動的な被験者間の機能的結合連続によって駆動される瞬間に脳ネットワーク構成を明らかにするまたは通信パラダイム

私たちの方法のおかげで、機能的な脳のインタープレイが被験者間で同期化される瞬間を決定し、視覚化することができます。私たちのアプローチの主な利点は、被験者間の機能的脳応答の変化を統計的に健全な方法で動的に追跡する能力です。当社のパイプラインは、異なる被験者の機能シグナル間のシンクロニシティの評価を可能にします。

そして、これは、健康的なコントロールや自閉症や統合失調症などの病気や障害の影響を受けるものなどの異なる集団間で比較することができます。我々の方法は、異なる時間コースのセット間のシンクロニシティを動的に追跡しようとするあらゆる研究に利益をもたらすことができます。そして、これは、脳波などの他の撮像モダリティにも適用することができる。

このメソッドの視覚的なデモンストレーションにより、新しいユーザーは、メソッドのさまざまな処理手順と、グラフィカル ユーザー インターフェイスの機能を理解できます。イメージング手順のデモンストレーションは、当社の研究センターの主要なMRIオペレーターであるロベルト・マルトゥッツィです。分析で考慮される各ボランティアのために、スキャンされたボランティアが関心のある時間記録されたパラダイムを受ける少なくとも1つの機能的磁気共鳴画像またはfMRIセッションを行い、スキャンされたボランティアが目を閉じてスキャナーの中で休息し、眠りに落ちないように指示される1つの機能的イメージングセッションを行います。

次に、構造MRI体積を取得する。最初の前処理グラフィカル・ユーザー・インターフェース・ウィンドウを開くには、MATLAB ターミナルに JOVE_GUI1 を入力します。次に、[fMRI データの入力] をクリックし、適切な再調整された機能ボリュームを選択し、専用の編集可能なテキスト ウィンドウでデータの繰り返し時間を秒単位で入力します。

[T1 データを入力]をクリックし、3 つの適切な確率的組織タイプのボリュームを選択します。[モーション ファイルを入力]をクリックし、対象のセッションからモーション パラメータを含むテキスト ファイルを選択します。次に、データのトレンドを解除するかどうか、およびどの共変量を退行させるかを選択します。

データを前処理するには、「前処理」をクリックし、ウィンドウに表示が表示されるのを待ちます。オプションを変更し、[前処理] ボタンを再度クリックすると、データを別の方法で再処理できます。次に、MATLAB ターミナルに JOVE_GUI2を入力して、2 番目の前処理グラフィカル・ユーザー・インターフェース・ウィンドウを開き、「データの選択」をクリックして、前処理済みデータ・ファイルを選択します。

[アトラスを選択]をクリックし、パーセルに使用するアトラスを表すニューロイメージング情報技術イニシアチブまたはNIFTIファイルを選択します。[逆ワープを選択]をクリックし、モントリオール神経研究所からネイティブスペースへの変形フィールドを表すNIFTIファイルを選択します。次に、fMRI ボリュームを選択して、fMRI データ・ボリュームのいずれかを選択します。

スクラブ関連の情報を入力するには、スクラブ タイプ リストで、タグ付けされたフレームの前後にスクラブするフレームの数を選択します。スクラブしきい値テキスト ウィンドウで、fMRI ボリュームをミリ単位でスクラブするフレームの基準値を入力します。次に、反復時間で被験者間機能相関または ISFC 計算に使用するスライディングウィンドウWのサイズを入力し、「プロット」をクリックして、スクラブおよびフィルタリングのステップの前後に指標のアトラス時間コースを表示します。

スライディング ウィンドウの ISFC 計算の場合は、MATLAB ターミナルに JOVE_GUI3を入力して最初の ISCF 関連のグラフィカル ユーザ インタフェース ウィンドウを開き、[データのロード] をクリックして、適切なデータ ファイルをすべて選択します。選択したセッション セグメントに位相ランダム化を実行するかどうかを選択し、接続の測定値を計算するウィンドウ サイズを繰り返し時間単位で入力し、連続するウィンドウをシフトする繰り返し回数のステップ サイズを入力します。セッション・タイプ表を変更して、同じ実験条件で、異なるタイプのセグメントにタグを付けるために整数の数を増やして、ロードされたセッション・セグメントのどれが取得されたかを指定します。

適切な編集可能テキストウィンドウで、ISFC 計算を実行するブートストラップの数と、ISFC 計算の各フォールドの参照グループを構成する必要がある対象の数を入力します。[タイミング パラメータ]セクションで、時間コースのサブ部分を分析する必要がある仕様を入力し、[プロット]をクリックして ISFC 計算を実行します。ディスプレイは、ブートストラップのフォールドの経過量と共に徐々に更新されます。

2 番目の ISFC 関連のグラフィカル・ユーザー・インターフェース・ウィンドウを開くには、MATLAB ターミナルに JOVE_GUI4 を入力します。刺激関連の ISFC 出力ファイルを選択するには、[ISFC データのロード] をクリックし、刺激関連の ISFC 出力ファイルを選択します。NULL ISFC 出力ファイルを選択するには、[NULL データのロード] をクリックし、使用される NULL データ生成スキームに応じて、休止状態 ISFC またはフェーズランダム化刺激関連の ISFC 出力ファイルを選択します。

次に、[コードブックの読み込み] をクリックし、コードブック ファイルを選択します。適切な編集可能テキストウィンドウで、大幅な変更を強調するために ISFC 時間コースをしきい値とするアルファ値をパーセントで入力します。NULL 分布を構築するには、[プロット]をクリックして、特定の接続に対して使用可能なすべての NULL ISFC 測定値が集計され、その後に刺激関連の ISFC 測定値が選択したアルファ値に従ってしきい値に設定される ISFC しきい値プロセスを開始します。

異なる時間ポイントで ISFC 空間パターンを視覚化するには、ISFC 遠足プロットの下のスライダーをドラッグします。これらの代表的なセッションでは、評価された映画は、386秒から678秒まで映画に続く休息状態セグメントで5〜353秒で表示された。また、被験者ごとに1つの310秒だけ休止状態セッションが取得された。

ISFC時間コースは、応答阻害を媒介する領域と、それぞれ移動する物体、感覚協調、または単語の意味の処理の期待に関与する3つの異なる代表接続に対して、W10とW5の繰り返し時間のウィンドウ長さで生成された。W 5の繰り返しでノイズが大きくなり、時間ロックされたISFCの変化は、接続1と2つの映画鑑賞時間コースで観察されます。ここでは、統計的に有意な時間ロックされたISFC過渡を示す被験者の割合が、同じ3つの接続について示されている。

より堅牢な ISFC 測定により抽出が容易になり、より多くの偽陽性が検出されるにつれてアルファ値が大きくなるため、トランジェントはより大きなウィンドウ長でより多くなります。これらの代表的なデータでは、特に1つの映画抽出物が移動物体に関連する応答阻害に関与し、広範囲にわたるISFC変化を推進した。ウィンドウの長さは、堅牢な推定値に対して短すぎるか、ISFC のダイナミクスをキャプチャするには長すぎる必要があります。

また、偽陽性を制限するために十分に厳しいアルファ値を使用する必要があります。ISFC測定は、特別な時間的特徴検査のために全脳ISFC状態にクラスタ化することができる。また、重要な ISFC 過渡は、情報フローを反映したグラフとして表すこともできます。