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Medicine

PTSD의 기본 모드 네트워크의 Neuroimaging에 표현형 개발 : 정지 상태, 작업 기억, 구조적 연결을 통합

doi: 10.3791/51651 Published: July 1, 2014

Abstract

기본 모드 네트워크 (DMN)을 검사하는 데 이용 구조적 및 기능적 뇌 영상 기술은 잠재적으로 정신 질환의 심각도의 평가를 개선하고 임상 진단 과정에 추가 유효성을 제공 할 수있다. 최근 뇌 영상 연구는 DMN 처리는 외상 후 스트레스 장애 (PTSD)와 같은 스트레스와 관련된 정신 질환의 개수에 중단 될 수 있다는 것을 시사한다.

특정 DMN 함수 조사 남아 있지만, 이것은 일반적으로 내부 검사 및 자기 처리에 관여하는 것으로 생각된다. 건강한 사람에서 그것은 예를 들어,인지 적 작업 동안 비활성화로 관찰 된 적은 활동과 휴식의 기간,,,,, 메모리 작동시 최대 활성을 나타낸다. 이 네트워크는 내측 전두엽 피질 후부 cingulate의 피질 / precuneus, 측면 정수리 피질 및 시간 영역을 내측으로 구성되어 있습니다.

여러 기능 및 구조 이마 기NG의 접근 방식은 DMN을 연구하기 위해 개발되었다. 이들은이 네트워크의 기능 부전의 이해를 증진 할 수없는 가능성이있다. 이러한 상태의 연결 및 작업에 의한 비활성화를 휴식의 평가 등의 기능적인 접근 방법은, 대상으로 신경인지 및 neuroaffective (기능) 진단 마커를 확인하고 높은 정확도 또는 특이 질환의 정도와 예후를 나타낼 수 있습니다 우수한 가능성이있다. 이러한 형태 학적 및 연결의 평가와 같은 구조적 접근 방법, 원인 및 장기 결과의 고유 마커를 제공 할 수 있습니다. 결합, 기능 및 구조 방법은 스트레스와 관련된 정신 상태에서 유효 DMN-기반 이미징의 표현형을 개발하기 위해 강력한 멀티 모달 상호 보완 및 시너지 효과를 접근 방법을 제공합니다. 이 프로토콜은 질병의 정도와 관련된 임상 요인의 연구 결과를 관련, PTSD에 DMN의 구조와 기능을 조사하기 위해 이러한 방법을 통합하는 것을 목표로하고있다.

Introduction

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뇌 영상은 질병, 사전 진단 및 신경 정신과의 치료 반응의 진단 타당성, 심각도를 검토하는 전례없는 가능성이있는 도구를 나타냅니다. 상보 신경 영상 기법의 광범위한 뇌 키 시스템의 구조와 기능을 특성화하고, 정신과 집단에서 신경 영상 표현형의 식별을 돕기 위해 사용할 수있다. 이러한 시스템으로, 기본 모드 네트워크 (DMN)은 지난 10 년간의인지 및 임상 신경 과학 문헌에서 많은 관심을 받고있다.

DMN은 내측 전두엽 하부 - 측면 정수리 피질과 함께 원칙 뒤 노드로 주요 전방 노드, 후부 cingulate의 피질 / precuneus (PCC)와 같은 피질 (MPFC) 등을 포함하는 소위 "휴식 상태의 네트워크"이다 중간 시간 영역. 이 네트워크의 그들은 키 기능은 WHI 나머지 기간 동안 가장 높은 활성을 나타내는 것입니다주제는 각성하지만, 특정 작업에 참여하지 않는 상태에서 CH가 발생합니다; 이 정지 상태의 활동은 뇌의 기능 (1)의 "기본 모드"를 주장했다. DMN의 국가 활동을 쉬고 상태 기능적 연결을 휴식으로 설명되는, 또한 매우 동기화됩니다. DMN의 다른 주요 기능은 증가 외부인지 적 요구의 기간 동안 감소 된 활동을 보여줍니다 것입니다, 기능적 뇌 영상 중에 작업에 의한 불 활성화로 관찰되는 2,3 패러다임. 그것은 내부 (즉, 휴식 상태) 및 외부 (즉, 작업 관련 활동)의 요구 사이의 균형이 3-5 작동 건강한 두뇌를 유지하기 위해 필요하다고 가정한다.

기능 연결 및 작업 관련 비활성화, 구조 연결 다음 : 다음 섹션에서는 DMN을 연구하는 세 가지 방법에 대한 간략한 개요를 제공합니다. 이 세 가지 방법은 내림차순입니다외상 후 스트레스 장애와 관련된 정신 상태와 환자의 임상 샘플에서이 네트워크의 특성을 보완 방법을 ribed.

주 DMN 기능 연결 휴식

상태 기능적 연결성을 쉬고 최근 작업 요구의 부재 하에서 기준선 뇌 기능의 패턴을 평가하는 데 사용되는 일반적인 방법이되었다. 기능적인 연결은 서로 다른 뇌 영역에 걸쳐 일관성을 정량화 분석 방법, 또는 시간이 지남에 혈액 산소 수준의 종속 (BOLD) 신호의 동기 성 정도입니다. 연구 문헌의 성장 몸은 DMN 연결의 전형적인 패턴이 임상과 위험에 처한 인구에서 변경, 상당한 스트레스 나 외상에 이전 노출에 특히 할 수 있다는 것을 제안합니다. 가장 일반적인 발견은 PTSD 6과 관련 DMN 휴식 상태 기능적 연결을 감소하고있다. 이 감소 된 연결은 근래 수 있습니다전자 직접 임상 응용, DMN 연결이 감소로 급성 스트레스 7 후 PTSD를 개발할 수 있습니다 사람들의 예측 될 수있다. 감소 된 DMN 기능 연결이 가장 일반적으로는 외부의 요구에 기준 DMN 처리에서 내부 자원을 재 할당하는 무능력으로 이어질 수 있습니다 자기 처리에 관여 중요한 뇌 영역 간의 통신 불량을 반영, 여러 가지로 해석 될 수있다. 이 네트워크 중단은 PTSD 및 기타 스트레스 관련 정신 조건 8과 같은 정신 장애의 핵심 임상 증상을 설명 할 수 있습니다. 이러한 혼란의 원인으로 추가 조사는 향후 연구의 중요한 영역입니다.

보다 일반적인 관점에서, DMN의 기능적 연결성을 검사의 장점은 상대적으로 쉽게 구현 및 신뢰성 비교 9,10 수 있습니다 건강한 컨트롤에 상태 기능 연결을 휴식의 강력한 패턴을 포함

작업 관련 DMN의 지연 비활성화

작업 메모리 (WM) 동안 DMN 응답을 검사하는 상태 동기 성을 쉬고 이상이 네트워크의 기능과 역기능을 조사하는 또 다른 방법을 제공합니다. 더 많은 표준 기능 자기 공명 영상 (FMRI) 메소드를 반영 이러한 접근 방식은, 임상 적 의의 (11)를있을 수 있습니다 작업의 요구에 대한 응답에 대한 다양한 정보를 제공합니다. 이전 연구는 PTSD와 함께 참가자는 아마도 증가 된인지 적 노력 12-15을 반영, WM의 기능과 WM 작업 동안 DMN의 비활성화는 더 큰 정도의 손상을 보여줍니다 것을 문서화했습니다. USIFMRI 도전으로 NG WM은 몇 가지 장점이 있습니다. 예를 들어, 안정적으로 활성 상태로 쉬고에서, 여러 주요 DMN 영역을 분리됩니다. PTSD 및 기타 스트레스 관련 정신 조건과 가장 관련, WM 작업이 안정적으로 MPFC, PTSD에 조절 곤란 중요한 경로에 관여하는 주요 전방 DMN 노드를 분리합니다. 그것은 잘 MPFC은 편도의 활동을 상승 조절하는 것이 설립 가능성이 공포 조건화 (16)에 중요한 역할을 담당하고있다. MPFC 활동의 평가는 향후 임상 치료에 유용한 메트릭 할 수있다. 예를 들어, 외상 경찰의 한 이전의 연구에서, 노출 심리는 MPFC 활동을 증가 외상 메모리를 검색하는 동안 편도의 활동을 감소. 이러한 뇌 영상의 변화는 감소 PSTD 증상 (17)와 관련이 있었다. WM-유도 MPFC의 비활성화는이 인스턴스는하지만, 하나의 뇌 영상 측정은 임상 집단에 적용 할 수있는 방법의 예를 들어, 추가 탐사입니다다른 DMN 구성 요소의 미래 연구의 결실 지역이 될 가능성이 높습니다.

이 프로토콜에서는, 언어 적 작업 기억의 n 다시 작업에 사용됩니다. N-다시 작업 널리 FMRI 연구에 사용하고, 집행 활성화 및 디폴트 모드 네트워크 비활성화 지역 18, 19의 믿을 수있는 정품 인증을 제공합니다. 이 작업은 세 가지 구성 요소, 0 - 다시 편지 경계 작업, 작업 메모리와 비교를위한 기준을 휴식의 2 백 작업을 포함한다. 0 백 경계 작업하는 동안, 참가자는 스캐너 내부에있는 동안 두 버튼 응답 상자를 사용하여 다른 자음에 대해 "아니오"자음 소정의 목표 ( "H"또는 "H")이 나타 났을 때 "예"라고 응답합니다. 9 자음의 여섯 0 - 백 제어 블록이 작업하는 동안 표시됩니다. 2 백하는 동안, 자음 시리즈는 2,500 밀리의 interstimulus 간격으로, 500 밀리 초마다 시각적으로 표시됩니다. 참가자는 "예"또는 "아니오"시키는응답하여, 각 자음 그것이 시리즈 (예., w, N, R, N, R, Q, R, Q, N, W 등의 앞부분이 제시 자음에서 동일하거나 상이 있는지 여부를 나타 내기 위해, 제시된 후에. 굵게 표시된 정확한 답변). 15 자음의 2 백 여섯 45 초 시리즈 동안 제공됩니다. 참가자가 일정 음소 버퍼링 (예. 단기 기억에 자음을 잡고), subvocal 음소 리허설 (예. 큰 소리로 분명히 말하는없이 자음 반복), 및 집행 조정을 포함하는 요구인지 설정을 유지해야 성공적으로 수행 할 수 있습니다. 모두 0 - 2 백 블록, 프레 젠 테이션의 비율은 대상의 33 %가 임의의 위치에 표시되고, 총액이 언어 인코딩을 장려하기 위해 무작위 배정되어, 동일합니다. 십자 고정 점과 30 초 휴식 기준선 전에 각 0 - 다시 블록으로 표시됩니다; 이 기준은 subsequ에 사용됩니다작업 관련 활동의 ENT의 비교는 데이터 분석시 기준으로 비교했다.

종합적으로, 현존하는 데이터는 다양한 작업 동안 작업 연관된 DMN 활성의 특성화 기능적 DMN 분석의 임상 사용에 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 시사한다. 스트레스 관련 정신 상태에서 FMRI의 도전으로 WM을 사용하는 다른 장점이 있습니다. 상태의 연결을 휴식과 유사하게, 임상 샘플과 비교를 용이하게 건강한 개인에있는 WM 동안 DMN의 비활성화는 명확한 패턴이있다. WM은 스캔하는 동안 임상 PTSD 증상을 유발하지 않도록 할 수있는 중립적 인 외상된다. 따라서이 방법은 뇌가 스트레스 관련 정신 장애에 외부의 요구에 응답하는 방법을 반영하는 뇌 영상 바이오 마커로 발전 할 가능성이있다.

DMN 구조 연결

기능 영상은 변화를 설명 할 수 있지만스트레스 노출과 관련된 뇌의 연결 또는 활동들, 기능적인 접근이 관찰 뇌의 변화 뒤에 원인을 설명하지 않습니다. 이러한 확산 텐서 영상 (DTI) 등의 구조 이미징 방법은, 뇌 영역을 연결하는 백색질의 무결성을 측정하고 계량화 할 수 있습니다. DTI는 이방성 (그들에 걸쳐 비교) 주로 백색질 따라 물이 흘러 같은 백색질 따라 물 분자의 (즉, 방향) 흐름에 따라 흰색 물질의 무결성 가장 일반적인 구조적 뇌 영상 방법 및 조치입니다. 방향 흐름의 차이는 소수 이방성 (FA)로 표시됩니다. FA의 낮은도 스트레스에 노출 4의 결과를 포함하여 다양한 원인에서 신경 손상의 징후 일 수있다 백색질의 미세 구조 변화를 반영하는 것으로 생각된다. 네트워크 관점에서 조정 두뇌 활동 (즉, 정지 상태의 활동이나 COORdinated 작업 관련 활동) 구조 연결에 의존해야합니다. 이전 DMN 결과의 경우, 구조적 손상은 DMN 기능적 연결성을 감소로 이어지는 DMN 노드 사이의 통신을 손상시킨다. 마찬가지로, 비활성화의 증가 패턴은 작업 응답 중에 피질의 큰 분야의 채용을 필요로 미세 손상을 반영 할 수있다. PTSD와 DMN과 관련된 여러 연구는 뇌의 22의 주요 변연 구조를 연결하는 백색질입니다 cingulum 번들 20, 21, 감소 FA를 보이고있다. 그것은 tractography (즉이 직접 신경 세포 수준에서 백색질 추적)를 이용보다 정확한 측정이 흰색 물질 섬유 네트워크 중단에 참여하는 구체적으로 규명 할 수있을 것으로 예상된다. DTI 이미징 장점은 스캐너로 수행 할 필요한 작업이 없기 때문에 그것을 취득 비교적 쉽다는 점이다.

FO에서llowing 프로토콜은, 국가 기능의 연결 및 작업에 의한 비활성화가 정량 휴식의 기능적인 접근 방법 DMN의 구조와 기능을지도와 질병의 정도와 PTSD에 관련된 임상 요인으로 이러한 연구 결과를 관련하기 위해 DTI를 사용하여 구조적 연결에 대한 검사와 결합 . 우리는 이전에 외상에 노출 된 건강한 성인 18,23에서이 방법을 구현이 프로토콜은 PTSD의 연구와 정신 질환과 관련된 다른 스트레스에 적응 빌려 준다 DMN을 특성화 할 수있는 설득력있는 방법을 제공한다는 것을 발견했다.

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Protocol

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적격 참가자는 연구 프로젝트에 참여할 수있는 서면 동의서에 서명. 연구는 인간의 복지, 기관, 국가 및 국제 가이드 라인에 맞춰 수행된다.

1. 참가자의 검사 및 진단 인터뷰

  1. 동의 후, PTSD의 진단 및 질병의 심각도를 확인하는 진단 인터뷰를 수행합니다. 참고 :이 조치는 DSM-IV-TR에 대한 구조적 임상 면접 (SCID) 24 PTSD 규모 투여 임상 (CAPS) 25뿐만 아니라인지 적 상태를 평가하는 Folstein 미니 정신 상태 검사 (MMSE) 26 (가) 있습니다.
  2. 스트레스와 기분에 관련된 자기보고 저울을 작성하는 참가자를 부탁드립니다.
    참고 : 다음은 생활 스트레스 검사 - 수정 (LSC-R) 27, 어린 시절 외상 설문지 (CTQ) 28, 지각 된 스트레스 척도 (PSS) 29과 우울증 증상의 빠른 재고를 포함S (QIDS-SR) 30.
  3. 이러한 MRI 안전 및 연구 절차 등 검사에 필요한 구성 요소를 검토하고, 참가자가 예약 검사 세션이 약 1 시간에 도착 MRI, 적격 참가자를 예약합니다.
  4. 소변, 임신 (적절한), 스캔하기 전에 독성 시험을 얻습니다.

2. 교육 참가자는 N 백 작업을 수행하려면

  1. 0 - 다시 편지 경계 테스트와 첫 번째 실행을 시작합니다.
    1. 다른 모든 자음에 두 개의 버튼 응답 상자와 "아니오"를 통해 자음 대상에 "예"( "H"또는 "H")를 표시하기 위해 참가자를 지시합니다.
    2. 27 초, 총 2,500 MS의 interstimulus 시간에 참가자 500 밀리 초마다 9 개의 자음을 표시하고, 위의 지시에 따라 응답하도록 요청합니다. 참고 : 대상 자음이 각각 0 백 블록 내에서 4 번 표시됩니다.
  2. 다음으로, 참가자는 2-BA을 연습했다CK 시험.
    1. 각 자음이 제시된 후에 이전에 직렬이 제시 자음에서 동일하거나 상이 여부를 나타내도록, 버튼이 두 응답 박스에 "예"또는 "아니오"응답을 참가자에게 지시.
    2. 45 초, 총 2500 밀리의 interstimulus 간격으로, 500 밀리 초마다, 참가자 15 자음의 시리즈를 보여준다. 주 : 대상의 자극은 5 번 표시됩니다.
  3. 성능이> 2 백 구성 요소에 대한 올바른 최대 75 %에 도달 할 때까지 기차 참가자는 스캐너 외부 N-다시 작업을 수행 할 수 있습니다. 참고 : 위의 매개 변수 (재료 / 장비의 표 참조) 자극 프레 젠 테이션 소프트웨어를 사용하여 자동화 할 수 있습니다.

3. MRI 취득

  1. MRI 호환 의류에 참가자의 변화가 있고, 3 테슬라 MRI 스캐너 방 내부를 가져옵니다. 그들이 청각 보호를 위해 귀마개를 착용 한 다음 줘야 들것에 누워달라고내가 궁극적으로 MRI 기계의 중앙으로 이동합니다.
    1. 머리의 움직임을 최소화하기 위해 자신의 머리 주위에 쿠션을 배치합니다. , N-다시 작업 메모리 작업에 대한 MRI 호환 응답 상자를 제공하는 비상 사태의 경우에는 스캔을 중지 전구를 짜, 생리 학적 모니터링 및 녹화를 위해 자신의 손가락 맥박 산소 측정기를 배치합니다.
    2. 32 채널 헤드 코일과 참가자의 머리 프리젠 테이션 화면을 놓고 스캐너의 중앙으로 이동합니다.
  2. 참가자가 편안하게 화면을 볼 수 있는지 확인하고 MRI 스캔 세션을 시작합니다. 높은 해상도 (1mm 3) 해부 뇌 스캔의 인수와 함께 시작합니다. 에코 시간 (TE)에서 스캐너 콘솔의 고해상도 MRI 매개 변수를 입력 = 2.98 밀리 초, 반복 시간 (TR) = 1900 밀리 초, 시야각 (FOV) = 256mm 2, 매트릭스 크기 64 2 1 밀리 조각에. 스캔에 "실행"버튼을 눌러 MRI 수집을 시작합니다NER 콘솔.
  3. 스캐너 콘솔 TR = 2,500 밀리로, TE = 28 밀리 초, FOV = 192mm 2, 매트릭스 크기 64 2 3mm 축 조각에 대한 FMRI BOLD 이미지 수집 매개 변수를 설정합니다.
  4. 다음으로, 다음과 같은 매개 변수를 사용하여 N-다시 테스트 (섹션 2 참조)을 사용하여, 작업 기억에 대한 FMRI의 이미지를 얻기 :
    1. 종래 자극 프리젠 테이션 소프트웨어를 사용하여 공 - 백 블록들 각각에 환자에게 30 초의 기준선 고정 크로스을 제시한다. 참고 :이 다른 공에 대한 비교 기준을 제공합니다 - 2 백 블록 동안 데이터 분석.
    2. 자극 프레 젠 테이션 소프트웨어를 사용하기 전에 각각 0 또는 2 백 작업에 3 초 동안 환자에게 지시를 전망이다.
    3. 총, 카운터 밸런스 순서로 제시 개의 영상 실행에 두 개의 기준 블록과 함께 세 0 백 2 백 부분을 포함한다.
  5. 시작하는 MRI 스캐너 콘솔을 눌러 "실행".
  6. N-등의 종료 후, 확인참가자는 편안하고 이동 할 준비가되어 있습니다. 나머지 블록 옆에있는 것을 그들에게 지시하고, 잠이하지 말라고 말한다. 화면에 고정 크로스를 표시하는 자극 프레 젠 테이션 소프트웨어를 사용합니다.
  7. MRI 스캐너 콘솔에서 "실행"을 눌러, 다음의 4 분의 상태 이미지를 휴식 (3.3 참조) N-다시 이미지를 획득하는 데 사용 된 것과 동일한 FMRI 설정을 사용하여 획득.
  8. 반복은 3.4 단계를 반복합니다. 및 3.5. 그들은 계속 할 수 있다면 이전에 각각의 새 섹션으로, 그들은 편안 경우 참가자 유용한. 그들은 수 있다면, 프로토콜을 계속한다. 그렇지 않은 경우, MRI 스캐너를 일시 중지하고 필요에 따라 편안함을 조정합니다.
  9. 다음, 스캐너가 다음 순서 동안 동요 할 수있다 참가자에게, 그들의 눈을 감고 최선가 스캐너에 수를 완화하도록 지시합니다. 그런 다음 스캐너 콘솔에서 "실행"버튼을 눌러 DTI 순서를 취득.
  10. 스캐너 사기꾼의 설정 DTI 이미지 수집 매개 변수64 비 동일 선상의 방향 (B = 1,000), 하나 각 그라데이션 방향 DWI 10 비 가중치 (B = 0) 정규화 이미지, TR에 적용 확산 그라디언트 이중 스핀 에코 평면 확산 강조 영상 (DWI)에 단독 부분 에코와에 보간 = 10060 밀리 초, TE = 103 밀리 초, FOV = 226mm, 128 2 매트릭스, 슬라이스 두께 = 1.8 mm,.
  11. 스캐너에서 참가자를 제거하고 세션이 어떻게 진행되었는지에 대해 문의. 그들이 가질 수있는 질문에 답하고, 그들의 참여에 대해 감사. MRI 스캐너 컴퓨터가 이후의 데이터에 대한 참가자의 이미지와 생리적 녹음 DVD 쓰기 분석이 있습니다.

4. 데이터 분석

  1. 데이터 전처리
    1. FMRI 처리 소프트웨어를 사용하여, 3D + 시간 데이터 세트에 원시 데이터를 재구성 연결하고 첫번째 시리즈의 다섯 번째 볼륨에 등록 운동 아티팩트를 최소화 및 모션 보정 파라미터를 얻었다. (밴드 패스 필터링을 적용 0.00DMN 주파수 도메인을 분리하고 낮은 주파수 드리프트 및 고주파 노이즈의 영향을 감소시키기 9-0.08 헤르쯔). 참고 : 각 복셀에 대한 성가신 변수는 평균 심실과 흰색 물질 시계열뿐만 아니라 머리의 움직임 6 매개 변수 추정을 포함해야한다; 이러한 추정은 demeaned 파생 값을 모두 포함해야한다. 성가신 변수의 예측 된 시간 경과 후에는 31 상관 관계를 분석하는 데 사용되는 "잔여"시계열 데이터를 수득 전체 복셀 시계열로부터 제거되어야한다.
    2. 대규모 데이터 내에서 실행 강도를 정상화하고, 4mm 전체 폭의 절반 최대 (FWHM) 가우시안 커널까지 원활한 데이터입니다. 데이터 집합 (32)로부터보다 큰 1.5 mm의 변위와 이미지를 검열. GSR 상태 데이터에게 33, 34를 휴식에 상관 관계에 영향을 미칠 수 있기 때문에 글로벌 신호 회귀 (GSR)를 수행하지 마십시오.
  2. 주 연결 분석 휴식
    1. 종자 영역을 사용하여 연결을 평가하는 분석기능적 연결 (11)을 평가하기 위해 선험적으로 정의 된 영역들 사이의 관계. 참고 : 포함 씨는 각각 DMN의 주요 전방 및 후방 노드 MPFC 및 PCC입니다. 위치의 기능 좌표는 아틀라스 정의 위치 35 일반적으로 우수하다.
    2. 이 씨앗에서 평균 BOLD 시계열을 추출하고 전체 뇌의 상관 관계 분석을 실시하고 있습니다. 이후의 가설 검정에 대한 Z 점수 (36)에 상호 연관 R 값을 변환 할 수 있습니다.
      1. 일차 결과 측정 등의 PTSD와 컨트롤 사이의 기능적 연결에 큰 차이를 평가하는 복셀 단위로 복셀에 그룹 사이에 Z 값을 비교합니다. 임계 가족 방향 (즉, 클러스터) 오류 수정을 사용하여 P에서 양측 중요성 <0.05에서 이러한 결과. NOTE : 클러스터 보정 위양성 클러스터의 확률을 추정하기 위해 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하여 생성된다. 통계 algorith를 사용FOV, 해상도, 평활성의 함수로서 클러스터 정정을 계산하고, 각각의 복셀 레벨 (37)에서 신호 강도를 측정하기 위해 MS.
    3. 임상 증상 및 이미징 결과 사이의 관계를 평가하기 위해 평가 척도 점수와 DMN 지역의 연결의 평균 Z 점수 간의 상관 관계를 포함 사후 분석을 실시하고 있습니다. 상관 관계가 우울증의 정도, 외상성 뇌 손상뿐만 아니라, 교육 및 기타 관련 변수와 관련 인구 통계 학적 정보에 대한 해당 계정을 분석을 포함한다.
  3. 작업 메모리 분석
    1. 사전 프로세스 개별 데이터 세트 11,31 각 뇌 복셀에서 작업 별 활동을 정량화 할 수있는 데이터와 복셀 기반 GLM에 FMRI 처리 소프트웨어를 사용합니다. 참고 : GLM에서 독립 변수는 휴식과 0의 시간 과정 - 그리고 2 백 (감마 함수로 모델링 혈역학 적 전환 포함) 작업과 공변량 (선형 드리프트 관찰D 운동), 종속 변수로 시간이 지남에 따라 BOLD 신호.
    2. 지정된 DMN 영역에 걸쳐 GLM 베타 가중치를 결과 평균. 참고 : 개인 수준의 데이터 집합이 평균 N-다시 응답은 이후 그룹 수준의 통계 분석에서 뇌 활동의 기본 척도로 역할을합니다.
    3. 사용 PTSD와 비 PTSD 그룹 사이에 그룹 수준의 차이를 검토하고 작업 난이도 (0 동안의 활동, 즉 비교 - 2 백 작업)의 효과를 추정하기 위해 공분산 분석을 각 DMN 지역을; 상태가 4.2 분석 휴식하는 동안 또한 필요에 따라 모든 관련 통계 제어 단계의 분석을 포함한다.
  4. DTI를 사용하여 구조 연결
    1. 전처리
      1. DTI 처리 소프트웨어를 사용하여, 비 확산을 공동 등록 (예. B = O) 이미지는 모션 아티팩트를 보정하고, 이후의 확산 강조 영상에 대한 정규화 이미지로 사용할 수 있습니다. 12 매개 변수 아핀 변환을 사용하여운동과 와류 이슈를 고려하여 확산 강조 영상을 등록합니다.
      2. 각각의 확산 방향에 대한 기울기 벡터는 피팅 모델을하기 전에 변환을 고려하여 회전되어 있는지 확인합니다. 피팅 절차 (38)를 구속 비선형를 사용하여 확산 가중 신호 감쇠에서 복셀 당 2 차 확산 텐서를 계산합니다.
      3. 고유 값, 고유 벡터 및 확산의 분수 이방성 맵을 계산하기 위해 확산 강조 영상을 사용합니다.
    2. cingulum 번들의 무결성을 정량화하기 tractography 소프트웨어를 사용합니다. 이러한 모리 등. 39 카타니와 드 Schotten의 (40)에 의해 그와 같은 씨앗 지역 선택을위한 표준지도 책을 활용합니다. 반구 사이의 교차 섬유를 제거하기 위해 중앙선 제외 영역을 통해 결과 tractography 필터. 평균 FA, 추적, 축 방향 및 cingulum 번들이 통과하는 모든 복셀에 대한 레이디 얼 확산을 계산합니다. </ 리>
    3. 통계적으로 우울증의 정도, 약물 남용, 온화한 TBI 교육 및 인구 통계 학적 같은 다른 요인에 대한 제어, PTSD와 비 PTSD 참가자 사이의 그룹의 차이를 비교하기 위해, 피험자 내 변수로 반구, 각 확산 측정을위한 혼합 모델 ANOVA를 사용하여 ANCOVA를 사용하여 변수.

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Representative Results

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대표 결과는 어린 시절 외상과 학대의 역사를 가진 개인의 서로 다른 두 샘플에서 같은 이미징 방법을 사용하여 수집 된 데이터를 기반으로하지만, PTSD (21, 22)하지 않고 있습니다. 분석 상태 기능 연결을 휴식의 결과는 DMN의 주요 노드에 부합하는 공간 패턴 MPFC, PCC, 각 이랑 / 열등한 정수리 소엽과 중간 시간적 영역을 포함하여 (그림 1) 1-3,8을 공개했다. 이 공간적인 분포의 확인은 초기 유효성 검사의 역할을하고, 이후의 가설을 테스트 할 수 있습니다.

작업 기억하는 동안 뇌 활동의 패턴을 그림 2에 표시됩니다. 2 백 구성 요소 (그림 2a)의 이미지가 표시 DMN 내에서 비활성화와 공동 발생하는 임원 네트워크의 활성화를 증가했다. 이러한 중간 전두엽 이랑, 보조 운동 영역과 I​​NF 등의 임원 지역의 활성화erior 정수리 소엽은 오렌지와 레드, DMN 영역 (즉 MPFC, PCC 및 시간 영역을 내측)의 비활성화와 병치가 파란색으로 표시에 묘사되어있다. 이 패턴은 이전의 N-다시 문학 11,41와 일치하고 가설 테스트를 진행하기 전에 유효성 검사 역할을합니다. 특히 PCC에, 겸손 비활성화를 보여줍니다 N-뒤의 0 - 백 구성 요소에서 2B 결과를 보여준다 그림 하지만 강한 MPFC 비활성화하지 않고. 보통 활성화는 또한 내측 전두엽 피질에서 볼 수있다.

마지막으로, 확률 tractography에 의해 계시 cingulum 번들의 범위가 그림 3에 표시됩니다. 3 차원 영상은 대략 DMN 영역의 전체 형태 (그림 3a)를 추적 cingulum 섬유의 전체적인 모양과 분포를 표시합니다. 표시된 섬유의 정확성을 확인하기 위해, 이러한 결과는 개성 미친와 겹쳐하는 것이 좋습니다 (특정 대뇌 피질의 영역을 차별화하는 프로그램에 의해 생성 예) DUALS '대뇌 피질의지도. 그림 3b는 MPFC와 PCC를 통과하는 백색질을 보여주고, 그림 3C는 중간 시간 영역에 도달 책자를 보여줍니다. 이것은 이후의 그룹 관련 뇌 영역을 연결하는 섬유, 분석 보장합니다.

그림 1
그림 1. 기본 모드 네트워크의 정지 상태 기능적 연결지도. 이러한 이미지는 PCC와 유의 한 양의 기능 연결을 전시 DMN 지역의 화살 표시를 보여줍니다. 이미지는 여러 비교를 위해 수정 AP <0.05에서 임계 값 처리됩니다. 각 조각의 X 좌표는 해당 이미지의 왼쪽 아래에 표시됩니다.

AYS "> 그림 2
워킹 메모리 동안 활성화의 그림 2. 공간 패턴. 2 백 작업 메모리 작업과 관련된 패턴을 설명하는 두뇌의) 화살 섹션. 임원의 네트워크 내에서 활성화 패턴은 레드 / 오렌지와 DMN 비활성화가 파란색으로 표시됩니다에 나와 있습니다. 이미지는 P <0.05을 임계 값 및 다중 비교를위한 보정된다. b)는 일반적으로 관심을 제어하는 작업 메모리와 결합되어 0 - 다시 활동을 보여줍니다. 활성화 패턴은 파란색 오렌지 / 레드 및 비활성화에; 분명 여기에 약간의 집행 활성화 일부 DMN 비활성화입니다. 이미지는 여러 비교를 위해 수정, P <0.05에서 임계 값 처리됩니다.

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그림 3. Cingulum 번들의 확률 Tractography / 구조 연결. b) 이러한 섬유 MPFC와 PCC (빨강 및 각각 블루)를 통해 이동하는 방법을 예시하고, c) 설명;) 뇌 단면을 가진 이들 섬유의 입체 형상과 패턴은 시각적 참조를 위해 포함 정보을 이 섬유는 DMN의 중간 시간적 구성 요소를 통해 여행 방법.

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Discussion

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뇌 영상 프로토콜의 성공적인 구현을위한 두 가지 가장 중요한 단계는 정확하게 휴식 상태를 캡처하고 메모리 효과를 위해 노력하고 있습니다.

개념적으로, 정지 상태 이미지의 취득은 간단합니다. 수행 할 작업이 없기 때문에, 실험자들은 종종 이러한 에포크 동안 뇌 활동을 설명하는 "나머지."그러나,이 필드는 신경 영상 (1)의 다른 영역에 비해 상대적으로 신규 한, 정확하게 "나머지 부분을 정의하는 방법의 명시적인 합의가 없다 "스캐너. 이 하나를 포함한 대부분의 프로토콜은 화면에 고정 십자가를 볼 참가자를 부탁드립니다. 개별 휴식 상태 검사의 기간은 일반적으로 4에서 12 분에 이르기까지, 문학도 매우 다양하고, 열린 눈이나 눈 하나와 42을 마감했다. 이 프로토콜에서 두 개의 4 분의 스캔을 다시 간단한 흰색 고정 크로스를보고, 눈을 뜨고, 8 분의 총 구현 된세인트 검정색 배경. 미래 연구 연구에 걸쳐 일반화 촉진 상태 데이터 획득 쉬고하는 표준화 방식의 접수로부터 크게 이익 것이다.

상태 획득을 휴식하는 동안 또 다른 중요한 문제는 머리의 움직임의 영향이다. 최근의 연구는 명확하게 상태 검사를 휴식하는 동안 움직임이 43-45을 분석 이후의 기능 연결 허위 상관 관계에 이르게 것을 보여 주었다. 따라서, 참가자는 정지 상태 스캔 세션을 통해 가능한 한 움직으로 유지해야합니다. 프로토콜 개발 과정에서 매우 불안 참가자는 4 ~ 5 분의 순서로 종종 매우 오래 남아 수 없었다. 이 경험을 반영, 몇 가지 절차는 두 개의 4 분 휴식 상태 검사의 인수를 포함하여 1.5 mm보다 더 큰 운동 (1 / 2 복셀에 해당) (32) 어떤 이미지를 검열 참가자 운동의 영향을 최소화 할 수 있습니다. 검열 무엇보다 작은 1mm의 M임상 참가자의 ovement (예를 들어, 0.5 mm)의 추가 데이터 집합을 분석 타협 데이터 감소로 이어질 수 있습니다.

이미지 수집의 또 다른 중요한 요소는 이전 영상에 작업 메모리 작업을 연습의 중요성이다. 이 프로토콜의 원리는 또한 어려운 작업 요구에 응답 DMN의 비활성화에 있기 때문에, 이그제큐티브 네트워크 충분히 도전한다. 이것은 (중요한 불안이있을 수 있습니다) 임상 참가자를 압도하고인지 적 도전하는 동안 이미지를 캡처 사이의주의 균형을 유지해야합니다. 이 균형은 참가자가 스캐너 외부에서 작업 메모리 작업을 연습함으로써 공격 할 수있다. 별도의 방에 앉아있는 동안이 일반적으로 스캐너에 사용되는 한 동일한 입력 장치 (가능한 경우)를 사용하여 수행됩니다. N-확대 행동 결과 퀵 채점 참가자 적절히 수행 여부를 보여준다. 그것은 생각 나게하는 것이 중요하다실험은인지 적 노력과 완벽한 점수를 유도하기 위해 설계되었다는 참가자는 예상되지 않습니다. 이전의 연구에서, DMN의 비활성화는이 정확하고 잘못된 모두 답변 18,23와 유사하게 발생했습니다. 이에 관계없이 주어진 응답의 정확성의 작업 전반에 걸쳐 일관성있는인지 기능을 필요로하는인지 세트를 이끌어 N 백 패러다임의 특성으로 인해 예상 할 수 있습니다.

이 방법은 빠른 속도로 진행되는 필드에 고유 한 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 예를 들어, 용어 DMN은 2001 년에 주장므로, 촬상 방법은 그 구조와 기능이 조기 사춘기, 유아기에 남아 아니더라도 특성화하는 것으로 가정하는 것이 합리적이다 하였다. 새로운 이미징 프로토콜 및 매개 변수는 지속적으로 이전의 결과는 서로 다른 접근 방식을 사용하여 복제 할 수 있는지 여부를 질문을 제기, 스트레스 관련 정신 조건 23,46 관련이 개발되고있다. 또 다른 훌륭한 예이 충분한 2012 년 43 ~ 45에서 널리 인정을 받고 휴식 상태 검사에 대한 운동의 영향이다. 현재의 연구는 모션 보정 절차를 구현하는 동안,이 보정의 부족은 이전에 발행 된 데이터의 해석을 복잡하게한다. 또 다른 중요한 예는 소음을 줄이기 위해 사용되는 일반적인 전처리 기법 도전 신호의 제거 논란이지만, 상태 데이터보기 33,34 쉬고 거짓으로 상관 관계를 유도 할 수있다.

요약하면,이 프로토콜은 DMN을 시각화하기 위해 보완 휴식 상태, 작업 기억, 구조적 뇌 영상 방법을 사용합니다. 이 방법의 주된 장점은 단일 뇌 네트워크의 멀티 모달 평가이고; 이러한 뇌 영상 각각의 방법이 중요한 네트워크의 기능에 대한 독특하고 보완적인 정보를 제공합니다. 여기에 설명 된 프로토콜은 스트레스에 노출, O의 어떤 조합의 상관 관계를 특성화하는 데 사용되었지만R 이러한 방법의 모든 기분과 불안 장애의 생체 뇌 영상과 개발을 증진하기 위해 자신을 빌려.

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Acknowledgments

대표 데이터의 생성은 NIH 그랜트 R01HL084178, 5R01MH068767-08, 그리고 브라운 MRI 연구 시설 및로드 아일랜드 재단의 보조금에 의해 지원되었다. VA CSR & D 보조금 1 IK2 CX000724-01A2 프로토콜 개발 및 추가 작업을 지원했다. 우리는 우리의 모든 참가자 감사합니다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
3T TIM TRIO Siemens 3T MRI 
MRI-compatible pulse oxymeter Siemens model # 07389567
Analysis of Functional Neuroimaging NIH http://afni.nimh.nih.gov/ Data analysis software package
Eprime Psychology Software Tools, LLC http://www.pstnet.com/eprime.cfm Stimulus presentation software
Slicer Brigham and Women's Hospital http://www.slicer.org/ Probabilistic tractography software

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PTSD의 기본 모드 네트워크의 Neuroimaging에 표현형 개발 : 정지 상태, 작업 기억, 구조적 연결을 통합
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Philip, N. S., Carpenter, S. L., Sweet, L. H. Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity. J. Vis. Exp. (89), e51651, doi:10.3791/51651 (2014).More

Philip, N. S., Carpenter, S. L., Sweet, L. H. Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity. J. Vis. Exp. (89), e51651, doi:10.3791/51651 (2014).

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