Name: 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 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-03-21T13:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 36 s
Description: 学ぶ、fMRIを用いた動的な被験者間機能的結合連続の追跡法。健常者と自閉症・統合失調症などの患者群の脳ネットワーク構成を比較し、神経同期メカニズムの理解に貢献する。

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この作業は、次の各部分で支えられました: 研究 (庁、センターの生体イメージング (CIBM)、(TB し DVDV) Bertarelli 財団スイス国立科学財団 (DVDV に許可番号 205321_163376)tempofront 付与数 04701 ALG)。著者は, MRI のオペレーターとしてこの作品のビデオ コンテンツへの貢献のロベルト ・ Martuzzi とジュリア プレティを感謝したいし、ボランティアをスキャンします。

著者が明らかに何もありません。

健常者のデータセットの私達はどのように同期の交差件名増加を示し、FC、ISFC トランジェントの減少は一時的ローカライズされた映画キュー、静的説明を超えて情報を提供するを一致させます。交差件名の相関関係の使用措置刺激駆動機能の再構成に関する分析を集中することができますは、1 つはまた研究の人口の間で共有される効果に調査結果が制限されることわかっていなければならない: それ故に、低レベル感覚処理は、正面処理40と比較して過剰表現する予定です。この制限をバイパスするには、をも最も強く科目ごとに異なる領域を抽出する能力を持つ新しいメソッド開発41であります。
導入の方法論からもう一つの制限は、ISFC 過渡時間コースの時間分解能を逐次アプローチ15に比べて低く、スライディング ウィンドウの側面から発生します。私達を示した、動的 ISFC の再構成、適切に解決するに十分に低いウィンドウの長さ間のトレードオフが必要です、堅牢なを取得するのに十分な大きさのサイズを見積もります。体制で 2 つの重要な手順を抽出 ISFC トランジェントが接続で本当に発生する変更を反映を確保する: 最初、ウィンドウの長さ32; の逆で地域の時間のコースの高域通過フィルター第二に、刺激関連データと比較して同一集録パラメーターとの関連の null 配信の生成のため休息状態 ISFC データの利用。もちろん、後者も、必要です長いグローバル取得時間刺激関連セッションの上に休んでいる状態データを収集できます。以上の安静状態の録画を回避するための代替アプローチ、としてまた、動的機能的結合解析でよく使われるアプローチ刺激に関連する時間のコースから直接相無作為化データを生成する可能性を提供します。23,24しますセッションのサブセットのさらなる評価に明らかにした休息状態 null メソッドはより保守的な、偽陽性になりやすいため、ISFC エクスカーション検出のグローバル パターンともほぼ同様の両方の方式 (参照。補足図 5)。
<img alt="Supplementary Figure 5" src="/files/ftp_upload/59083/59083sfig5.jpg"> 補足図 5: null データ生成メソッド間で検出の ISFC エクスカーション。安静 (左カラム、青プロット) または接続を介して抽出 ISFC ツアーの割合、相ランダム化 (右側の赤いプロット) null データの発電方法。下のプロットは、最初の 3 つの考えの脳から発せられる接続のはめ込み式です。エラーは、科目間での標準偏差を表します。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59083/59083sfig5large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
安静状態の獲得の期間は実際に解析の重要なパラメーターに関連している: α 値。上記例示としてあまりにも寛大な選択、大量誤検出された ISFC トランジェントに します。利用可能な休息状態データ量が大きいほどより厳格な達成可能な偽陽性率、しきい値は、null の分布からより多くの極端な値に基づいてことができますので。指示として n = 299 アトラス地域としてここ 5,762 休息状態データ ポイントの我々 の記録を与え、我々 は最高の状態で 0.01% に近い α 値を達成できると (手順 5.2.6 数学的な詳細を参照してください)。
任意 fMRI 解析に係る別の重要なポイントは、分析されたデータ30,42から可能なモーション関連成果物の厳密な除去にあります。特に、スキャナーの動きをマーク展示病気の人口に導入されたパイプラインに適用する場合、お勧めします実行統計解析における共変量として運動変数を含む上に別途プリプロセス手順は、ウェーブレット ノイズ除去43または ICA 香り44など実行します。グループの比較、例えば、健康と病気のグループの間 ISFC トランジェントを比較する興味 (ボルトンら25人口の例診断を参照の両方のグループに並列に記述されているアプローチを実行することによって容易に行うことが自閉症スペクトラム障害)。ただし、グループの違いは、2 つの異なる設定で発生する可能性: (1) 欠席 ISFC を 1 つのグループ、またはそのグループ内 (2) より異種の進化の変更します。これら 2 つの要因を収拾するため、健常者のブートス トラップの手順に参照グループとして設定を使用して、病気のグループのもう一度のパイプラインを実行する必要があります。前者の場合は、後者がないに対しは、不在応答になりますまだ。
我々 はここで説明したもの、上に導入の方法論はまた有望な将来の道を切り開く: 脳を定量化する指標から接続する派生45、脳グラフと捉えるべき ISFC 過渡マップ分析側からまたは動的 ISFC 状態クラスタ リングによるアプローチを介して抽出でき、時空間特性17,46の観点から評価。さらに、ピアソンの相関係数 FC47,48の微妙な側面を明らかにするよりもより高度な接続の測定ツールの使用を想定可能性がありますも 1 つ。
実験的側面から当社のパイプラインのパラダイムの拡張セットへの応用が有望な視点: たとえば、映画ではなくここでは、研究 1 つでした想定音楽49または物語13の部分を使用するには 50時間ロックの刺激として。また、それもが想像できから hyperscanning51、自然主義的な社会的コミュニケーション52,53をプローブします。

機能的磁気共鳴画像 (fMRI) は、非侵襲的外部刺激による脳活動の変化を監視するためのツールになっています。具体的には、鮮やかな関心は、統計地域活性化時間コース、機能的結合(FC)1と呼ばれ、一般にピアソンの相関として計算されます相互の理解について浮上しています。係数。脳全体の機能の交錯は、基になるタスク2,3,4の関数として再構成する広く示されています。
この入門の特性を超えて行くには分析の 2 方向別々 に続いている: 時間ロックの刺激により指定された脳の領域に誘導される反応が異なる科目5 間で片肺に認められた、一方で、.認知6,7,8,9と脳疾患10,11 の私達の理解を絞り込む可能性を示したこの間相関を対象(ISC) の定量化.さらに、この交差件名相関アプローチは地域間シンクロニシティ12、被験者間の機能的相関(ISFC) アプローチ13として知られてなったものでの評価にも拡張されました。
その一方で、FC 再構成の動的味は高められた注意を受け取り始めた (のハチソンら14プレティ、ボルトンおよびヴァン ド ヴィル15、ゴンザレス カスティロと Bandettini16最近のレビューを参照してください、安静状態とタスク ベースの両側にこの質問)。徐々 にシフト時間サブ窓17,18,の行動課題のコンテキストで追加の洞察力を明らかに連続相関測定を通じて時間をかけて全体脳 FC 変更を追跡できる特に、19,20。
ここでは、これらの 2 つの手段を組み合わせた方法論的フレームワークを提案する.確かに、私たちは、時間ロックの自然主義的なパラダイムに曝露された被験者間地域間シンクロニシティの進化を追跡するためのスライディング ウィンドウ方式で ISFC を計算します。メソッドの交差件名側面を通して解析が自発的な fMRI 変更 (これは相関科目全体) が強く減衰しながらに刺激駆動の効果に焦点を当てた。安静状態とタスク誘発活動パターンますます個別のプロパティ21,22によって特徴付けられると理解されているために、これは重要です。
キュー (聴覚、視覚的、社会等) の多様なセットが時間の経過とともに結合は自然主義的なパラダイムを探るときに特に、メソッドの動的コンポーネントに関してはタスクの刺激のより完全で正確な特性評価できます。さらに、重要な動的変動の音の統計的評価は熱く討論された23,24をされており、我々 のアプローチは特定分析のこの側面の世話を通じて重要な ISFC 変更を分離することによって適切な null データを比較します。
我々 は誰のため時空 ISFC 変更プロフィール ローカライズされた映画のサブの間隔を正確に抽出することができます起因であることを示す音響映画刺激にさらされている健常者の一連のメソッドを示しています。そうすることで、ユーザーによって選択される主な解析パラメーターの影響について述べる。提示された調査結果は、以前に公開されたデータ25,26の一部に基づいています。

<table><tbody><tr><td>Freesurfer version 6.0</td><td>Laboratory for Computational Neuroimaging, Martinos Center for Biomedical Imaging, Boston (MA), USA</td><td>https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/DownloadAndInstall</td><td>機能的磁気共鳴イメージングデータのさまざまな処理、可視化、解析ステップを実行できる MATLAB 互換のツールボックス</td></tr><tr><td>MATLAB_R2017a</td><td>MathWorks</td><td>https://ch.mathworks.com/downloads/</td><td>MATLAB計算ソフトウェアの作業バージョン(バージョン2014aまたはそれ以降を使用する必要があります)</td></tr><tr><td>統計的パラメトリックマッピングバージョン12.0(SPM12)</td><td>Wellcome Trust Center for Neuroimaging、University College London、London、</td><td>UK https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/</td> <td>機能的磁気共鳴イメージングデータの統計分析を実行できるMATLAB互換ツールボックス</td></tr><tr><td>Tim-Trio 3 T MRIスキャナーSiemens</td><td></td><td>https://www.healthcare.siemens.ch/magnetic-resonance-imaging/for-installed-base-business-only-do-not-publish/magnetom-trio-tim</td><td>被験者の脳機能活動が記録される磁気共鳴画像スキャナー(3T時)</td></tr></tbody></table>

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

Dynamic Inter-subject Functional Connectivity Reveals Moment-to-Moment Brain Network Configurations Driven by Continuous or Communication Paradigms

各種刺激; 私たちの脳が反応するかを理解する機能的磁気共鳴イメージングのタスクベースのクマの大きな可能性これは、しばしば機能加工の動的な面を考慮することがなく実現し、分析の出力は通常タスク駆動型効果の結合された影響と脳の活動の基になる自発性変動のアカウントします。ここでは、これらの制限を超えて移動することができます新規方法論的パイプラインを紹介: 解析手法のスライディング ウィンドウの使用は時間をかけて機能変更の追跡を許可し、交差件名相関測定によるアプローチができます純粋な刺激に関連する効果を分離します。厳格な閾値処理プロセスのおかげで被験者間の機能関係の大幅な変更を抽出、分析します。
自然主義的な視聴覚刺激を受けた健常者のセット、映画の特定の手がかりに解明の機能再構成を結ぶことによってアプローチの有用性を示す.紹介方法については、本手法によって 1 つ脳活動 (特定の接続の進化) のいずれか時間プロファイルをキャプチャしたり、キー時刻時点で空間のスナップショットに焦点を当てます。私達は全体のパイプラインの公に利用可能なバージョンを提供し、その使用およびステップ バイ ステップの重要なパラメーターの影響について説明。

ここでは、n と考えた = 15 開発、通常 (TD) 科目通知の書面による同意を得た人。右利きの男性 (23.42 ± 7.8 歳) だった。選択したパラダイムは、太陽への露出の危険性についての若者のための音響科学ドキュメンタリーだった。視覚、聴覚、社会的刺激の大規模な配列が含まれていて、 https://miplab.epfl.ch/index.php/miplife/research/supplement-asd-studyで見ることができます。
件名 (実行1と実行2) 評価の映画は 5 から表示 353 あたり 2 つのセッションを取得しました s (5.8 分期間)。休息状態セグメントも後 386 678 ~ s (4.9 分期間)。さらに、1 つだけ安静セッション (経営3) を取得しました (閉所恐怖症に苦しんでいるものを除く) 各教科、310 の持続的な s (5.2 分)。例の映画のシーンや取得データのタイミングは、図 1 aにまとめたものです。重要なは、獲得プロトコルではなかったという意味で最適な映画露出は波及効果27; によって部分的破損可能性があります直後後を買収その休息状態録音私たちが作る統計閾値の設定サンプルの満足のいく量を持っている現在の調査結果でこのデータを使用するが、これはできる限り回避する必要があります。
我々 はすべてのセッションをフレームの 10% 以上が 0.5 mm のしきい値で、ごしごしし、Craddock ら34 (2 つレベル相関アルゴリズム) 299 の合計のための地域の時間コースを生成するから分配を考慮除外異なる脳の領域。
実行1と実行2、および (3) 休憩状態実行3録音の休息状態のサブパート RUN1 と実行2、(2) の部分を (1) の映画見て ISFC も個別に計算しました。我々 に使用されるウィンドウの距離 W = 10 メイン TR の結果を提示し、W の低い値にそれらを比較 = 5 tr. 出力ステップ サイズ常に残ったトランジスタ Bootstrapping だった 1 と実行 6 セッションを含む 250 以上のひだが各参照グループにセグメントします。
図 1 b W で生成された ISFC 時間コースが表示されます = 10 TR と W = 5 TR 3 つの異なる代表的な接続: 接続 1 関与下頭頂領域関連オブジェクトの移動の期待に左 (MNI 座標: 41,9,32)35と右の前頭弁蓋部領域反応抑制にリンク (-34、-52, 45)36。この後者の領域も関与していた接続 2 と 3 にそれぞれ感覚調整 (54,6,34)37, に関与する領域と言葉 (6,62,9)38の意味の処理に関連付けられて。
ウィンドウの長さにわたって比較 W = 5 TR の設定を明らかにする、被験者の変化全体的な W と比較してどちらの映画見て、休憩状態のセグメントの場合でより大きい = 10 TR、スライディング ウィンドウ解析39で知られている現象。1、接続ウィンドウの長さ、ローカライズされたサブパートに関係なく映画を見て録画のため (約 55 で s) 強い、同期 ISFC 増加科目、主として休憩状態の場合は、値の範囲を越えるを示しています。したがって、我々 は私たちのしきい値選定法に重要な ISFC 過渡としてこの時間的サブパートをキャプチャする期待します。
接続 2 の遵守と同様のダイナミクスが、w = 5 TR、増加し大きなスライディング ウィンドウ方法論関連ノイズによる安静状態時間のコースと比較して収拾に難くなります。接続 3、映画への明確な応答がない場合を反映している、したがって、映画見て、休憩状態の時間のコースから変動が似ています。この分析の段階で期待される成果は、明確な刺激誘起再構成を示す接続と応答しない接続のミックスです。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59083/59083fig1.jpg"> 図 1: 集録タイミングと例 ISFC 時間コース。(A) 被験者による見た映画に幅広い社会的な状況 (例画像 1 と 4)、カラフルなパネル (例画像 2 と 5)、科学的な解説と背景風景 (例 3) が関与しています。サブジェクトごと買収された 3 つのセッション: 2 (1を実行し、2を実行) は映画刺激を含まれて (5 353 ~ s、緑色で強調表示) - 安静期間が続く (678 に 386 から s、黄色で示されている)、中 (経営3) の 1 つにのみ安静状態の記録 (310 s 期間、オレンジ色で表示されます) で成っていた。(B) 3 つを示す接続 (C1、C2、C3、それぞれダーク グリーン/レッド、ライト グリーン/オレンジとターコイズ/イエロー トレース)、映画を観る (冷たい色) または安静 (熱い色) の間に時間をかけて ISFC の進化。W = 10 TR (左のパネル)、映画を観る ISFC 変更より多く主スタンド W に比べて = 5 TR (右側のパネル)。各トレースでは、1 つのセッションの ISFC 時間コースを反映しています。この図は、ボルトンら25から一部変更されています。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59083/59083fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
図 2 aは、上記と同じ 3 つの接続のための ISFC 時間コースの統計しきい値を次結果を表示します。すべての科目が同時に同じ ISFC 増加を受けた 1 という時間コースの値がポイントします。値が 0 の場合、件名には大きな ISFC 変化; 施行しなかったの-1 の値は、すべての科目にわたって同期 ISFC の減少を表します。前に、我々 の対照として W = 5 TR と W = 10 TR と我々 もハイライト 2 α 値の例: α = 0.01% と α = 5%。
下部ウィンドウの長さ上記観測とフィッティング、抽出された重要な ISFC 変更の量が減ります。接続 1、両方 W = 5 TR と W = 10 TR、ただし、同じ特定の時点を抽出 (t = 55 s) として強い ISFC 増加を示します。約 5 の血行力学的遅延を取って考慮 s、これは映画のサブパートに対応色付きの線が、人形に向かって正面にある (46-49 秒)、オブジェクトの移動に関与する領域の役割にふさわしい突然停止したとき期待と応答抑制35,36。
Α 0.01% から 5% を増加しているとき 1 つは検出された ISFC トランジェント、多くの偽陽性を含む可能性が高いと予想はるかに少ない時間の同期を示すのはるかに低い特異性を観察できます。
T ISFC の重要な変更の全体脳空間マップを示しています図 2 bデータに対して設定できるもう一つの視点として = 55 s。映画のワンシーンへの応答をここで説明した例の接続をはるかに超えて拡張すること見ることができます。
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59083/59083fig2.jpg"> 図 2: ISFC パターンの時空のスナップショット。(C1、C2、C3、それぞれ暗い緑、軽い緑、青緑色トレース) を示す接続が 3 つの科目全体の平均 (A) ISFC 過渡時間のコース。ISFC 変更を行なった映画のシーンは明るい灰色で強調表示されます、例の画像が描かれています。W = 10 TR (プロットの左列) ISFC 変更より、W = 5 がより強く検出される TR (プロットの右側の列)。Α = 0.01% (プロットの一番上の行)、ローカライズされた映画キューに対する特異性は α = 5% (プロットの最下行) よりも大きい。各トレース セッションは 1 つの ISFC 過渡時間コースを反映して、エラー対策として両側 95% 信頼区間が表示されます。(B) の W = 10 TR と α = 0.01% t ISFC トランジェントのきちんとした、制限された空間パターンがある = 55 s (ピーク ISFC 過渡値 C1);W = 5 TR と α = 5% 重要な ISFC この時点で変化の接続がずっと数が多い。5 人程の血行力学的遅延仮定に注意してください、説明で s (すなわち, 55 の値 50 で映画刺激に関連してここに s)。この図は、ボルトンら25から一部変更されています。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59083/59083fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。

どのような瞬間にパラダイム (一時的な視点) の領域 (空間的視点) 間、機能的結合の重要な再構成は、機能的磁気共鳴画像を特定するという説明のアプローチの目標時間ロックの刺激の再生中に録音。

Task-based functional magnetic resonance imaging bears great potential to understand how our brain reacts to various types of stimulation; however, this ...

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。

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オープンエンド共同学習における脳間同期:fNIRS-ハイパースキャン研究

個人の結合された脳間のダイナミクスは、主にfNIRSと脳の同時記録信号(すなわちハイパースキャン)を使用して、互いに調整する際に脳間同期(IBS)によってますます表されています。fNIRSハイパースキャン研究では、IBSは、時系列を非常に直感的な方法で見ることができる時間周波数空間に拡張する利点があるため、ウェーブレット変換コヘレンス(WTC)法を通じて一般的に評価されています。観察されたIBSは、試験、パートナー、および条件の順列ベースのランダムペアリングを介してさらに検証することができます。ここでは、fNIRS技術を介して脳信号を取得し、WTC法を介してIBSを計算し、ハイパースキャン研究で順列することによってIBSを検証する方法を説明するプロトコルが提示される。さらに、fNIRSシグナルの選択、データ前処理の方法、計算のオプションパラメータなど、上記の方法を使用する際の重要な問題について説明します。要約すると、WTC法と順列を用いて、fNIRSハイパースキャン研究でIBSを分析するための潜在的に標準的なパイプラインであり、IBSの再現性と信頼性の両方に寄与する。...

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