Name: 側頭葉てんかんにおける機能的結合MRIを用いてデフォルトモードネットワークのネットワーク解析 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-08-05T14:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 9 s
Description: 学ぶ側頭葉てんかんにおける機能的結合MRIを用いたデフォルトモードネットワークのネットワーク解析。安静時fMRIデータを前処理し、健常対照群と患者群の脳ネットワーク差を統計的に比較する手法を解説します。

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NIH-NINDS K23グラントNS044936（JMS）、この研究のための資金は、 アメリカのてんかん財団、医学計算および統合生物医学研究センター（CIBR）シード·グラント賞（ZH）のベイラー大学から提供された。 エリザベス ピアース（UCLA）： およびLeffはファミリー財団（JMS）は、 データ取得がによって支援された。

1。対象<ol><li> 36被験者の試験集団は3つのグループが含まれます。右TLE（N = 11）、（= 12 n）のTLEを離れ、健常対照（N = 13）。すべての被験者から書面によるインフォームドコンセントを得る。研究では、カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）倫理委員会のガイドラインに従っています。 </li><li>てんかんの対象グループは、ビデオ脳波モニタリング、脳MRI、PETイメージング、および神経心理学的テストで判断される前部側頭葉切除術の候補者である患者でなければなりません。患者は、fMRIのスキャン中に、その通常の薬を続けなければならないし、発作の直後にスキャンされるべきではありません。すべての被験者は正常な脳MRIのを持っており、神経学的な病気からの自由である（患者群におけるてんかん以外）または神経学的薬剤を使用していることを確認してください。 </li></ol> 2。イメージング<ol><li>イメージングのために3テスラMRIシステムを使用してください。エコープラナーIMAGを使用して機能画像のための軸方向のスライスを取得ING（EPI）シーケンスと甘やかされて育った勾配を用いて解剖学的画像のためには、（SPGR）配列を思い出した。 </li><li>以下のパラメータを用いて機能イメージングを実行します。TR = 2000ミリ秒、TE = 30ミリ秒、FOV = 210ミリメートル、マトリックス= 64×64、スライス厚4ミリメートル、34スライス。 TR = 20ミリ秒、TE = 3ミリ秒、FOV = 256ミリメートル、マトリックス= 256×256、スライス厚1ミリメートル、160スライス：高解像度の構造的なイメージングのための次のパラメータを使用してください。 </li><li>各撮像セッションは、20分を持続させるべき。目を閉じてリラックスして参加者に依頼してください。特別な聴覚入力は必要ありません。 </li></ol> BOLDデータの3。前処理<ol><li>前処理を行い、FSL（fMRIBソフトウェアライブラリ）ソフトウェアバージョン4.1.6（オックスフォード、英国、www.fmrib.ox.ac.uk / FSL）13,14を使用して、fMRIのデータ。使用FSL MCFLIRTヘッド移動アーティファクト15を削除するには、次のように前処理ステップは、次のものが含まれなければならない。 BOLDのファイルに対して、BETオプション-Fでnonbrain組織16を削除するには 、FSL賭けを使用してください。これは1ランFを支援単独の脳組織にurther分析段階。 </li><li> FEATでは、登録を最小限に処理された分析を実行します。 「最初のレベルの分析」を選択し、上部の2つのボタンから「事前の統計」から「完全な分析 &quot;に変更します。 <ol><li>プリStats]タブの下で、「ベット脳抽出」をオフにして（これらは既に上記で行ったように）「動き補正」を「None」を選択。解剖学的（SPGR）されている画像にして、[標準（MNI）イメージに、機能（太字）の画像を登録します。これは、被験者の脳の空間に、標準的な空間で、選択した種子をワープするための分析の際に後で使用されている変換行列の生成をもたらす。 </li></ol></li><li> （「standard2example_func.mat &quot;という名前の）生成された変換行列を使用し、個々のBOLDスペースにCSFおよび白質のROIを変換。 <ol><li> fslmeantsコマンドを使用してCSFおよび白質のROIから時系列を抽出し、マスクとして、個々の対象空間内のROIを用いて。ソフト「R」を用いて抽出した時系列を正規化する。これらの時系列が後の分析から、対応するアーティファクトの信号を除去するGLMにおける説明変数として使用される。 </li></ol></li><li>次のステップは、対象の動きに関連するアーチファクトの除去である。運動パラメータの回帰のために、それを実行する前に、FSL偉業内で次のように設定してください。 <ol><li> [データ]タブ内では、データセットに対応するように、TR値を設定し、入力として、動き補正され、脳抽出ファイルを使用します。 100秒フィルタを用いたハイパスフィルタを設定する。ハイパスフィルタは、非常に低い周波数である、興味のない信号を除去します。高周波信号を除去するローパスフィルタは、ステップ4.1において後に適用される。 </li><li>それが既に行われていたとして予め統計]タブ内では、「動き補正」で「なし」を選択してください。それが既に行われていたように「ベット脳抽出」をオフにします。空間的な平滑化を行う5ミリメートル半値全幅（FWHM）を用いて。 </li><li>統計]タブ内では、6モーションパラメータとその時間微分を退行。コンボリューションは、「None」を選択してチェックし、「時間フィルタリングを適用します。「一般線形モデル（GLM）でこれらを退行するFEAT分析モデルにして入力することができる、運動パラメータのテキストフ​​ァイルを取得するには、FSL MCFLIRTの出力を使用</li><li>またGLMに抽出され、前の手順で標準化したCSFおよび白質信号を追加。コンボリューションのための「None」を選択し、時間的な導関数を追加し、「時間フィルタリングを適用する」のチェックを外してください。 </li></ol></li></ol> 4。統計方法<ol><li>上記の前処理からの残差は、種子ベースの相関のために使用されるべきである。これらの残差は、第一標準偏差で除し、平均値を減算することによりdemeaned次いで、0.1 Hzの低域通過フィルタに通し、次いで添加することによってスケーリングされるべき100。種子MRICronソフトウェアを使用して標準MNI空間での6ミリメートルの直径を使用して定義する必要があります。 </li><li>後部と前部の種子は、以下の座標に対応している必要があります：（1）Rspと/ PCUNの領域（X = 2、Yは-60、Z = 36 =）と（2）腹内側前頭前野（vmPFC、X = 3、Y = 60はz = -1）。これらのシード位置は、健常なコントロール内で定義されており、次のステップ17〜19で被検体空間に変換される。 <ol><li>種子は、その後、標準MNI空間から各被験者の個々の機能の脳空間に変換する必要があります。このために、個々の機能（太字）のスペースに標準（MNI）空間から種子を変換する（「standard2example_func.mat &quot;という名前）上記生成された変換行列を使用しています。 </li><li> fslmeants以前demeanedマスクとして個々の対象空間内の種子を使用して、残留スケールさから時系列を抽出するためにコマンドを使用します。ソフトを使用して抽出し、時系列を正常化ウェア「R」。 </li></ol></li><li>シードボクセルとすべての他の脳ボクセル間の偏相関は、各実行のため、各被験者ごとに個別に計算する必要があります。このため、FSLの功績GUI内「第1レベルの分析」を選択し、「統計+ポスト統計」。 [データ]タブ内では、以前にdemeanedスケーリングされた残差は、FEATへの入力として使用する必要があります。 </li><li>残留がすでに高い100秒で渡されるように、万にハイパスフィルタのカットオフを設定します。 Stats]タブ内では、「フィルムプリホワイトニングを使用する」の選択を解除し、GLMで以前に抽出され、正規化された種子の時系列を使用しています。ポストの統計]タブ内では、2.0の値を希望するZ-STATのしきい値を設定します。 </li><li>フィッシャーのZ変換、被験者内で実行を組み合わせたグループ解析を実行する前に、以前に実行し、相関分析（ステップ4.3）から生成される（パラメータ推定値のコントラストを）COPEファイルで実行する必要があります。コピー登録データfrをOM FEAT分析の「REG」ディレクトリには、ステップ4.3の相関の実行にステップ3.1で行う。 </li><li>各被験者内で実行を組み合わせることで、より高いレベルの解析を実行します。このために、FSLの功績GUI内、「より高いレベルの分析」を選択して、「統計+ポスト統計」。 「データ」タブで、選択した「入力は低レベルの偉業ディレクトリである「ステップ4.4から被験者のランを入力してください。 「統計」タブで、「：単純なOLS混合効果」を選択します。平均効果としてモデルを設定。被験者の実行ごとに、1の値を入力します。 </li><li>通常の最小二乗法（OLS）、被験者間を走る上でデータを結合するには、単純な混合効果分析が使用されるべきである。このために、FSLの功績GUI内、「より高いレベルの分析」を選択し、「統計+ポスト統計」。 [データ]タブ内で、選択した「入力は低レベルの偉業ディレクトリである「ステップ4.5から被験者の組み合わせランを入力してください。 </li><li> Stats]タブ内では、「混合効果：単純なOLS」を選択し「3つのグループとしてモデルを設定する。各被験者が属するグループ、0以外の場合は1の値を入力します。グループ解析は、三つのグループ（右TLE、左TLE、および健常対照）に対応した3レベルの一元配置分散分析を使用して各ボクセル上で行ってください。 </li><li>しきい値とZ統計量画像は、Z&gt; 2.0のクラスター形成のしきい値を使用すると、p = 0.05 20のクラスタの重要なしきい値を修正しました。相関マップ上の正しいz値を取得するには、フィッシャーのZ変換逆が結果に実行する必要があります。 </li><li>以下の具体的なコントラストは（1）右TLE&gt;コントロールを比較する必要があります。 （2）TLE&gt;コントロールを左; （3）右​​TLE&gt; TLEを残した。 （4）TLE&gt;右TLEを左; （5）コントロール&gt;右TLE; TLEを左（6）コントロール&gt;; （7）TLE（合わせて左右）&gt;コントロール;と（7）コントロール&gt; TLE（左右合わせて）。 </li></ol>

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<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>
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</ol>

博士はエンゲルは、NIHグラントP01のNS02808、R01 NS33310によって資金を供給され、U01 NS42372、2009/123734A1号の特許を持っており、2009/123735A1号、MedLink、ウォルタースKluwerの、ブラックウェル、エルゼビアからロイヤルティを受け取り、Medtronicsから謝礼を受け取ったさ、ウォルタースKluwer、ベストドクターズ。博士スターンは、UCBとルンドベック社のための有給コンサルタントを務めている。博士スターンはMedLink神経学の編集者であり、ウォルタースKluwerからとマグロウヒルからロイヤルティーを受けています。残りの著者らは、宣言するの開示や利益相反がありません。

てんかんは、ネットワーク疾患であると考えられており、関係するネットワークの異常が発作時および発作状態21に存在しているされている。タスクベースのfMRIは、TLE 8言語及びメモリネットワークの異常を解析するために使用されている。 FcMRIは、静止状態での、主にアクティブなネットワークであるとしてDMN 12の研究に固有の利点を持っています。 DMNは放置され、自発的な思考に従事して目を覚ました個人で活性であることが判明している脳領域のネットワークである。これらの領域はvmPFC、Rspと/ PCUN、後部帯状皮質、下頭頂領域、横側頭部、および海馬12,17を含めることが示されている。 DMNは、意識状態のための基質であると考えられている。それはrespecti、例えば欠神発作、アルツハイマー病、自閉症/統合失調症のような意識、メモリ、および社会的認知に影響を与える条件で変化することが報告されているvely 22〜26。 側頭葉が複雑DMNに接続されている。 DMNの二関...

機能的結合、MRI（fcMRI）は、自分の血液酸素化レベル依存（BOLD）信号時系列の類似性に基づいて、異なる脳領域間の関係を定量化fMRIのデータへの比較的最近の分析的なアプローチである - これが「機能」接続と呼ばれ、さ地域間の物理的な接続が存在することを説明し、解剖学的接続性（ 例えば 、白質繊維）と区別。参加者がタスクに従事またはいわゆる「休止状態」になっていないときにこのアプローチの特別な用途では、時系列に収集される。 まず1995年1で説明したが、2012年に技術に関連する約千の出版物に生じたfcMRIで絶大な関心が高まっている。fcMRIは（1）を実施すべき特定のタスクが存在しないこと、（中のタスクベースのfMRIの上本質的な利点があります。 2）被験者の協力がある必要ではない、（3）データセットは、複数の異なるネットワークを照会するために使用することができ、対雑音比（4）より良好な信号は、関与する脳のエネルギー特性の違い、およびタスク関連交絡2の（5）を迂回する可能性が存在する。そのコンセプトの証明として、fcMRIの変化は、脳内の脳波3の変化や局所電場電位4に対応することが示されている。 fcMRI分析の技術は、ROI /シードベースの技法、独立成分分析（ICA）、グラフ理論分析、グレンジャーの因果性分析、ローカルメソッド（低周波数変動、地域の均質性解析の振幅）、およびその他5が挙げられる。最も一般的な方法は、種子をベースとICA方法6であるが、単一の技術はまだ、別のもの上の明確な優位性を実証していない。シードベースfcMRIは「シードと呼ばれる研究対象の推定のネットワークの事前に選択された部分から、BOLD信号の時間的な変動を相関させる1;あるいは脳の他のすべての部分を「関心領域（ROI）」。シード領域に相関するBOLD信号を示す脳の領域が関与するネットワークの一部を画定すると考えられている。これとは対照的に、ICAは、脳全体5の血行力学的信号特性を分析することによって、時空間的に相関する脳領域（独立成分、IC）を抽出するために、モデルフリーデータ駆動型解析を使用しています。 現在の原稿では、TLEにおけるDMNの休止状態の種ベースの接続解析の以前に発表された研究で使用される方法の説明は7を発表している。 TLEは、成人てんかんの最も一般的な形式です。発作に加えて、TLEは、メモリ、行動、思考、および感覚機能8を含む複数の脳のネットワークの機能不全を引き起こします。 DMNは意識的、安静状態の認知をsubserving脳領域によって構成されている。 DMNは、減少conscに関連した発作に関与することが報告されています9,10 iousness。さらに、海馬はTLEに関与する重要な構造であり、DMNの成分であると考えられてきた。しかし、海馬へのPCCの接続性は、内側前頭前と下頭頂皮質のような他のDMN成分と比べて弱い。これは、海馬がDMNのサブネットワークまたは相互作用ネットワーク11,12のいずれかであることを示唆している。 TLEとDMNの間、これらの共通点は、DMNの機能的結合がTLEで変更される可能性を高めています。この分析は、TLEにおけるDMNの関与への洞察を得るために、健康な対照にTLEを有する対象のDMNを比較します。 DMNのチーフハブに配置された種子の接続性-前部と後部ハブ領域は12を分析した。種子はretrosplenium /楔前部（RSP / PCUN）だけでなく、TLEを有する患者とIN腹内側前頭前野（vmPFC）からなる前部ハブからなる後部ハブに入れたDMNの後部と前部のサブネットワークを識別するために、健常対照。

<table><tbody><tr><td>画像解析ソフトウェアがインストールされた</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MRIマシン</td><td></td><td></td><td></td></tr>Linuxワークステーション</tbody></table>

側頭葉てんかんにおける機能的結合mriを用いてデフォルトモードネットワークのネットワーク解析

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

機能的結合、MRI（fcMRI）は時間の経過とともにBOLD信号変動の相関関係に基づいて、異なる脳領域の接続性を検証したfMRI法である。側頭葉てんかん（TLE）は、成人てんかんの最も一般的なタイプであり、複数の脳のネットワークを必要とする。デフォルトモードネットワーク（DMN）は、意識、休止状態の認知に関与し、発作が意識障害を引き起こすTLEに影響すると考えられている。てんかんにおけるDMNはfcMRIベースの種子を用いて調べた。 DMNの前部および後部ハブは、この分析においてシードとして使用した。結果は、基底状態の間TLEにおけるDMNの前部と後部のハブ間の切断を示しています。また、右TLEに接続機能の低下に伴い、左TLEで他の脳領域にDMNの接続性を増加が明らかにされています。分析では、種子をベースfcMRIは、TLEなどの脳障害で、脳のネットワークをプローブするために使用する方法を示します。

図1は 、DMNは後部シード（RSP / PCUN、赤-黄色）と前の種子（vmPFC、青緑色）からの接続性を明らかにした表示され、別の被験者群で見つかったネットワークとを比較し（ 図1A〜C）お互い、すなわち健常対照との間に残さTLE（ 図1F及び1G）と右TLE（ 図1Hおよび1I）に別々に比較して、すべてのTLE（ 図1Dおよび1E）の患者、その後、健常対照と比較した。左右のTLEの間の直接比較も（ 図1Jおよび1K）に示されている。 TLE TLEは、右または左TLEのいずれかを有する被験体を含む。対照と比較し、この複合グループは、前のDMN領域（...

側頭葉てんかん（TLE）でのデフォルトモードネットワーク（DMN）は、シードベースの機能的結合、MRI（fcMRI）を用いて脳の静止状態で分析されている。

側頭葉てんかんにおける機能的結合MRIを用いてデフォルトモードネットワークのネットワーク解析

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

本実験の全体的な目的は、統計マップを取得することです。これにより、健常対照群とてんかん患者における安静時fMRIスキャンの差を比較します。これは、側頭葉てんかん患者および健常対照群の被験者からfMRIデータを取得することによって達成されます。第2段階として、統計解析に適した状態にするためにFMRIの前処理を行います。次に、2つのグループ間で統計的に妥当な比較を行うため、前処理済みのFMRIデータを解析します。その結果、健康な対照群の脳ネットワークと比較して、てんかん患者の脳ネットワークに差異があることが示されます。これら2つのグループ間における脳ネットワークマップの統計的な差異に基づき、焦点発作によって現れるてんかんであっても、広範なネットワーク障害から生じる創発的特性であることがますます明らかになってきました。本手法の着想は、発作時におけるDEF Favoネットワークの重要性を認識し、側頭葉てんかんにおいて発作間にデフォルトLOネットワークの異常があるのではないかと考えたことから得られました。本プロトコルの研究対象集団には、3つのグループを含めるべきであると考えられます。そうでしょうか？側頭葉てんかん患者、左側頭葉てんかん患者、および健常対照群。合計で約35名の被験者が推奨されます。てんかん被験者群は、ビデオEEGモニタリング、PETイメージング、および神経心理学的検査によって決定された前側頭葉切除術の適応例など、側頭葉てんかんと診断された患者である必要があります。また、すべての被験者の脳MRIが正常であり、患者群においててんかん以外の神経疾患がないことを確認してください。撮像前にすべての被験者からIRBの承認および書面によるインフォームド・コンセントを得て、MRI安全性のスクリーニングを行う。患者はfMRIスキャン中も通常通り薬を服用し、発作直後のスキャンは避ける必要がある。本プロトコルで説明するすべての撮像には、3 TeslaのMRIシステムを使用すること。エコープランナーイメージング（EPI）シーケンスを用いて機能画像の軸方向スライスを取得し、解剖学的画像にはスポイルド勾配エコー（SGR）シーケンスを使用します。被験者にはリラックスして目を閉じ、静止した状態で待機してもらい、ここに示されるパラメータを用いて機能撮像を行います。また、S PGR T1強調高解像度構造撮像には、以下のパラメータを使用してください。各イメージングセッションは約20分間行います。まず、FSLソフトウェアを用いてfMRIデータのプリプロセッシングを開始します。FSL MCFLを使用して、頭部運動アーチファクトを除去してください。次に、FSLの脳抽出ツール（BET）を使用し、-fオプションでボールドファイルを指定して、脳以外の組織を除去します。これにより、脳組織のみを用いたさらなる解析ステップが可能になります。続いてFSLで、レジストレーションを含む最小限の処理による解析を実行します。上部の2つのボタンから、解析レベルに「first level analysis」を選択し、「full analysis」を「pre stats」に変更します。次に「pre stats」タブで、「bet brain extraction」のチェックを外し、「motion correction」で「none」を選択します。これらは既に実行済みであるためです。その後、機能画像を解剖学的画像にレジストレーションし、続いて標準MNI画像にレジストレーションします。これにより変換行列が生成され、後の解析において、標準空間で選択されたシードを被験者の脳空間へとワープさせるために使用されます。次に、standard_to_example_func.mat という名称で生成された変換行列を用いて、CSFおよび白質のROIを個別のBOLD空間に変換します。その後、FSLのmean_tsコマンドを使用して、CSFおよび白質ROIからタイムシリーズを抽出します。個々の被験者空間におけるROIをマスクとして使用し、ソフトウェアRを用いて抽出した時系列データを正規化します。これらの時系列データは、後に一般線形モデルの回帰変数として使用され、解析から対応するアーティファクト信号を除去するために利用されます。次のステップは、被験者の体動に関連するアーティファクトの除去です。体動パラメータの回帰については以下の通りです。FSL FEATを実行する前に、データタブで以下の設定を行ってください。入力ファイルとして、モーション補正済みかつブレイン抽出済みのファイルを使用し、TR値をデータセットに合わせて設定します。ハイパスフィルタリングには102秒のフィルタを設定し、関心のない超低周波信号を除去します。高周波信号を除去するためのローパスフィルタは、後ほどPres Statsタブ内で適用されます。モーション補正（motion correction）は「none」を選択してチェックを外し、脳抽出（brain extraction）のみにチェックを入れます。これらのステップは既に完了しているため、半値全幅（full width half maximum）5 mmを用いて空間平滑化（spatial smoothing）を行います。その後、statsタブ内で、6つのモーションパラメータとその時間微分を回帰させます。Convolutionについては「none」を選択し、「apply temporal filtering」にチェックを入れます。F SLM flirtの出力を利用して動きパラメータのテキストファイルを取得し、これをFEAT解析に入力して一般線形モデルで回帰させます。また、前のステップで抽出および正規化を行ったCSFおよび白質の信号をGLMに追加します。畳み込みには「none」を選択します。「temporal derivative」を追加し、「apply temporal filtering」のチェックを外します。上記で説明した前処理による残差を、シードベース相関に使用する必要があります。これらの残差は、まず0.1 hertzの低域PESSフィルタに通し、平均を減算して平均値をゼロにし、標準偏差で除算した後、100を加算してスケーリングする必要があります。シードは、標準MNI空間において直径6 mmで定義してください。MRIcronソフトウェアを用いて、後方および前方のシードをここに示す座標に設定します。これらのシード位置は、健常対照群において定義されていることに注意してください。その後、各被験者の個別の機能的脳空間へ、標準MNI空間からシードを変換する必要があります。この際、標準MNI空間から個別の機能的空間へシードを変換するために、以前に作成した変換行列を使用してください。次に、FSLのmean Tsコマンドを使用して、 previously demeaned and scaled residual（事前に平均除去およびスケーリングされた残差）から時系列を抽出します。その際、個々の被験者空間におけるシード領域をマスクとして使用します。抽出した時系列はソフトウェアRを用いて正規化します。シードボクセルとすべての脳ボクセルとの間の部分相関は、被験者ごとおよびランごとに個別に算出する必要があります。この操作を行うため、FSL FEATインターフェースの「Data」タブ内で「First-level analysis」を選択し、次に「Stats」および「Post-stats」を選択します。入力には、あらかじめ平均除去およびスケーリングを行った残差を使用してください。「Stats」タブで、ハイパスフィルターのカットオフ値を10,000に設定します。これは、残差に対してすでに100秒でのハイパス処理が適用されているためです。「use film pre whitening」の選択を解除し、事前に抽出および正規化されたシード時系列データを使用します。ポスト統計（post stats）タブ内のGLMにおいて、グループ解析を実行する前に、希望するZ統計量しきい値を2.0に設定します。被験者内のランを統合する場合、パラメータ推定値のコントラストに対してフィッシャーのZ変換を行う必要があります。相関分析から生成されたファイルであり、feet解析のregディレクトリから登録データを相関ランにコピーします。各被験者内のランを統合して、ハイアレベル解析を実行します。まず「higher level analysis」を選択し、次に「stats plus post stats」を選択してください。次に、「data」タブ内で「inputs are lower level feet directories」を選択し、「stats」タブで被験者のランを入力します。「mixed effects」を選択してください。Simple OLSで平均効果としてモデルを設定し、各被験者のランに対して値「1」を入力します。被験者間のデータオーバーランを統合するには、最小二乗法による単純混合効果分析を用いる必要があります。データタブ内で「higher level analysis」および「stats plus post stats」を選択してください。入力として下位レベルの feet ディレクトリを選択し、stats タブ内で被験者の統合 Run を入力し、「mixed effects」を選択します。単純 OLS では、モデルを 3 つのグループとして設定し、グループに 1 の値を入力してください。各被験者がゼロに属している場合は除外します。それ以外の場合、各ボクセルに対して、閾値設定のための3つのグループに対応する3水準の一元配置分散分析（one-way ANOVA）を用いてグループ解析を行います。Z統計量画像では、クラスター形成閾値をZ > 2.0とし、補正後のクラスター有意閾値をP = 0.05とすることで、相関マップ上の正確なZ値を得ます。結果に対して逆フィッシャーZ変換を行う必要があります。最後に、こちらの画面に表示されている特定のコントラストを使用します。この図は、後方のシード（後方帯状回後部や前楔前部を含む赤黄色）および前方のシード（腹内側前頭前皮質を含む青緑色）からのコネクティビティによって明らかにされたデフォルトモードネットワークを示しています。1行目は対照群のネットワークを、2行目は左側頭葉てんかんのネットワークを、そして最下行は右側頭葉てんかんのネットワークを示しています。以下の図では、これら3群間でのネットワークの比較を行っています。ここでは、健常対照群と比較した、右側頭葉てんかんおよび左側頭葉てんかんの統合群において、前方および後方のシードを用いて明らかにされたデフォルトモードネットワークを示しています。この図は、健常対照群と比較して、左側頭葉てんかんのみに用いられた同一のシードポイントで明らかになったデフォルトモードネットワークを示しています。こちらの図は、健常対照群と比較して右側頭葉てんかんのみで明らかになったネットワークを示しており、そして最後に、右側頭葉てんかんと比較して、左側頭葉てんかんの前方および後方のシードで明らかになったデフォルトモードネットワークが示されています。脳全体を含む機能的結合の研究は、てんかんの根本的なメカニズムを理解するために不可欠です。本実験では、デフォルトモードネットワークへの結合性を評価するためにシードベースの手法を用いました。側頭葉てんかんを研究する際、他の手法を用いて得られる結果がどのように異なるかを検証することは興味深いと考えられます。

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JoVE Journal

Medicine

医学

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同時MEGおよびEEGとの機能的マッピング

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学ぶ側頭葉てんかんにおける機能的結合MRIを用いたデフォルトモードネットワークのネットワーク解析。安静時fMRIデータを前処理し、健常対照群と患者群の脳ネットワーク差を統計的に比較する手法を解説します。

側頭葉てんかんにおける機能的結合MRIを用いてデフォルトモードネットワークのネットワーク解析

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