は 補足ファイルに含まれています。
  2. 以下のコマンドとオプションを使用して、リアルタイムプラグインでAFNIソフトウェアを実行します。
    アフニ -RT
    -yestplugouts
    -DAFNI_REALTIME_MP_HOST_PORT=ローカルホスト:(ポート番号)
    -DAFNI_REALTIME_Graph=リアルタイム
    -DAFNI_FIM_IDEAL=(パラダイム)
    注:前者の場合、コードは外部プログラムがAFNIとデータを交換することを許可し、後者の場合、リアルタイムプラグインはユーザー定義のローカルホストとポートへのTCPソケットを開こうとします。3番目と4番目のケースでは、コードはfMRIデータの時間経過をリアルタイムでプロットし、リアルタイムfMRIデータが取得されたときにそれぞれfMRI時間経過にユーザー定義パラダイムの時間経過をプロットします。詳しくは https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/README.environment.html をご確認ください。
  3. 以下のオプションを使用して、 図 2 に示すように、コマンド "Dimon" を使用して定義された今後の AFNI BRIK ファイルをモニターします。
    Dimon -tr (TR of EPI) -nt (NRerepeats of EPI)
    -rt -quit
    -infile_patternリアルタイム*。ブリク
    -file_type AFNI
    注:「Dimon」は、リアルタイムプラグインを実行する「-rt」と「-infile_pattern(データ名)のオプションを使用して、AFNI画像ファイルのリアルタイム取得を監視するコマンドです。BRIK -file_type AFNI」を使用すると、プラグインは特定のBURKファイルを読み取り、表示とフォーマットのためにAFNIに送信できます。詳細については、https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/Dimon.html を確認してください。
  4. 「pvcmd」コマンドを次のオプションで使用します。
    pvcmd -a JMacroManager JMMExecuteMacro -category $USER -macro Feed2AFNI_rt3DEPI
    注:このコードは、EPI取得のために「スキャン」ボタンをクリックした直後にバックグラウンドマクロスクリプト「Feed2AFNI_rt3DEPI」を実行するためのマクロスクリプト「Setup_rt3DEPI」に存在します。
  5. 「exec pvcmd」コマンドを以下のオプションとともに使用して、EPI取得パラメータを取得します。
    exec pvcmd -a ParxServer -r ParamGetValue -psid $ParSpaceId -param (PVM parameters of EPI) -id 10 -args $AcqKey $ParSpaceId $ProcnoPath
  6. 「exec to3d」コマンドを以下のオプションとともに使用すると、バックグラウンドマクロスクリプト「Feed2AFNI_rt3DEPI」でEPI生データをリアルタイムでAFNIファイルに変換します。
    exec to3d -omri -xFOV $FOV_X -yFOV $FOV_Y -zFOV $FOV_Z -prefix $LastVolName $ImgFormat$Path2dseq
  7. EPIの幾何学的情報が解剖学的方向と一致していることを確認してください。
    注: 図2に示すように、各3DボリュームデータがTRごとに保存されるたびに、視野(FOV)やマトリックスサイズなどの幾何学的情報を使用して「to3d」AFNIコマンドが自動的に実行され、fMRI生データを1つのAFNI BRIKデータに変換します。画像の向きは、「to3d」の幾何学的情報パラメータで変更できます。詳しくは https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/to3d.html をご確認ください。
  8. 電気刺激アイソレーターをオンにし、刺激ブロックを使用して1回の誘発fMRI研究(例:3Hz、4秒パルス幅300us、2.5mA)の電気前足刺激を実行します。
    注:ここで、ブロック設計パラダイムは、10回の刺激前スキャン、3回の刺激スキャン、および12回の刺激間スキャン(エポックあたり15回のスキャン)で構成されています。
  9. BOLD-fMRIスタディの「スキャン」ボタンをクリックして、T2*強調3D EPIシーケンスを実行します(たとえば、TR/TE 1500/14ミリ秒、マトリックス64 x 64 x 32、FOV 19.2 x 19.2 x 9.6 mm 3、分解能300 x 300 x 300 μm3)。
    注:「スキャン」ボタンをクリックするとすぐに、事前定義されたマクロスクリプトを使用して生データの監視と処理がリアルタイムで行われます。1つのAFNI BRIKデータセットが変換されると、3D EPI画像のボクセル単位のタイムコースグラフがAFNIソフトウェアに表示され、TRごとに自動的に更新されます。
  10. 解剖学的レア画像の上にEPI画像をオーバーレイするには、手順5.6のようにコマンド「to3d」を使用してレア画像をAFNI BRIKデータセットに変換し、次のオプションを指定して「align_epi_anat.py」AFNIスクリプトを使用してEPI画像を解剖学的画像に登録します。
    align_epi_anat.py -アナト anatomy_template_al+オリジナル -エピ エピ.$(エピデータ番号)+オリジナル -epi_base 1 -サフィックス _volreg -rat_align -コスト LPA -エピ2アナト
    注:詳細については、https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/ align_epi_anat.py.htmlを確認してください。
  11. BOLD応答の関数マップを処理するには、次のオプションを指定して「3dDeconvolve」コマンドを使用して、特定の刺激時系列を持つ3D+時間データセットのデコンボリューションを計算します。
    3dデコンボルブ -input (入力ファイル名)+オリジナル -nfirst 0 -polort 3 -num_stimts 1 -stim_times 1 (刺激パラダイムファイル名) 'BLOCK(4,1)' -stim_label 1 フォアポー -tout -fout -rout
    注:空間スムージングや時間フィルタリングなどの画像処理ステップは、カスタマイズされたAFNIデータ処理スクリプトに組み込まれています。詳しくは https://afni.nimh.nih.gov/afni/doc/help/3dDeconvolve.html をご確認ください。
  12. BOLD信号の機能マップを視覚化するには、AFNIソフトウェアでインタラクティブなクラスタリングを使用します。「オーバーレイの定義」オプションを開き、AFNIユーザーインターフェイスメニューから「クラスター」機能を使用します。
  13. 最後のfMRIスキャンの後、動物をMRIスキャナーから取り出し、承認されたプロトコルに従って安楽死させます。
    注:リアルタイムfMRIデータの処理には、AFNIの画像処理機能と最新のコンソールソフトウェアのマクロ機能を使用しました。マクロ関数の詳細情報と説明は、コンソールソフトウェアのヘルプメニューから見つけることができます。AFNIソフトウェアはフリーウェアであり、NIMH-AFNIのウェブサイトから直接ダウンロードできます。AFNIとコンソールシステム間のリンクを構築するための関連スクリプトが添付されています。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

結果

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

図3と図4は、代表的なリアルタイムボクセル単位のBOLD-fMRIタイムコースと、電気前足刺激(3 Hz、4 s、パルス幅300 us、2.5 mA)を使用した関数マップを示しています。fMRI設計パラダイムは、10回の刺激前スキャン、3回の刺激スキャン、および合計8回のエポック(130回のスキャン)の12回の刺激間スキャンで構成されています。合計スキャン時間は3分15秒(195秒)です。図3は、リアルタイム取得フォーマットにおけるブロック設計パラダイム(赤線)に対応する対側FP-S1のボクセル単位の時間経過(黒線)を示しています。図4は、電気前足刺激に対応する活性化されたBOLDマップを示す。活性化された領域が検出され、色付きのクラスター(赤と黄色の色)として表示されます。実験者は、AFNIソフトウェアの「クラスター」機能を使用して、クラスター化されたボリュームをインタラクティブに探索し、オーバーレ...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

ディスカッション

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

fMRI信号のリアルタイムモニタリングは、実験者が動物の生理機能を調整して機能マッピングを最適化するのに役立ちます。覚醒している動物における運動アーチファクト、ならびに麻酔効果は、fMRI信号の変動性を媒介する主要な要因であり、信号の生物学的解釈をそれ自体で混乱させる31,32,33,34,35,36,37,38.リアルタイムfMRIプラットフォームは、スキャンパラメータと麻酔投与スキームの最適化を支援するための瞬時の情報を提供します。また、リアルタイムの脳血行動態応答を使用して、マルチモーダル脳機能研究にお...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

開示事項

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Sascha KöhlerはBruker BioSpin MRI GmbHの従業員です。

謝辞

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

PV 5のリアルタイムfMRIをセットアップするためのAFNIスクリプトを共有してくれたD.Chen博士とC.Yen博士、およびソフトウェアサポートを提供してくれたAFNIチームに感謝します。この研究は、NIHブレインイニシアチブの資金提供(RF1NS113278-01、R01 MH111438-01)、およびドイツ研究財団(DFG)のマルティノスセンターへのS10機器助成金(S10 RR023009-01)、およびマックスプランク協会からの内部資金提供によってサポートされました。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
14.1T ブルカー MRI システムブルカー BioSpin MRI GmbHN/A
A365 刺激アイソレーターWorld Precision InstrumentsN/A
AcqKnowledge SoftwareBiopacRRID:SCR_014279, http://www.biopac.com/product/acqknowledge-software/
AFNICox, 1996RRID:SCR_005927, http://afni.nimh.nih.gov
CO2SMO (ETCO2/SpO2 モニター)、モデル 7100Novametrix Medical Systems IncN/A
イソフルランCP-PharmaCat# 1214
Master-9A.M.P.IN/A
Nanoliter InjectorWorld Precision InstrumentsCat# NANOFIL
臭化パンクロニウムInresa ArzneimittelCat# 34409.00.00
ParaVision 6Bruker BioSpin MRI GmbHRRID:SCR_001964
Phosphate Buffered Saline (PBS)GibcoCat# 10010-023
ラット:Sprague Dawley ラットCharles River LaboratoriesCrl:CD(SD)
SAR-830/AP VentilatorCWEN/A
α-chloraloseSigma-AldrichCat# C0128-25G;RRIDの

参考文献

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., Tank, D. W. Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A. 87 (24), 9868-9872 (1990).
  2. Belliveau, J. W., et al. Functional mapping of the human visual cortex by magnetic resonance imaging. Science. 254 (5032), 716-719 (1991).
  3. Stehling, M. K., Turner, R., Mansfield, P. Echo-planar imaging: magnetic resonance imaging in a fraction of a second. Science. 254 (5028), 43-50 (1991).
  4. Bandettini, P. A., Wong, E. C., Hinks, R. S., Tikofsky, R. S., Hyde, J. S. Time course EPI of human brain function during task activation. Magnetic Resonance in Medicine. 25 (2), 390-397 (1992).
  5. Kwong, K. K., et al. Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation. Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 89 (12), 5675-5679 (1992).
  6. Ogawa, S., et al. Intrinsic signal changes accompanying sensory stimulation: functional brain mapping with magnetic resonance imaging. Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 89 (13), 5951-5955 (1992).
  7. Biswal, B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magnetic Resonance in Medicine. 34 (4), 537-541 (1995).
  8. Logothetis, N. K. What we can do and what we cannot do with fMRI. Nature. 453 (7197), 869-878 (2008).
  9. Kim, S. G., Ogawa, S. Biophysical and physiological origins of blood oxygenation level-dependent fMRI signals. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 32 (7), 1188-1206 (2012).
  10. Peltier, S. J., et al. Functional connectivity changes with concentration of sevoflurane anesthesia. Neuroreport. 16 (3), 285-288 (2005).
  11. Dopfel, D., Zhang, N. Mapping stress networks using functional magnetic resonance imaging in awake animals. Neurobiology of Stress. 9, 251-263 (2018).
  12. Hu, X. P., Le, T. H., Parrish, T., Erhard, P. Retrospective Estimation and Correction of Physiological Fluctuation in Functional Mri. Magnetic Resonance in Medicine. 34 (2), 201-212 (1995).
  13. Birn, R. M. The role of physiological noise in resting-state functional connectivity. Neuroimage. 62 (2), 864-870 (2012).
  14. Caballero-Gaudes, C., Reynolds, R. C. Methods for cleaning the BOLD fMRI signal. Neuroimage. 154, 128-149 (2017).
  15. Pais-Roldan, P., Biswal, B., Scheffler, K., Yu, X. Identifying Respiration-Related Aliasing Artifacts in the Rodent Resting-State fMRI. Frontiers in Neuroscience. 12, 00788(2018).
  16. Glover, G. H., Li, T. Q., Ress, D. Image-based method for retrospective correction of physiological motion effects in fMRI: RETROICOR. Magnetic Resonance in Medicine. 44 (1), 162-167 (2000).
  17. Chang, C., Cunningham, J. P., Glover, G. H. Influence of heart rate on the BOLD signal: The cardiac response function. Neuroimage. 44 (3), 857-869 (2009).
  18. Birn, R. M., Diamond, J. B., Smith, M. A., Bandettini, P. A. Separating respiratory-variation-related neuronal-activity-related fluctuations in fluctuations from fMRI. Neuroimage. 31 (4), 1536-1548 (2006).
  19. Golestani, A. M., Chang, C., Kwinta, J. B., Khatamian, Y. B., Chen, J. J. Mapping the end-tidal CO2 response function in the resting-state BOLD fMRI signal: Spatial specificity, test-retest reliability and effect of fMRI sampling rate. Neuroimage. 104, 266-277 (2015).
  20. Lu, H. B., et al. Real-time animal functional magnetic resonance imaging and its application to neurophamacological studies. Magnetic Resonance Imaging. 26 (9), 1266-1272 (2008).
  21. Cox, R. W., Jesmanowicz, A., Hyde, J. S. Real-time functional magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance Medicine. 33 (2), 230-236 (1995).
  22. Lee, C. C., Jack, C. R., Rossman, P. J., Riederer, S. J. Real-time reconstruction and high-speed processing in functional MR imaging. American Journal of Neuroradiology. 19 (7), 1297-1300 (1998).
  23. Voyvodic, J. T. Real-time fMRI paradigm control, physiology, and behavior combined with near real-time statistical analysis. Neuroimage. 10 (2), 91-106 (1999).
  24. Cohen, M. S. Real-time functional magnetic resonance imaging. Methods. 25 (2), 201-220 (2001).
  25. Posse, S., et al. A new approach to measure single-event related brain activity using real-time fMRI: Feasibility of sensory, motor, and higher cognitive tasks. Human Brain Mapping. 12 (1), 25-41 (2001).
  26. Decharms, R. C. Reading and controlling human brain activation using real-time functional magnetic resonance imaging. Trends in Cognitive Sciences. 11 (11), 473-481 (2007).
  27. Bruhl, A. B. Making Sense of Real-Time Functional Magnetic Resonance Imaging (rtfMRI) and rtfMRI Neurofeedback. International Journal of Neuropsychopharmacology. 18 (6), (2015).
  28. Cox, R. W. AFNI: Software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages. Computers and Biomedical Research. 29 (3), 162-173 (1996).
  29. Liou, W. W., Goshgarian, H. G. Quantitative assessment of the effect of chronic phrenicotomy on the induction of the crossed phrenic phenomenon. Experimental Neurology. 127 (1), 145-153 (1994).
  30. Shih, Y. Y., et al. Ultra high-resolution fMRI and electrophysiology of the rat primary somatosensory cortex. Neuroimage. 73, 113-120 (2013).
  31. Masamoto, K., Kim, T., Fukuda, M., Wang, P., Kim, S. G. Relationship between neural, vascular, and BOLD signals in isoflurane-anesthetized rat somatosensory cortex. Cerebral Cortex. 17 (4), 942-950 (2007).
  32. van Alst, T. M., et al. Anesthesia differentially modulates neuronal and vascular contributions to the BOLD signal. Neuroimage. 195, 89-103 (2019).
  33. Wu, T. L., et al. Effects of isoflurane anesthesia on resting-state fMRI signals and functional connectivity within primary somatosensory cortex of monkeys. Brain and Behavior. 6 (12), 00591(2016).
  34. Liu, X., Zhu, X. H., Zhang, Y., Chen, W. The change of functional connectivity specificity in rats under various anesthesia levels and its neural origin. Brain Topography. 26 (3), 363-377 (2013).
  35. Liu, X. P., et al. Multiphasic modification of intrinsic functional connectivity of the rat brain during increasing levels of propofol. Neuroimage. 83, 581-592 (2013).
  36. Hutchison, R. M., Hutchison, M., Manning, K. Y., Menon, R. S., Everling, S. Isoflurane induces dose-dependent alterations in the cortical connectivity profiles and dynamic properties of the brain's functional architecture. Human Brain Mapping. 35 (12), 5754-5775 (2014).
  37. He, Y., et al. Ultra-Slow Single-Vessel BOLD and CBV-Based fMRI Spatiotemporal Dynamics and Their Correlation with Neuronal Intracellular Calcium Signals. Neuron. 97 (4), 925-939 (2018).
  38. Yoshida, K., et al. Physiological effects of a habituation procedure for functional MRI in awake mice using a cryogenic radiofrequency probe. Journal of Neuroscience Methods. 274, 38-48 (2016).

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

再版と許可

このJoVE記事のテキストまたは図の再利用許可をリクエスト

許可をリクエスト

タグ

T2 AFNI BOLD fMRI 14 1T MRI

関連記事