Summary
이러한 기능적 MRI 및 확산 텐서 영상으로 Neuroimaging 기술, 자폐증의인지 및 신경 적자를 특성화에 점점 도움이되고 있습니다. 발달 장애를 가진 자녀를 스캔 adaptations과 함께 네트워크 수준에서 자폐증의 뇌 연결성 시험은 제공됩니다.
Abstract
새롭게 신흥 이론은 두뇌가 자폐증의 응집 단위로 기능하고 있지 않다는 것을 제안하고,이 불일치는 자폐증과 개인에 의해 표시되는 행동 증상에 반영됩니다. 구조 neuroimaging의 결과는 자폐증의 뇌 이상으로 몇 가지 통찰력을 제공하고 있지만, 이러한 결과의 일관성이 의심됩니다. 자폐증은 동적 처리 장애이며 기본 문제가 자폐증 발생 어디 것 같습니다 대뇌 피질의 네트워크 간의 통신의 시험을 수 있기 때문에 기능 neuroimaging는 반면에,이 관계에 더 많은 결실되었습니다. 기능성 연결이 공간 별도의 신경 events1의 시간적 상관 관계로 정의됩니다. 최근 fMRI 연구 다수의 연구 결과는 복잡한 사회 또는 언어 문제 2,3,4,5,6를 달성하기 위해 협력해야 두뇌의 여러 부분 사이에 약한 조정이있다는 것을 생각을 지원합니다. 자폐증의 신비 중 하나는 상대적으로 그대로, 때로는 향상, 능력과 함께 여러 도메인에서 적자의 공존이다. 자폐증의 이러한 복잡한 발현은 신경 수준에서 장애의 세계 및 종합 시험을 호출합니다. 자폐증의 뇌 기능의 강력한 최근 계정 피질 underconnectivity 이론, 2,7는 자폐증의 신경 생물학 기초에 대한 통합 프레임 워크를 제공합니다. 자폐증의 피질 underconnectivity 이론은 여러 뇌 영역의 통합에 따라 좌우됩니다 어떤 언어, 사회, 혹은 심리적 기능이 처리 수요 증가로 혼란에 민감한 것을 제안합니다. 자폐증에서는 두뇌에 통합 회로의 underfunctioning는 광범위한 underconnectivity가 발생할 수 있습니다. 즉, 자폐증을 가진 사람은 전체의 비용으로 조금씩 방식으로 정보를 해석할 수 있습니다. 뇌 지역, 특히 전두엽 피질 더 후부 영역 3,6, 지금 비교적 잘 설립되었습니다 간의 피질 underconnectivity 때문에, 우리는 더욱 자폐증 symptomatology의 중요한 요소로 뇌의 연결을 이해하기 시작할 수 있습니다.
이 방향으로 논리적인 다음 단계는 위에서 언급한 기능적 연결을 중재 수있는 해부 학적 연결을 검사하는 것입니다. 확산 텐서 영상 (DTI)이 흰색 물질 섬유의 무결성을 추측할 수있는 두뇌에 물의 보급을 탐사하는 데 도움이 비교적 소설 neuroimaging 기술입니다. 이 기법에서는, 두뇌에 물 확산은 확산 그라디언트를 사용하여 여러 방향으로 검사합니다. 기능적 연결 작업 중 또는 휴식하는 동안 서로 다른 뇌 영역에 걸쳐 뇌 활성화의 동기화에 대한 정보를 제공하고 있지만, DTI는 뇌 영역 간의 상호 대화를 촉진 수있는 기본 axonal 조직을 이해하는 데 도움이됩니다. 본 논문은 자폐증 연구의 선 관련된 과제의 뇌를 이해 귀중한 도구로 이러한 기술을 설명합니다.
Protocol
1. 발달 장애 전문가를위한 특별 검사 기술 :
어려운 여전히 계속 찾을 수 있습니다, 특히 장애 아동을 가진 사람 : 1) 머리 운동 : 자체 neuroimaging하면 소아과 인구를 스캔하고 발달 장애가있는 사람들이 매우 challenging.The 주요 문제가 될 수있는 MRI를 사용하여 복잡한 기법이지만 검색 세션에 걸쳐 fMRI 스캐너. 이것은 차례로 데이터의 품질에 영향을 미칠 수있는 머리 움직임의 결과 수 있습니다 2) 자폐증 어린이가 극단적인 감각 감성을 가지고 있고 폐쇄 공간, 온도 등에 빠지는 등 스캐너 노이즈와 같은 요소에 의해 방해 받고 있습니다, 3 ) 불안하고 새로운 환경에 조정 받고 자폐증을 가진 사람을 위해 어려울 수 있습니다. 잘 준비하지 않으면 자신의 일상에 변화가 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서, 조심 준비와 혁신적인 절차가 좋은 수율을 달성하고, 수집한 데이터의 품질을 향상시키기 위해 필요합니다. 우리는 MRI 스캔을위한 참가자를 준비하는 이론과 실천에서 얻은 귀중한 통찰력을 통합 실험 및 참가자에 대한 즐겁게 스캔 과정을 수 있도록하고, 일부 중 수집된 데이터를 처리하는 :
- 사회 이야기가. 사회 이야기 짧은 있으며, 종종 autism8와 어린이에게 소설과 혼란 상황을 설명 사용 직접 이야기. 우리는 말로 설명하고 우리의 학습 프로세스의 각 단계를 설명하는 자폐증과 개인의 관점에서 쓰여진 사회 기사를, 사용하십시오. 이야기의 각 항목에서 모두 언어적 및 그림 descriptionsare가 제공됩니다. 그들이 검색 프로세스와 친숙해질 수 있도록 "내 MRI 세션에 대해"라는, 우리는 앞으로의 검사 당일 참가자에 대한 이야기를 제공합니다. 이야기의 목표는 절차의 개인의 이해를 증가하고, 새로운 상황에서 그 / 그녀가 더 편안하게하는 것입니다.
- 스캐너 소리 CD 녹음. 스캐닝 세션 동안, MRI 스캐너가 지속적으로 큰 소음을 생산하고 이것은 자폐증과 몇몇 개인 aversive 수 있습니다. participantsto에게 스캐너 소음 순응하기 위해, 우리는 참가자 (사전 검사 일)를 스캐너에 의해 만들어진 사운드의 녹음을 보낼 수 있습니다.
- 모크 MRI 스캐너. 우리는 폐기 필립스 MRI 스캐너에서 건설 모의 스캐너를 사용하여 참가자와 MRI 스캔 세션을 시뮬레이트. 이것은 실제 스캔 세션의 현실 근사치를 제공합니다. 검안, UAB의 부서에 위치한이 모의 스캐너,의 사용은 참가자가 스캐너 환경에 익숙한 될 수 있습니다.
- 전에 MRI 스캐너의 여행이 스캔합니다. 전에 MRI 검사를 시작하기 위해, 참가자는 스캐너를보고도 짧게 스캐너 침대에서 얻을 수있는 기회와 함께 제공됩니다. 보통,이 두려움과 불안,뿐만 아니라 스캐너에 대한 참가자의 반응에 관한 행동 정보와 연구자를 제공을 완화하는 데 도움이됩니다. 이러한 반응은 종종 참가자 가능성 참가자가 스캐너에가는 전체 scan.Before을 완료 수 있는지 여부의 귀중한하지만 직관과 정성, 정보를 제공, 그 / 그녀는 탈의실에서 그의 모든 소지품을 떠난 또한를 사용하여 금속에 대한 선택 금속 탐지기.
- 어린이 친화적인 MRI 스캐너를 만드는. 우리의 모든 검색을 위해, 우리는 UAB 시비탄 국제 연구 센터에 위치한 지멘스 3.0 테슬라 MRI 알레 그라 스캐너를 사용합니다. 이것은 참가자가 적은 협박하는 머리 전용 스캐너입니다. 스캐너 환경 (소아 인구) 가능한 어린이 친화로하기 위해서, 스캐너가 또한 동물, 만화 캐릭터 등을 쉽게 제거 스티커 장식있을 수 있습니다, 우리는 그들을 유지하는 참가자들에게 다채로운 담요를 제공합니다 스캐너에 따뜻한. 장식 스캐너 동안 자주 취미 (예, 기차)이 자폐증과 함께 어린이를위한, 그러한 이익은 고려 수 있습니다.
- 영화 또는 만화의 사용 : 해부 및 DTI 이미지 수집은 참가자가 스캐너에서 작업을 수행하지 않아도됩니다. 이러한 스캔 동안, 참가자들은 자신이 좋아하는 영화나 만화 시리즈의 몇 분을보고있는 옵션이 주어집니다. 작업에서 환영 휴식을 제공하는 것 외에도,이 참가자에 대한 스캔 작업이 더 즐겁게 만들 수 있습니다.
2. 스캐너와 의사 소통을 자극 프레 젠 테이션 소프트웨어 및 버튼 응답 장치의 사용 :
- 실험 작업은 E - 프라임 (심리학 소프트웨어 도구, 피츠버그, PA) 자극 프레 젠 테이션 소프트웨어를 사용하여 프로그래밍하고 있습니다. 그들이 그들이 언론해야합니다 어떤 버튼을 스캐너에보고 어떤 익숙한 있도록 스캐닝 세션 전에 참가자는 노트북 컴퓨터에서 작업의 짧은 버전을 실천.
- t부탁은 통합 기능 이미징 시스템 (IFIS, Invivo 공사, 올랜도, FL)에로드되며, 스캔 패러다임과 동기화됩니다. IFIS 시스템은 참가자 뒤에 화면에 시각적 자극이 프로젝트에 도움이 스캐너, 머리 코일에 부착된 거울을 통해 참가자 전망. 중에
- 컨트롤 룸에서 듀얼 모니터는 연구자가 스캔하는 동안 표시되는 실험 작업이나 영화를 선택할 수 있도록하고, 참가자 응답 (응답 시간 및 성능 정확성 포함) 모니터.
- 참가자들이 오디오 소리 수 MRI 호환 헤드폰을 착용, 연구자의 지시 듣고뿐만 아니라, 스캐너의 돌출 소음을 줄일 수 있습니다. 헤드폰 이외에 귀마개는 스캐너의 소음을 더욱 줄이기 위해 제공됩니다.
- 각 손에 부착된 광섬유 버튼 응답 장치는 참가자가 작업 질문에 응답하실 수 있습니다. IFIS 시스템은 스캔 타이밍과 함께 각 응답의시기뿐만 아니라, 이러한 응답을 기록합니다.
- 긴급 "스퀴즈 무도회는"그 / 그녀가 검사를 계속하고 싶지 않는 경우에 참가자에게 제공됩니다. 이 공을 누르면 연구자 즉시 참가자에 도착하라는 컨트롤 룸에서 알람을 설정합니다.
3. 자폐증과 함께 참가자의 뇌 반응을 이끌어내는 위해 정적 및 동적 시각적 자극의 사용 :
훌륭한 실험 디자인이 어떤 과학적인 연구에 중요하지만, 참가자와 함께 화음을 인상하면 데이터가 특히 neuroimaging에서 인수에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 자극은 참가자의 이해의 수준에 있어야하며, 실험, 짧은 정확하고, 즐거운해야합니다. 적절한주의가 이러한 요소 부여되지 않은 경우, 데이터의 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 특별한주의가 혁신적인 자극을 생성하여 실험 작업이 도전하고 즐거운하게 만들려고 노력 중입니다.
- 사회적 상호 작용을 묘사 같은 동영상과 같은 동적 시각 자극은 정신 상태 속성에 대한 참가자 답변을 이끌어내는 데 사용됩니다. 짧은하고 즐거운되는 외에,이 자극은 실제 사회 세계의 조각이며, 사회인지와 관련된 뇌의 반응을 조사에 적합한 무대를 제공합니다.
- 같은 다른 신체 자세를 표시하는 막대기 그림 문자로 정적 시각적 자극은 또한 사회적 인식을 연구하는 데 사용됩니다. 이러한 자극은 신체 언어의 감정을 추론하기 위해 참가자를 격려하여 감정을 공부에 도움이됩니다.
- 사회적 상황을 묘사 여러 문자를 포함 코믹 스트립 vignettes 같은 정적 시각적 자극도 사용됩니다. 이러한 자극은 민속 물리학 및 민속 심리학을 기반으로 속성도 포함됩니다.
- 언어 처리를 검토 연구, 우리는 주로 문장 독해, 어휘 의사 결정과 담론 처리 관련 작업을 사용합니다.
- 각 실험의 길이가 서로 차이가 있지만, 우리는 10 분 이상의 모든 실험을 적게 유지하려고합니다. 또한, 우리는 또한 참가자에게 무료로 / 휴식 시간을주는 샌드위치를 위해 DTI 스캔 및 실험 사이에 해부 스캔을 시도합니다. 우리는이 전략을 합리적인 성공을 발견했습니다. 한 스캐닝 세션에서, 우리는 약 30~40분에 자석에서 보낸 전체 시간을내어 2-3 작업을 포함하도록 시도합니다. 연구 프로토콜을 묘사한 플로우 차트에 대한 그림 1을 참조하십시오.
4. 데이터 수집, 저장, 분석, 및 품질 관리 :
데이터 수집 :
- 기능 MRI 및 DTI 데이터는 지멘스 3.0 테슬러 알레 그라 시비탄 국제 연구 센터, 버밍햄에 위치한 앨라배마 대학에 보관되어 머리 전용 스캐너를 (지멘스 의료 주식 회사, 에를랑겐, 독일)를 사용하여 참가자 당 하나의 세션에서 수집하고 있습니다.
- 검색 세션은 구조적 이미징을위한 고해상도 T1 - 가중 검사로 시작합니다. 이들은 TR (반복 시간) = 200 MS, TE (에코 시간) = 3.34 MS, 플립 각도 = 12도, FOV (시야)와 160 - 슬라이스 차원 MPRAGE (자화 준비 쾌속 그라데이션 에코) 볼륨 스캔을 사용 찾았습니다 = 25.6 cm, 256 X 256 매트릭스 크기, 1mm의 슬라이스 두께. 이번 인수는 약 8 분 정도하고 얻은 데이터는 각 참가자의 두뇌에 대한 해부 학적 정보를 제공합니다.
- 해부 학적 스캔 기능 검색 다음 있습니다. 기능적 이미지를 획득하기 위해, 우리는 TR = 1000 MS, TE = 30ms, 플립 각도와 단발 그라디언트 - 리콜 에코 평면 펄스 시퀀스를 사용하여 = 60도, FOV = 24cm, 그리고 매트릭스 = 64 X 64. 우리는 3.75 X 3.75 X 5 mm의 인 - 비행기 해상도의 결과, 5mm 슬라이스 두께, 1mm 슬라이스 격차, 24cm FOV하고, 64 X 64 매트릭스와 인터리브 순서 열일곱 인접 경사 축 조각 획득.
- 기능 MRI 실험의 길이에 따라, 2, 3 실험은 60-75 분에 포함되어 있습니다세션을 스캔 백인 군대가.
- DTI 이미지는 단일 촬영, 스핀 - 에코 46 직교 방향과 에피네프린 (Echoplanar 이미징) 시퀀스를 사용하는 인수입니다. 확산 가중, 단발, 스핀 - 에코, 에코 평면 영상 시퀀스 TR = 7000 MS와 함께 사용, TE = 90 MS, 대역폭 = 2790 Hz에서 / voxel, FOV = 220mm, 그리고 매트릭스 크기 = 128x 128. 스물 일곱 3 mm 두께의 조각이없이 확산 - 가중과 (NO 슬라이스 간격) 몇 군데 아르 (B = 0s/mm2) 및 확산 - 가중치로 (B = 1000s/mm2) 46 직교 방향으로 적용 그라디언트.
데이터 스토리지 및 데이터 분석 :
- MRI 세션에서 얻은 neuroimaging 데이터는 건강 보험 이동성 및 책임 법 (HIPAA)에 맞춰 대학 병원에서 통과 벽면 보호 컴퓨터 네트워크에 전송됩니다.
- 이 서버에서 MRI 및 DTI 데이터는 연구소의 중앙 컴퓨터 서버 (신경 세포)에 양도하고, 그것이 데이터 분석을 사용할 수 있습니다 전에 익명 있습니다. 신경 서버가 실험 특정 계산을 수행하는 생성된 모든 이미지 분석 프로그램뿐만 아니라 사내 스크립트를 전시하고 있습니다.
- 컴퓨터 클러스터는 여러 데이터 집합의 빠른 병렬 처리를 지원, 3 노드, 쿼드 코어 프로세서와 함께 각각 고용하고 있습니다. 다른 연구에서 데이터가 일반적인 위치에있는 이후 또한, 그것이 쉽게 메타 분석을 위해 데이터를 정리하고 overarching inferences을 수 있습니다.
- fMRI 데이터는 사전 및 사후 처리 및 통계 SPM8을 (통계 파라메 트릭 매핑,인지 신경과, 런던, 영국의 웰컴학과)를 사용하여 분석하고 있습니다. 또한, 이러한 기능 NeuroImages (AFNI)의 분석과 같은 다른 소프트웨어 프로그램, fMRIB 소프트웨어 도서관 (FSL)와 MRICron도 다른 해석을 위해 사용됩니다.
- DTI 이미지는 사전 및 사후 처리 및 통계 FSL을 사용하여 분석하고 있습니다.
품질 관리 :
- 시간적 및 공간적 조정은 이러한 슬라이스 타이밍 보정, 모션 보정, 재편성, 공간 정상화, 그리고 공간 케어와 같은 전처리 단계를 사용하여 fMRI 데이터에 수행됩니다.
- 노이즈 비율 (SNR)에 신호는 작업과 관련된 변화와 비 작업과 관련된 변화 간의 비율을 복용하여 계산됩니다. 소음 (비 작업과 관련된 변화)는 운동 효과를 머리에 열 잡음에서 아무것도 포함할 수 있습니다. 모두 비교적 높은 비율 (> 0.8)을 얻을하고 유물에 대한 제어에 의해, 우리는 이미지가 엄격한 품질 기준을 준수하도록 할 수 SNR을 계산하여.
- 노이즈 비율 (tSNR)에 시간적 신호는 실험의 전체 과정을 통해 SNR이며 수학적 시간의 경과에 신호의 변화에 의미 신호 강도의 비율에 의해 정의됩니다. 평균 및 표준 편차는 각 voxel에서 촬영하고 두뇌 속에 비율이 허용 임계값에있는 경우, 이미지가 더 분석을 위해 사용될 수 있습니다.
- 항상 모든 전처리 및 분석 단계에서 아티팩트에 대한 데이터를 검사하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 무선 주파수에 대한 RAW 이미지 (RF) 유물을 조사하거나 preprocessed 데이터 모션 아티팩트를 평가. 아티팩트에 대한 제어를위한 하나의 예방 측정 신호 드롭의 크기를 제한하기 위해 괄호 또는 영구 리테이너로 머리에 또는 주위에 금속에 대한 과목을, 스크린입니다.
- 데이터 세트도 모션 보정 절차 이후에 너무 많은 소음을 가지고 있습니다, 그리고 데이터 품질 기준에 부합하지 않는 경우, 그 세트는 일반적으로 추가 분석에서 제외됩니다.
5. 기능 연결 및 해부 학적 연결성 DTI 기반 시험의 fMRI 기반 조사 : 네트워크 수준에서 자폐증의 두뇌를 검사 :
기능 연결 :
기능성 연결 두뇌의 다른 지역에 걸쳐 뇌 활성화의 동기화를 말합니다. 뇌 영역에 걸쳐 활성화의 시간 코스의 상관 관계는 이러한 지역 간의 통신이나 연결의 증거로 찍은 것입니다. 이 분석에 관련된 단계는 다음과 같습니다 :
- 관심 (로아)의 영역은, (표준 뇌 atlases 기준) 기능 (작업 활성화 반응에 따라) 또는 해부학적인 몸의 구조 중 하나를 식별됩니다. 이러한 로아는 정품 인증을 망라 수있는 반경 중 이리저리 정의 또는 그들은 그들의 원래 모양에 정의되어 있습니다.
- MNI 좌표와 함께 지정된 반경이나 실제 모양은, 사내 이러한 로아의 위치 간의 중복 script.The의 존재를 조사하고 수정을 사용하는 모든 로아에 대한 투자 수익 (ROI) 파일을 만드는 통합됩니다.
- 각각의 투자 수익 (ROI)은 신호가 각 참가자의 데이터로부터 실험의 시간 코스에서 추출됩니다.
- 각 참가자의 경우, 각 투자 수익 (ROI)에 대한 평균 신호 시간 과정은 상관 매트릭스에 발생하는 다른 모든 로아와 상관 있습니다. 상관 관계값은 다음 개인, 단체를 만들기 위해 추가로 통계 분석을위한 피셔의 Z '점수로 변환 및 그룹 수준 inferences 사이입니다.
해부 학적 연결성 (DTI) :
두뇌에 걸쳐 흰색 물질 무결성을 검사하기 위해, 확산 텐서 이미지는 fMRIB 소프트웨어 도서관 (FSL) 9를 사용하여 분석하고 있습니다. 아래 관련된 주요 단계는 다음과 같습니다
- 이 분석의 첫 단계는 스트립 두개골과 와류 보정을 포함하여 전처리를 포함한다. 스트립 두개골 이외 parenchymal 조직을 제거하는 뇌 추출 도구 (BET)를 사용하여 수행됩니다. 고휘도 확산 기울기가 빠르게 전환하는 경우, 전단 및 스트레치 유물은 각 기울기 방향에 대해 서로 다른되는 생산됩니다. 이러한 왜곡없이 적용 확산 기울기와 참조 이미지를 확산 이미지를 등록 FSL의 와류 보정을 사용하여 수정됩니다.
- 보급 tensors 및 분수 이방성 (FA) 값, axons 따라 물이 확산의 인덱스는 다음 FSL의 보급 도구 상자를 사용하여 voxel 수준으로 계산됩니다.
- voxel별로 voxel 수준에서 그룹의 차이는 트랙트 기반 공간 통계 (TBSS) 10를 사용하여 검사하고 있습니다. 이 기법에서는, 모든 보급 이미지가 먼저 비선형 등록을 사용하여 일반적인 공간에 정렬됩니다.
- 모든 참가자의 모든 주요 하얀 물질 책자의 FA 해골이 만들어집니다. 모든 참가자의 개별 확산 이미지는 다음이 FA 트랙트 해골에 등록되어 있습니다.
- 자폐증과 함께 참가자의 이미지에서이 골격을 따라 영역은 T - 테스트를 사용하여 제어 참가자에서 같은 지역에 voxel별로 voxel을 비교하고 있습니다. FA의 값을 변화와 Voxels은 다음 큰 투자 수익 (ROI) 및 계산 의미 FA 값으로 격리됩니다.
6. 대표 결과 :
자폐증과 함께 참가자의 약화 신경 반응과 관련된 우리의 연구에서 신흥 기본 결과 (활성화 측면에서, 신호 강도의 변화와 기능적 연결) 및 인지적, 사회적 과제를 달성에 변경 피질 경로의 가능한 사용합니다. 예를 들어, 핵심 지역 (다른 사람의 의도를 inferring에 temporoparietal 접합에서 예 후부 최상의 시간적 고랑을위한, 그림 2 참조) 기능을 중재하는 발견 것 일반적인 제어 참가자에 비해, 자폐증 아래에 - 반응한다. 또한, 핵심 지역은 특히 다른 노드의 공간 먼 사람 (그림 3)과 기능 underconnected 보인다. DTI로, 우리는 또한 자폐증의 뇌 조직의 광범위한 네트워크 수준의 사진을 제공, 이러한 조사 결과 일부 해부 기초를 (그림 4 참조) 찾습니다.
그림 1. 흐름 차트는 방법과 절차를 묘사.
그림 2와 같은 문장 이해 (왼쪽 하부 전두엽 이랑, 그리고 왼쪽 후부 우수한 시간적 고랑)와 같은 전형적인 언어 작업에 A) 증가 활성화; B)가 다른 사람에게 정신적 상태의 속성 중 neurotypical 참가자의 양자 후부 뛰어난 관자놀이 sulci 활성화를 증가 (FWE은 P의 문턱 <0.05를 수정).
그림 3. 자폐증과 함께 참가자의 사회적 인식 작업의 전두엽과 측두엽 지역 사이에 크게 줄어 기능적 연결 (뇌 활성화의 동기화) (P는 <0.05). LSTG : 왼쪽 우수한 시간적 이랑, RSTG : 오른쪽 뛰어난 시간적 이랑, RIFG : 오른쪽 하부 전두엽 이랑, 투자 수익 (ROI) : 관심 지역, FCA : 기능적 연결.
그림 4. temporoparietal 접합에 측두엽에서 진행 흰색 물질 섬유 번들을 보여주는 DTI Tractography 결과. tractography에 대한 최초의 출발점은 나이와 일치하는 전형적인 제어 참가자에 비해 자폐증과 젊은 성인에서 상당히 작은 FA 가치를 가진 것으로 TBSS 식별 투자 수익 (ROI)을했습니다.
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Discussion
이 문서에 설명되어있는 방법 및 절차는인지 신경 과학 및 neuroimaging의 기본 원칙에 기초하고 있습니다. 함께 촬영이 방법은 어린이, 어른, 그리고 장애가있는 사람의 시스템 수준에서 뇌 기능을 평가하기위한 강력한 프레임 워크를 제공합니다. 이러한 방법에 기초 연구 자폐증과 개인의 조화 뇌 기능을 특성화 특히 영향력이있다.
예방의 숫자에도 불구하고) 1 : 여기에서 제시한 기법은 이론적 관련 질문 11,12,13,14를 해결하기 위해 다른 집단에게 양도될 수 있지만, 세심한주의가 발달 장애를 가진 사람의 neuroimaging뿐만 아니라, 소아 neuroimaging 필요합니다 우리는 스캔 받아 예비 조치를, 머리의 움직임은 여전히 neuroimaging의 주요 우려를 포즈. 스캐너는 중요한 모션 아티팩트를 일으키는 단지 0.5 mm의 회전 운동과 헤드의 움직임이 매우 민감합니다. 우리는 불안을 줄일 수 기술을 제시하고 차례로 같은 모의 스캐너와 장식 스캐너 룸으로 이동을 줄일 수 있지만,이 라인의 모든 노력이 가치가있을 수 있습니다. 현재, 우리는 최소 머리의 움직임을 유지하기 위해 훈련을 위해 영화를 사용하여 의견 패러다임을 적응하려는 2) 특히 어린이 참가자 중퇴, 또 다른 문제와 관련. 3) 또 다른 문제가 발달 장애의 발현에 고유의 이질과 관련된, 많은 아이들이 검사가 시작 후 스캐너 또는 공포를 입력 거부. 심지어 사소한 장비 문제 연구 프로토콜과 조사의 사용에 상당한 영향을 미칠 수)과 4, 발달 장애의 연구팀은 달리 자주보고 그룹 수준 inferences 아래에 묻혀있을 자신의 샘플의 다양성에 대응에 신중해야합니다. 예를 들어, 자극 프레 젠 테이션 프로그램의 E - 프라임 비디오 자극을 재생할 수있는 능력을 가지고 있지 않습니다. 이 소프트웨어의 최신 버전 동영상을 재생하지만, 그 버전은 IFIS 시스템과 호환되지 않습니다. 이러한 예를 들어, 우리는 우리의 애니메이션과 동영상을 재생 Inquisit 소프트웨어를 사용하지만, 수동으로 스캐너 컴퓨터와 비디오를 동기화하는 데의 추가 단계로. 제한 사항 중 일부는 위에서 언급한에도 불구하고, 기능 MRI가 뇌의 기능을 연구하는 가장 좋은 neuroimaging 기술 중 하나입니다 몇 가지 장점이있다 : 1) 양전자 방출 Tomography (PET)과 같은 기법과는 달리를 fMRI는 인체에 방사성 동위 원소를 주입이 필요하지 않습니다; 2) fMRI의 공간적 해상도가 Electroencephalography (EEG)와 같은 기법보다 더하며, 3) 수집 시간은 자폐증과 같은 장애가있는 사람과 협력에 많은 도움이 될 수있는, 패러다임에 따라 짧은하실 수 있습니다.
자폐증과 같은 복잡한 다차원 장애의 신경 생물학을 특성화하기 위해, 소설 및 다양한 방법과 기술을 포괄 포괄적인 신경 과학의 접근 방식, 자폐증의 멋부리다의 needed.Current 이론 것을 특히 전두엽 피질 더 후부 영역 사이의 뇌 영역의 underconnectivity, 자폐증의 주요 적자를 설명하는 중요한 수 있습니다. 이 방향으로 다음 가능한 논리적 단계는 자폐증 두뇌의 변경된 연결을 향상시킬 수있는 목표로 translational 접근을 통해 이러한 문제를 해결하는 것입니다. 이전과 집중적인 인지적 개입 이후에 뇌 반응을 평가하기 위해 뇌 소성을 대상으로 종단 연구는 가능한 충격의 개입은 자폐증과 개인의, 행동인지, 그리고 신경 반응에 미칠 수있다는 걸 보여 수 있습니다. 같은 기능성 효과 및 해부 연결로서의 기술을 개발하고 조정 지속함으로써 우리가이 전반 발달 장애의 이해를 얻을 수 있고 지식을 번역할 수있는 개입을 얻었다.
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Disclosures
관심 없음 충돌 선언하지 않습니다.
Acknowledgments
저자는 서로 다른 단계에있는 프로젝트들의 도움 가을 알렉산더, 제프 킬렌, 찰스 웰스, 캐시 피어슨, 그리고 Vaibhav Paneri 감사하고 싶습니다. 이 작품은 심리 학부 시작 자금, RK로 맥널티 - 시비탄 과학자 수상 & CCTS 파일럿 연구 그랜트 (5UL1RR025777)의 UAB학과에서 지원됩니다.
References
- Friston, K. J. Functional and effective connectivity in neuroimaging: A synthesis. Human Brain Mapping. 2, 56-78 (1994).
- Just, M. A., Cherkassky, V. L., Keller, T. A., Minshew, N. J. Cortical activation and synchronization during sentence comprehension in high-functioning autism: evidence of underconnectivity. Brain: a journal of neurology. 127, 1811-1821 (2004).
- Kana, R. K., Keller, T. A., Cherkassky, V. A., Minshew, N. J., Just, M. A. Sentence comprehension in autism: thinking in pictures with decreased functional connectivity. Brain: a journal of neurology. 129, 2484-2493 (2006).
- Koshino, H., Kana, R. K., Keller, T. A., Cherkassky, V. L., Minshew, N. J., Just, M. A. fMRI Investigation of Working Memory for Faces in Autism: Visual Coding and Underconnectivity with Frontal Areas. Cerebral Cortex. 18, 289-300 (2007).
- Kana, R. K., Keller, T. A., Minshew, N. J., Just, M. A. Inhibitory control in high-functioning autism: decreased activation and underconnectivity in inhibition networks. Biological Psychiatry. 62, 196-208 (2007).
- Just, M. A., Cherkassky, V. L., Keller, T. A., Kana, R. K., Minshew, N. J. Functional and Anatomical Cortical Underconnectivity in Autism: Evidence from an fMRI Study of an Executive Function Task and Corpus Callosum Morphometry. Cerebral Cortex. 17, 951-961 (2007).
- Castelli, F., Frith, C., Happe, F., Frith, U. Autism, Asperger syndrome and brain mechanisms for the attribution of mental states to animated shapes. Brain. 125, 1839-1849 (2002).
- Gray, C. A., Garand, J. D. Social stories: Improving responses of students with autism with accurate social information. Focus on Autistic Behavior. 8, 1-10 (1993).
- Smith, S. M., Jenkinson, M., Woolrich, M. W., Beckmann, C. F., Behrens, T. E. J., Johansen-Berg, H. Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL. NeuroImage. 23, 208-219 (2004).
- Smith, S. M., Jenkinson, M., Johansen-Berg, H., Rueckert, D., Nichols, T. E., Mackay, C. E., Watkins, K. E., Ciccarelli, O., Cader, M. Z., Matthews, P. M. Tract-based spatial statistics: Voxelwise analysis of multi-subject diffusion data. NeuroImage. 31, 1487-1505 (2006).
- Li, Q., Sun, J., Guo, L., Zang, Y., Feng, Z., Huang, X., Yang, H., Lv, Y., Huang, M., Gong, Q. Increased fractional anisotropy in white matter of the right frontal region in children with attention-deficit/hyperactivity disorder: a diffusion tensor imaging study. Neuro Endocrinol Lett. 31, 747-753 (2010).
- Jeong, J. W., Sundaram, S. K., Kumar, A., Chugani, D. C., Chugani, H. T. Aberrant diffusion and geometric properties in the left arcuate fasciculus of developmentally delayed children: a diffusion tensor imaging study. AJNR Am J Neuroradiol. 32, 323-330 (2011).
- Mulder, M. J., van Belle, J., van Engeland, H., Durston, S. Functional connectivity between cognitive control regions is sensitive to familial risk for ADHD. Human Brain Mapping. , (2010).
- Vourkas, M., Micheloyanni, S., Simos, P. G., Rezaie, R., Fletcher, J. M., Cirino, P. T., Papanicolaou, A. C. Dynamic task-specific brain network connectivity in children with severe reading difficulties. Neurosci Lett. 488, 123-128 (2011).
