Name: Medição de fronto-límbico Atividade Usando um emocional Oddball Task em Crianças com Familial alto risco para Esquizofrenia (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-12-02T14:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 8 s
Description: Aprenda a medir ativação fronto-estriato-límbica em crianças com alto risco familiar para esquizofrenia usando fMRI durante tarefa emocional oddball. Este método não invasivo revela padrões cerebrais alterados.

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Agradecemos a Erin Douglas, Anna Evans e Carolyn Bellion por suas contribuições para o recrutamento de participantes e avaliação clínica. Também agradecemos a Michael Casp, Zoe Englander, Justin Woodlief e James Carter por suas contribuições para a coleta e análise de dados, e a Robert M. Hamer pela consulta sobre análise estatística e edição do manuscrito. Por fim, agradecemos aos indivíduos e suas famílias que participaram deste estudo. 
Este estudo foi apoiado pelo Conte Center grant P50 MH064065 do Instituto Nacional de Saúde Mental. O Dr. Hart foi apoiado pelo T32 HD040127 do Instituto Nacional de Saúde Infantil e Desenvolvimento Humano.

As técnicas de pesquisa utilizadas durante este estudo foram aprovados pelos conselhos de revisão institucionais (IRB), da Universidade de Duke e da Universidade da Carolina do Norte - Chapel Hill. 1. Imagem Design Grupo de trabalho <ol><li> Gerar uma tarefa comportamental baseado em eventos que apresenta estímulos alvo raras (um círculo) dentro de uma sequência de estímulos padrões mais frequentes (imagens mexidos). Um esquema da tarefa é mostrado na Figura 1. Apresente a tarefa utilizando software CIGAL 10. </li></ol><img alt="figura 1" src="/files/ftp_upload/51484/51484fig1.jpg" /> Figura 1. Esquema de Design Grupo de trabalho. Este número foi modificada a partir de Hart et al. 20, com permissão. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51484/51484fig1large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <ol style="margin-left: 40px;"><li> Escolha comoet de estímulos aversivos e um conjunto de estímulos neutros do banco de dados Internacional Affective Picture System (IAPS). Imagens IAPS são classificados em uma escala de 1-9, a fim de refletir os níveis de excitação e valência 11. Números altos indicam maior valência positiva e excitação. Selecione um conjunto de imagens que são adequadas à idade para o grupo de estudo, tais como imagens de cobras, aranhas ou outros animais. Nota: As imagens aversivas-tarefa irrelevante utilizados para este estudo teve uma classificação média valência de 3,38 (DP = 1,78) e uma classificação média excitação de 6,14 (DP = 2,08). As imagens estímulos neutros teve uma valência média de 6,21 (DP = 0,26) e uma classificação média excitação de 3,72 (DP = 2,15). </li><li> Programe o script da tarefa de tal modo que as imagens são apresentadas em uma ordem pseudo-randomizados para 1.500 ms com um 500 ms significa intervalo inter-estímulo. Estímulos presentes alvo e imagens neutras-tarefa irrelevante não mais freqüentemente do que a cada 15 segundos e fazer com que cada cerca de 4% dos estímulos. Jievento tter tempos de início, a fim de proporcionar uma melhor resolução da função de resposta hemodinâmica. </li></ol><ol start="2"><li> Criar 8 conjuntos de imagens, uma para cada um dos 8 corridas funcionais de tal forma que os participantes são apresentados com um total de 40 metas e 40 imagens neutras-de tarefas irrelevantes ao longo de todos os 8 corridas. </li></ol> 2. Configuração de participantes e Digitalização <ol><li> Recrutar crianças e adolescentes entre as idades de 9 e 18 anos que são ou indivíduos de controle saudáveis ​​ou que estão em alto risco familiar para a psicose. <ol><li> Certifique-se de que os indivíduos saudáveis ​​não têm doenças psiquiátricas ou quaisquer membros da família de primeiro grau com uma doença psiquiátrica. Certifique-se de que os participantes de risco familiares têm pelo menos um parente de primeiro grau (pai ou irmão) com esquizofrenia. Não se excluí-los para a presença de outras doenças psiquiátricas em parentes de primeiro grau. </li><li> Idade e gênero match participantes saudáveis ​​com participante do grupo de risco familiars. </li></ol></li><li> Adquirir o consentimento informado dos participantes com idade superior a 18. Para os menores, adquirem o consentimento informado dos pais / responsáveis ​​legais. Além disso, adquirir consentimento escrito de menores que estão a tomar parte no estudo. </li><li> Coloque os participantes em um scanner de ressonância magnética simulada, a fim de familiarizá-los com o meio ambiente. Coloque uma gravação de ruído scanner e tê-los completar um treino da tarefa comportamental, a fim de garantir que eles compreendam as instruções de tarefas. </li><li> Coloque o participante do Scanner MRI e adquirir todas as varreduras do cérebro de localização necessárias e / ou imagens anatômicas. </li><li> Usando uma caixa de entrada MRI-safe, diga aos participantes para pressionar um botão com o dedo indicador em resposta a todos os estímulos alvo e outro botão com seu dedo médio para todos os outros estímulos. </li><li> Na sequência de varredura fMRI, recolher avaliações subjetivas de excitação e valência para as imagens utilizadas no estudo de um subconjunto de participantes. Os Currenestudo t obtido classificações de 15 controles e 13 com alto risco familiar. </li></ol> 3. Aquisição de Imagem <ol><li> Coloque os participantes em um scanner de ressonância magnética 3,0 Tesla. Em primeiro lugar, adquirir um conjunto de imagens estruturais, incluindo uma imagem 3D anatômica T1-contraste coplanar usando uma seqüência de aquisição mimada pulso lembrou-gradiente (TR: 5.16 ms; TE: 2.04 ms; FOV: 24 cm; matriz de imagem: 256 × 256; Virar Ângulo de visão: 20; voxel tamanho: 0,94 milímetros × 0,94 milímetros × 1,9 milímetros; 68 cortes axiais). </li><li> Adquirir dados de imagem funcional utilizando um gradiente echo seqüência de imagem eco-planar com cobertura total do cérebro (TR: 2000 ms; TE: 27 ms; FOV: 24 cm; matriz de imagem: 64 × 64; Virar Angle: 60; tamanho voxel: 3,75 mm × 3,75 milímetros × 3,8 mm; 34 cortes axiais), de modo que a atividade cerebral pode ser medida durante a execução da tarefa comportamental. Execute esta sequência de imagens para cada execução da tarefa comportamental. Cada execução deve consistir de 120 pontos de tempo de imagem. </li><li> Apresentar o task em 8 corridas funcionais, cada um com duração de aproximadamente 4 min. </li></ol> 4. Análise <ol><li> Processamento de Imagem: Open fMRI Analysis Tool Expert (FEAT) em FSL 12. Selecione análise de primeiro nível e Pré-stats. <ol><li> Na guia &quot;Dados&quot;, selecione o número de imagens de entrada e digite o caminho para cada uma das imagens de RM que você vai processar. Definir o diretório de saída. Digite os volumes totais, número de aquisições descartados, eo TR. </li><li> Na guia &quot;Pré-estatísticas&quot;, defina a correcção de movimento para MCFLIRT, do Ordenamento do alisamento FWHM a 5 mms, e &quot;Fatia de correcção de temporização&quot;. Selecione &quot;extração cérebro BET&quot; e &quot;Highpass&quot; filtragem temporal, mas não selecionar B0 unwarping (uness você tem um mapa de gradiente de campo) ou &quot;I ntensitiy normaization&quot;. 12,14. </li><li> Na guia &quot;Registro&quot;, selecione &quot;stru Principalimagem ctural &quot;. Digite o caminho para a imagem ponderada em T1 despojado-crânio do sujeito. Use uma pesquisa normal linear com pelo menos 6 DOF. Selecione a caixa de seleção espaço padrão. Digite o caminho para a imagem atlas MNI. Use um normal, linear pesquisar com 12 DOF. Pressione Go. </li><li> Excluir participantes com o movimento da cabeça superior a 3 mm no X, Y ou Z.. </li></ol></li><li> Nível 1: Compare os dados entre as condições de tarefas dentro de um único prazo. Abrir FEAT. Selecione &quot;análise de primeiro nível&quot; e &quot;Estatísticas + Pós-stats&quot;. <ol><li> Na guia dados, defina o número de entradas e digite o caminho para cada uma das imagens de RM. Digite um caminho para o &quot;Diretório de saída&quot;. Entre os &quot;Total de volumes&quot;, número de aquisições descartados, eo TR. </li><li> Na guia &quot;Estatísticas&quot;, marque a caixa de seleção &quot;Use FILM prewhitening&quot; 16. Pressione o &quot;modelo completo sebotão tup &quot;. Defina o &quot;Número de EVs Original&quot; para o número de condições da tarefa. Para cada condição, selecione &quot;Custom (3 formato de coluna)&quot; a partir do menu drop-down forma básica e &quot;Double-Gama HRF do menu&quot; Convolution &quot;drop-down 17,18 e selecione um arquivo de texto contendo a velocidade tarefa. <ol><li> Formatar esse arquivo de texto em 3 colunas com uma entrada para cada &quot;evento&quot; do tipo de dado. A primeira coluna deve conter o tempo de latência (em segundos), o segundo deve conter a duração (em segundos), e o terceiro deve conter o peso evento. No separador Contraste &amp; F-testes, criar um contraste para cada condição de tarefa e um para cada comparação. </li></ol></li><li> Sobre o &quot;Post-estatísticas&quot;, selecione &quot;cluster&quot; no menu drop-down &quot;Thresholding&quot; e defina o &quot;limiar Z&quot; e Cluster P threshold a 2,3 e 0,05, respectivamente, 8,19. </li><li> Na guia &quot;Registro&quot;, selecione &quot;imagem estrutural Principal&quot;. Digite o caminho para a imagem ponderada em T1 despojado-crânio do sujeito. Use uma pesquisa normal linear com pelo menos 6 DOF. Selecione a caixa de seleção &quot;Standard espaço&quot;. Digite o caminho para a imagem atlas MNI. Use uma pesquisa normal, linear com 12 DOF. Pressione o botão &quot;Go&quot;. </li></ol></li><li> Nível 2: Compare os dados entre as execuções para cada condição de tarefa. Abrir FEAT. Selecione &quot;análise de nível superior&quot; e &quot;Estatísticas + Pós-estatísticas&quot; a partir do menu drop-down. <ol><li> Na guia dados, selecione &quot;As entradas são diretórios FEAT de nível inferior&quot;. Defina o número de entradas e digite o caminho para cada uma das imagens de RM. Digite um caminho para o &quot;Diretório de saída&quot;. </li><li> Na guia &quot;Estatísticas&quot;, altere os &quot;efeitos mistos: flame1&quot; caixa de seleção para &quot;Fixed EFEITOS &quot;. Pressione o botão&quot; assistente de configuração Model &quot;botão. Selecione&quot; média do grupo único &quot;e clique no botão&quot; Processar &quot;. </li><li> Na guia &quot;Pós-estatísticas&quot;, selecione &quot;cluster&quot; no menu drop-down &quot;Thresholding&quot; e defina o &quot;limiar Z&quot; e limiar de &quot;Cluster P&quot; para 2,3 e 0,05, respectivamente, 8,19. Pressione o botão &quot;Go&quot;. </li></ol></li><li> Nível 3: Compare os dados entre os sujeitos para cada condição de tarefa em todas as corridas. Abrir FEAT. Selecione &quot;análise de nível superior&quot; e &quot;Estatísticas + Pós-estatísticas&quot; a partir do menu drop-down. <ol><li> Na guia dados, selecione &quot;As entradas são 3D lidar imagens de diretórios feat.&quot; Definir o número de entradas e digite o caminho para cada uma das imagens de RM. Digite um caminho para o &quot;Diretório de saída&quot;. </li><li> Sobre a &quot;Estatísticas&quot; tab, Pressione o &quot;setup modelo Full&quot;. Defina o número de EVs igual ao número de variáveis ​​de grupo e co-variáveis ​​tais como o grupo de diagnóstico, idade, sexo, etc. Digite os valores para cada assunto (entrada 1 - Input n) para cada EV. Você pode usar a janela &quot;Paste&quot; para copiar uma folha de cálculo desses valores. <ol><li> Na guia &quot;Contraste &amp; F-testes&quot;, adicione um contraste para cada variável de teste e para cada contraste (por exemplo, o grupo de diagnóstico). Para cada variável de teste, definir o contraste, seleccionando o valor 1 na coluna sob o EV apropriado. Para cada contraste, defina o primeiro valor para 1 e a segunda a -1. Selecione &quot;Done&quot;. </li></ol></li><li> Na guia &quot;Post-stats&quot;, selecione &quot;cluster&quot; no menu drop-down &quot;Thresholding&quot; e defina o &quot;limiar Z&quot; e limiar de &quot;Cluster P&quot; para 2,3 e 0,05, respectivamente, 8,19 </sup&gt;. Pressione o botão &quot;Go&quot;. </li></ol></li></ol>

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O Dr. Perkins está atualmente recebendo apoio financeiro da Janssen e é consultor da Dainippon. No passado, o Dr. Perkins está ou esteve no escritório de palestrantes da Eli Lilly e da AstraZeneca. O Dr. Perkins já recebeu doações da AstraZeneca, Bristol-Myers Squibb, Otsuka, Eli Lilly, Janssen e Pfizer; e honorários de consultoria e educação da AstraZeneca, Bristol-Myers Squibb, Eli Lilly, Janssen, Glaxo Smith Kline, Forest Labs, Pfizer e Shire. Todos os outros autores declaram não haver interesses financeiros biomédicos ou potencial conflito de interesses.

O paradigma excêntrico emocional modificado no estudo atual demonstrou provocar diferenças no recrutamento neural durante a atenção seletiva e o processamento emocional em crianças e adolescentes em risco de esquizofrenia. Embora os paradigmas existentes que usam a tarefa emocional excêntrica tenham sido usados para investigar mudanças neurais em populações adultas com doenças psiquiátricas8, o paradigma atual pode ser particularmente útil para a medição de marcadores de vulnerabilidade em faixas etárias mais ...

A esquizofrenia é um distúrbio do neurodesenvolvimento com um componente genético conhecido1,2 e com sintomas que incluem déficits no processamento executivo e emocional3,4. Acredita-se que parentes de primeiro grau tenham um risco aumentado de desenvolver esquizofrenia e demonstraram compartilhar alguns desses mesmos déficits neurocognitivos nos domínios cognitivo e socioemocional5. Portanto, esperamos que a atividade cerebral em regiões associadas ao processamento executivo e emocional possa ser alterada em membros da família em risco antes do início dos sintomas clínicos. 
Estudos anteriores indicaram que adultos com esquizofrenia e adultos com alto risco familiar mostram atividade aberrante nas redes de processamento executivo e emocional; no entanto, ainda não está claro como essas mudanças ocorrem durante o desenvolvimento. Demonstrar que essas mudanças ocorrem no início da vida será um primeiro passo crítico para entender a fisiopatologia do transtorno. Portanto, este estudo utiliza um paradigma emocional excêntrico durante a ressonância magnética funcional (fMRI) para medir a atividade cerebral durante a conclusão de uma tarefa que requer processamento executivo e emocional em adolescentes que estão em risco de desenvolver esquizofrenia. Paradigmas excêntricos são freqüentemente usados para examinar a função do circuito frontoestriado na esquizofrenia6 e em indivíduos com alto risco familiar7, medindo processos de atenção seletiva alocados a estímulos-alvo relevantes para a tarefa. Aqui, uma tarefa excêntrica padrão foi modificada para incluir estímulos aversivos e neutros irrelevantes para a tarefa que demonstraram provocar mudanças na atividade cerebral em pacientes com esquizofrenia8. 
Este artigo mede as diferenças funcionais entre adolescentes saudáveis e adolescentes com alto risco familiar de esquizofrenia usando uma tarefa emocional excêntrica. O desenho da tarefa é semelhante ao usado por Fichtenholtz e colegas9, mas a seleção de imagens emocionais aversivas foi modificada para ser apropriada para crianças entre 9 e 18 anos. O uso dessa tarefa durante a RM funcional permitiu a identificação de regiões cerebrais específicas que apresentaram padrões de hiperativação e hipoativação em crianças e adolescentes com FCF para esquizofrenia, além de alterações relacionadas à idade na atividade neural durante o desenvolvimento do adolescente.

<table><tbody><tr><td>Scanner de ressonância magnética 3T</td><td>GE</td><td></td><td>BIAC Scanner 3T (substituído)</td></tr></tbody></table>

medição de fronto-límbico atividade usando um emocional oddball task em crianças com familial alto risco para esquizofrenia

Measurement of Fronto-limbic Activity Using an Emotional Oddball Task in Children with Familial High Risk for Schizophrenia

A adolescência é um período crítico de desenvolvimento em que os primeiros sintomas da esquizofrenia surgem com frequência. Parentes de primeiro grau de pessoas com esquizofrenia que estão em alto risco familiar (FCF) podem apresentar alterações cognitivas e emocionais semelhantes. No entanto, as alterações neurológicas subjacentes ao surgimento desses sintomas permanecem obscuras. Este estudo buscou identificar diferenças nas regiões frontal, estriatal e límbica em crianças e adolescentes com FCF por meio de ressonância magnética funcional. Grupos de 21 crianças e adolescentes na FCF e 21 controles saudáveis completaram uma tarefa emocional excêntrica que dependia da atenção seletiva e da supressão de informações emocionais irrelevantes para a tarefa. A tarefa excêntrica padrão foi modificada para incluir distratores aversivos e neutros, a fim de examinar possíveis diferenças de grupo no processamento emocional e executivo. Esta tarefa foi projetada especificamente para permitir que crianças e adolescentes concluam, mantendo a dificuldade e o conteúdo da imagem emocional adequados à idade. Além disso, demonstramos uma técnica para registro adequado de fMRI para crianças e adolescentes participantes. Esse paradigma também pode ser aplicado em estudos futuros para medir mudanças na atividade neural em outras populações com alterações hipotéticas no desenvolvimento do processamento executivo e emocional.

Não houve diferenças entre os grupos com base em características demográficas 20. Os dados comportamentais indicaram que a tarefa de detecção de alvo é a um nível adequado de dificuldade para crianças e adolescentes entre as idades de 9-18. No estudo atual, os controles corretamente identificados 82,36% das metas (DP = 0,14), eo grupo de risco familiar identificou corretamente 76,8% das metas (DP = 0,17). Ambos os grupos apresentaram diminuição da precisão na identificação de imagens emocion...

Este artigo descreve como usar a tarefa emocional excêntrica e fMRI para medir a ativação cerebral em crianças e adolescentes com alto risco familiar de esquizofrenia (FFC). A FMRI foi usada para medir as diferenças nas regiões fronto-estriado-límbicas durante uma tarefa emocional excêntrica. As crianças com FCF apresentaram ativação funcional anormal durante a adolescência.

Medição de fronto-límbico Atividade Usando um emocional Oddball Task em Crianças com Familial alto risco para Esquizofrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with ...

O objetivo geral deste procedimento é realizar a imagem por ressonância magnética em crianças e adolescentes durante a realização de uma tarefa emocional tipo oddball. Isso é conseguido primeiramente por meio do desenvolvimento de uma tarefa emocional tipo oddball apropriada para crianças. O segundo passo é permitir que os participantes pratiquem a realização da tarefa em um ambiente simulado de scanner.Em seguida, os participantes realizam a mesma tarefa no escâner de RM. O passo final é analisar os dados comportamentais e de imagem. Em última instância, a imagem funcional durante a tarefa emocional de estímulo raro.Em parentes de primeiro grau de indivíduos com esquizofrenia, utiliza-se para demonstrar diminuição da ativação na circuitaria frontoestriatal e resposta a estímulos-alvo em crianças e adolescentes em risco. A principal vantagem dessa técnica é que permite a obtenção de imagens não invasivas do cérebro de crianças e adolescentes enquanto realizam funções cognitivas. Embora este método possa fornecer informações sobre a esquizofrenia, ele também pode ser aplicado a outras doenças psiquiátricas do desenvolvimento, como transtorno bipolar ou autismo, ou a outros distúrbios cerebrais, como o transtorno de estresse pós-traumático.Em geral, indivíduos novos na realização deste método enfrentarão dificuldades, pois existem muitas etapas envolvidas na criação do delineamento experimental, na aquisição das imagens, na programação dos pipelines de análise e processamento de imagens e na aplicação dos delineamentos experimentais corretos ao seu projeto. Crianças participantes e indivíduos com condições neuropsiquiátricas também enfrentam dificuldades, pois os procedimentos exigem que permaneçam imóveis durante uma sessão típica de ressonância magnética enquanto realizam tarefas comportamentais. Além disso, os procedimentos exigem comunicação clara e disseminação de informações entre o experimentador e o participante, o que demanda uma quantidade considerável de treinamento.Para começar, utilize o software Siegel para gerar uma tarefa comportamental baseada em eventos que apresente estímulos-alvo infrequentes, como um círculo dentro de uma sequência de estímulos padrão mais frequentes, como imagens embaralhadas. Selecione um conjunto de estímulos aversivos e um conjunto de estímulos neutros do banco de dados International Effective Picture System. Essas imagens são classificadas em uma escala de um a nove, em que números mais altos indicam um nível positivo maior de valência e excitação.Selecione um conjunto de imagens apropriadas à faixa etária do grupo de estudo, como fotos de cobras, aranhas ou outros animais. Programe o script da tarefa de modo que as imagens sejam apresentadas em uma ordem pseudoaleatória durante 1.500 milissegundos, com um intervalo médio de 500 milissegundos entre as apresentações; apresente estímulos alvo e imagens neutras irrelevantes para a tarefa com frequência não superior a uma vez a cada 15 segundos, tornando cada uma delas cerca de 4% dos estímulos. Certifique-se de aplicar uma variação aleatória nos tempos de início dos eventos para proporcionar melhor resolução da função de resposta hemodinâmica e crie um total de oito conjuntos de imagens, um para cada uma das oito sessões funcionais.Recrute participantes entre nove e 18 anos que estejam em risco familiar elevado para psicose, bem como controles saudáveis. Obtenha o consentimento informado dos participantes ou de seus responsáveis legais e a concordância dos menores que participam do estudo. Comece colocando os participantes em um simulador de ressonância magnética para familiarizá-los com o ambiente de RM.Em seguida, certifique-se de que compreendam as instruções da tarefa e reproduza uma gravação de ruído do escâner enquanto realizam uma simulação da tarefa comportamental. Peça ao participante para utilizar a mesma caixa de entrada segura para ressonância magnética que será usada durante o exame real e instrua-o a pressionar um botão com o dedo indicador em resposta a todos os estímulos-alvo e outro botão com o dedo médio para todos os demais estímulos. Quando o participante estiver confortável no escâner simulado, posicione-o em um escâner de ressonância magnética de 3,0 Tesla.Primeiro, adquira um conjunto de imagens estruturais, incluindo uma imagem ponderada em T1 anatômica co-plana 3D, utilizando uma sequência de pulso de aquisição gradientada com saturação. Em seguida, adquira dados de imagem funcional utilizando uma sequência de imagem planar por eco de gradiente com cobertura completa do cérebro. Para medir a atividade cerebral durante a tarefa comportamental, utilize esta sequência de imagem em cada corrida da tarefa comportamental, apresentando a tarefa em oito corridas funcionais, cada uma com duração aproximada de quatro minutos e composta por 120 pontos temporais de imagem.Inicie a análise pré-processando as imagens: abra a ferramenta de análise especializada em fMRI no software FSL e selecione análise de primeiro nível e pré-estatística. Em seguida, na guia dados, selecione o número de imagens de entrada e o caminho para cada uma das imagens de RM. Defina também o diretório de saída.Insira os volumes totais, o número de aquisições descartadas e o TR. Em seguida, na guia pré-estatística, defina a correção de movimento para MFL com suavização espacial completa e meia altura máxima de cinco milímetros e selecione a correção de temporização de fatias. Não selecione a correção de distorção B zero e normalização de intensidade e marque a extração cerebral BET e filtragem temporal passa-alta. Depois, na guia de registro para a imagem estrutural principal, insira o caminho para a varredura T1 sem crânio do sujeito.Utilize uma busca linear normal com pelo menos seis graus de liberdade. Em seguida, selecione o espaço padrão e insira o caminho para a imagem do Atlas MNI. Utilize busca linear normal com 12 graus de liberdade, excluindo participantes com movimento da cabeça superior a três milímetros.Agora, para comparar dados entre condições de tarefa dentro de uma única execução, selecione análise de primeiro nível, estatísticas e pós-estatísticas. Na guia de dados, defina o número de entradas e insira o caminho para cada uma das imagens de RM e o diretório de saída. Insira os volumes totais, o número de aquisições descartadas e o TR. Em seguida, na guia de estatísticas, selecione usar FILM, pré-branqueamento e configuração completa do modelo.Defina o número de EVs originais como o número de condições da tarefa. Para cada condição, selecione o formato personalizado de três colunas no menu de formas básicas e a HRF gama dupla no menu de convolução e selecione o arquivo de texto que contém o formato de temporização da tarefa. Esse arquivo de texto possui três colunas com uma entrada para cada evento.A primeira coluna deve conter o tempo de início. A segunda deve conter a duração e a terceira, o peso do evento. Agora, na aba contraste e teste F, crie um contraste para cada condição de teste e, na comparação em estatísticas pós-hoc, selecione agrupamento no menu de limiarização e defina o limiar Z e o limiar de probabilidade do agrupamento como 2,3 e 0,05, respectivamente.Em seguida, na aba de registro, selecione a imagem estrutural principal e insira o caminho para o crânio do sujeito. Imagem T1 sem tecidos moles. Utilize uma busca normal linear com pelo menos seis graus de liberdade e selecione o espaço padrão.Digite o caminho para a imagem do Atlas MNI e utilize uma busca linear normal com 12 graus de liberdade. Em seguida, para a análise de segundo nível, compare os dados entre as execuções. Para cada condição de tarefa, selecione análise de nível superior e estatísticas, além de estatísticas pós-hoc.Em seguida, na guia de dados, selecione que as entradas são diretórios de nível inferior. Defina o número de entradas e insira o caminho para cada uma das imagens de RM. Além disso, insira um caminho para o diretório de saída, o número total de aquisições descartadas e o TR. Na guia de estatísticas, altere o modelo de efeitos mistos flame um para efeitos fixos.Usando o assistente de configuração do modelo, selecione média de um único grupo e processe. Em seguida, na guia pós-estimulação, selecione agrupamento no menu de limiarização e defina o limiar Z e o limiar de probabilidade do agrupamento como 2,3 e 0,05, respectivamente. Agora, para comparar os dados entre os indivíduos para cada condição da tarefa em todas as execuções, selecione análise de nível superior e estatísticas mais pós-estatísticas.No separador de dados, selecione as entradas como imagens 3D COPE dos diretórios dos pés. Defina o número de entradas e insira o caminho para cada uma das imagens. Insira o diretório de saída, o volume total, o número de aquisições descartadas e o TR. Em seguida, no separador de estatísticas, selecione a configuração completa do modelo.Defina o número de VEs igual ao número de variáveis de grupo e covariáveis. Insira os valores para cada sujeito para cada VE. Por fim, em contraste, envie os testes F.Adicione um contraste para cada variável de teste e para cada contraste. Para cada variável de teste, defina o contraste selecionando um na coluna sob o ev apropriado. Para cada contraste, defina o primeiro valor como um e o segundo como menos um.Em seguida, nas estatísticas pós-processamento, selecione cluster no menu suspenso de limiarização e defina o limiar Z e o limiar P do cluster como 2,3 e 0,05, respectivamente. Aqui podemos ver mapas de ativação mostrando as diferenças entre grupos, conforme observado. Neste caso, o grupo com risco familiar elevado apresentou maior ativação do que os controles durante o processamento do alvo.Nessas áreas, os controles apresentaram maior ativação do que o grupo de risco familiar elevado durante o processamento do alvo. Aqui, o grupo de risco familiar elevado apresentou maior ativação do que os controles durante o contraste aversivo, superior ao neutro, e aqui os controles apresentaram maior ativação do que o grupo de risco familiar elevado durante o contraste aversivo, superior ao neutro; esses mapas de ativação mostraram diferenças grupais relacionadas à idade. As áreas observadas aqui apresentam uma correlação positiva maior com a idade no grupo de risco familiar elevado do que nos controles durante o processamento do alvo.Aqui observamos áreas com uma correlação positiva maior com a idade nos controles do que no grupo de alto risco familiar durante o estímulo aversivo em comparação com o neutro. Não se esqueça de que trabalhar com indivíduos no ambiente do scanner pode ser extremamente perigoso. Precauções, como triagem de segurança para RM, e medidas apropriadas de segurança e conforto, além de treinamento, devem sempre ser adotadas durante a realização deste procedimento.Essa técnica também criou um novo método para visualizar processos neurais anormais em transtornos cerebrais, como esquizofrenia, autismo e transtorno de estresse pós-traumático. Ao tentar realizar este procedimento, é importante lembrar-se de comunicar-se com os participantes para ajudá-los a permanecerem calmos e concentrados. Uma vez dominada, essa técnica pode ser realizada em duas horas, se for executada corretamente.Após este procedimento, outros métodos, como EEG, podem ser realizados para responder perguntas adicionais sobre a sincronia neural em coortes semelhantes.

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Research

JoVE Journal

Behavior

Comportamento

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