Измерение лобно-лимбической деятельности, используя эмоциональном чудак Задача у детей с семейной высокий риск шизофрении

Общая цель этой процедуры заключается в проведении МРТ у детей и подростков во время выполнения эмоционально необычной задачи. Это достигается путем разработки сначала подходящей для ребенка эмоциональной чудаковатой задачи. Второй шаг — дать участникам возможность попрактиковаться в выполнении задачи в среде имитации сканера.

Далее участники выполняют ту же задачу в МРТ-сканере. Последним шагом является анализ поведенческих данных и данных визуализации. В конечном счете, функциональная визуализация во время эмоциональной задачи.

При шизофрении родственники первой степени крови используются для демонстрации сниженной активации лобно-полосатой структуры и реакции на целевые стимулы у детей и подростков из группы риска. Основное преимущество этой методики заключается в том, что она позволяет проводить неинвазивную визуализацию мозга детей и подростков, в то время как они занимаются когнитивными функциями. Хотя этот метод может дать представление о шизофрении, он также может быть применен к другим психическим заболеваниям, связанным с развитием, таким как биполярное расстройство или аутизм, или другим расстройствам мозга, таким как посттравматическое стрессовое расстройство.

Как правило, люди, не знакомые с этим методом, будут испытывать трудности, потому что существует множество этапов для создания экспериментального дизайна, получения изображений, программирования конвейеров анализа и обработки изображений, а также применения правильных экспериментальных схем к своему проекту. Участвующие дети и люди с психоневрологическими заболеваниями также испытывают трудности, потому что процедуры требуют, чтобы они оставались неподвижными во время типичного сеанса МРТ при выполнении поведенческих задач. Кроме того, процедуры требуют четкой коммуникации и распространения информации между экспериментатором и участником, что требует значительного объема обучения.

Для начала используйте программное обеспечение Siegel для создания поведенческой задачи на основе событий, которая представляет собой редкие целевые стимулы, такие как круг в последовательности более частых стандартных стимулов, таких как зашифрованные изображения. Выберите набор аверсивных стимулов и набор нейтральных стимулов из базы данных International Effective Picture System. Эти изображения оцениваются по шкале от одного до девяти, где более высокие цифры указывают на более высокий положительный уровень валентности и возбуждения.

Выберите набор изображений, соответствующий возрасту изучаемой группы, например изображения змей, пауков или других животных. Запрограммируйте сценарий задания таким образом, чтобы изображения представлялись в псевдорандомизированном порядке в течение 1500 миллисекунд со средним значением 500 миллисекунд между присутствующими целевыми стимулами и выполняйте нерелевантные нейтральные изображения не чаще чем каждые 15 секунд и заставляя каждый из них составлять около 4% стимулов. Обязательно изменяйте время наступления события, чтобы обеспечить лучшее разрешение функции гемодинамического отклика, создайте в общей сложности восемь наборов изображений, по одному для каждого из восьми функциональных прогонов.

Набирайте участников в возрасте от 9 до 18 лет, которые находятся в группе семейного высокого риска психоза, а также здоровых людей. Получение информированного согласия от участников или законных опекунов и подъем от несовершеннолетних, принимающих участие в исследовании. Начните с помещения участников в макет МРТ-сканера, чтобы ознакомить их с условиями МРТ.

Затем убедитесь, что они поняли инструкции к задаче, и воспроизведите аудиозапись шума сканера, пока они выполняют практический прогон поведенческой задачи. Попросите участника использовать тот же безопасный входной ящик для МРТ, который будет использоваться во время реального сканирования, и попросите его нажать одну кнопку указательным пальцем в ответ на все целевые стимулы и другую кнопку средним пальцем для всех остальных стимулов. Как только объект устроится поудобнее в макете сканера, поместите его в МРТ-сканер 3,0 Тесла.

Во-первых, получите набор структурных изображений, включая анатомическое взвешенное изображение 3D-сопланера, используя последовательность импульсов с испорченным градиентом. Затем получите данные функциональной визуализации с помощью планировщика градиентного эхо-эха с полным покрытием мозга. Чтобы измерить активность мозга во время выполнения поведенческой задачи, используйте эту последовательность визуализации для каждого выполнения поведенческой задачи, представьте задачу в виде восьми функциональных прогонов, каждый из которых длится примерно четыре минуты и состоит из 120 временных точек визуализации.

Начните анализ с предварительной обработки изображений, откройте инструмент экспертного анализа FMRI в программном обеспечении FSL и выберите анализ первого уровня и предварительную статистику. Затем на вкладке данных выберите количество входных изображений и путь к каждому из MR-изображений. Также установите директорию вывода.

Введите общие объемы, количество отброшенных приобретений и TR. Затем на вкладке предварительных статов установите для параметра Коррекция движения значение MFL пространственное сглаживание полное с половиной максимума до пяти миллиметров и выберите коррекцию времени среза. Не выбирайте B нулевую деформацию UN и нормализацию интенсивности, а выберите экстракцию мозга BET и высокочастотную временную фильтрацию. Затем на вкладке регистрации для основного структурного изображения введите траекторию к черепу объекта, ободранному T one scan.

Используйте поиск линейной нормали с не менее чем шестью степенями свободы. Затем выберите стандартное пространство и введите путь к изображению MNI Atlas. Используйте обычный линейный поиск с 12 степенями свободы, исключите участников с движением головы более трех миллиметров.

Теперь, чтобы сравнить данные между условиями задачи в рамках одного прогона, выберите анализ первого уровня, статистику и статистику публикации. На вкладке данных задайте количество входных данных и введите путь к каждому из MR-изображений и выходному каталогу. Введите общие объемы, количество отброшенных приобретений и TR. Далее во вкладке статистики выберите «Использовать пленку», «Предварительное отбеливание» и «Полная настройка модели».

Установите количество исходных электромобилей в соответствии с количеством условий задачи. Для каждого условия выберите пользовательский формат трех столбцов в меню базовой формы и двойную гамму HRF в меню свертки, а также выберите текстовый файл, содержащий формат времени задачи. Этот текстовый файл в три колонки с одной записью для каждого события.

В первом столбце должно быть указано время наступления. Второй должен содержать продолжительность, а третий – вес события. Теперь на вкладке «Контраст и F-тест» создайте по одному контрасту для каждого условия теста и сравните в статистике поста, выберите кластер в меню пороговых значений и установите порог Z и порог кластера P на 2,3 и 0,05 соответственно.

Затем во вкладке регистрации выберите основное структурное изображение и введите путь к черепу объекта. Убрал Т одно изображение. Используйте линейный поиск по нормали с не менее чем шестью степенями свободы и выберите стандартное пространство.

Введите путь к изображению MNI Atlas и используйте обычный линейный поиск с 12 степенями свободы. Далее, для анализа второго уровня, сравните данные между прогонами. Для каждого условия задачи выберите анализ и статистику более высокого уровня, а также статистику по записям.

Затем на вкладке данных выберите входные данные нижнего уровня футовых каталогов. Задайте количество входных данных и введите путь к каждому из MR-изображений. Также введите путь к выходному директории и общее количество отброшенных приобретений и TR.In вкладки статистики, измените смешанные эффекты flame one на фиксированные эффекты.

С помощью мастера настройки модели выберите среднее значение по одной группе и обработайте. Затем во вкладке объявлений выберите кластер в меню порогирования и установите порог Z и порог кластера P на 2,3 и 0,05 соответственно. Теперь, чтобы сравнить данные между субъектами для каждого условия задачи во всех запусках, выберите анализ и статистику более высокого уровня, а также статистику по записям.

На вкладке данных выбраны входные данные 3D COPE из каталогов ног. Задайте количество входных параметров и введите путь к каждому из изображений. Введите выходной директор, общие объемы, количество отброшенных приобретений и TR. Затем во вкладке статистики выберите полную настройку модели.

Установите количество EV равным количеству групповых переменных и ковариат. Введите значения для каждого предмета для каждого ev. Наконец, в противоположность этому, отправьте F-тесты.

Добавьте контраст для каждой тестовой переменной и для каждого контраста. Для каждой тестовой переменной установите контраст, выбрав одну из них в столбце под соответствующим ev. Для каждого контраста установите первое значение равным единице, а второе — отрицательным.

Затем в статистике постов выберите кластер в выпадающем меню пороговых значений и установите порог Z и порог кластера P на 2,3 и 0,05 соответственно. Здесь мы можем видеть карты активации, показывающие различия между группами, как видно. Здесь семейная группа высокого риска показала большую активность, чем контрольная группа, во время обработки мишени.

В этих зонах контрольная группа показала большую активность, чем семейная группа высокого риска во время обработки мишени. Здесь семейная группа высокого риска активировалась больше, чем контрольная группа во время аверсивного контраста, и здесь контрольная группа активировалась больше, чем семейная группа высокого риска во время аверсивного контраста, превышающего нейтральный контраст, эти карты активации показали возрастные различия в группах. Наблюдаемые здесь области имеют большую положительную корреляцию с возрастом в семейной группе высокого риска, чем в контрольной группе во время обработки мишени.

Здесь мы видим области с большей положительной корреляцией с возрастом в контрольной группе, чем в семейной группе высокого риска во время аверсивного периода. Больше, чем нейтральный контраст. Не забывайте, что работа с людьми в среде сканера может быть чрезвычайно опасной. При выполнении этой процедуры всегда следует принимать меры предосторожности, такие как МРТ, скрининг безопасности и соответствующие меры предосторожности и комфорта, а также обучение.

Этот метод также позволил создать новый метод визуализации аномальных нейронных процессов при расстройствах мозга, таких как шизофрения, аутизм и посттравматическое стрессовое расстройство. Пытаясь выполнить эту процедуру, важно помнить о необходимости общения с участниками, чтобы помочь им сохранять спокойствие и сосредоточенность. После освоения этой техники ее можно сделать за два часа, если она выполнена правильно.

После этой процедуры могут быть выполнены другие методы, такие как ЭЭГ, чтобы ответить на дополнительные вопросы о нейросинхронности в аналогичных когортах.