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Medicine

पीटीएसडी में डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क के न्यूरोइमेजिंग phenotypes का विकास: आराम की स्थिति, कार्य मेमोरी, और संरचनात्मक कनेक्टिविटी का घालमेल

doi: 10.3791/51651 Published: July 1, 2014

Abstract

डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क (DMN) की जांच करने के लिए प्रयोग किया जाता पूरक संरचनात्मक और कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग तकनीक संभवतः मानसिक बीमारी की गंभीरता का आकलन में सुधार और नैदानिक ​​निदान प्रक्रिया में जोड़ा गया वैधता प्रदान कर सके. हाल के न्यूरोइमेजिंग अनुसंधान DMN प्रक्रियाओं ऐसे posttraumatic तनाव विकार (पीटीएसडी) के रूप में तनाव से संबंधित मानसिक बीमारियों की एक संख्या में बाधित हो सकती है.

विशिष्ट DMN कार्यों की जांच के अधीन रहते हैं, यह आम तौर पर आत्मनिरीक्षण और आत्म - प्रसंस्करण में शामिल होने लगा है. स्वस्थ व्यक्तियों में यह जैसे संज्ञानात्मक कार्य के दौरान क्रियाशीलता छोड़ना के रूप में मनाया कम गतिविधि के साथ आराम का समय है,,,,, स्मृति काम के दौरान सबसे बड़ी गतिविधि दर्शाती है. इस नेटवर्क औसत दर्जे का prefrontal प्रांतस्था, पीछे सिंगुलेट प्रांतस्था / precuneus, पार्श्व पार्श्विका cortices और लौकिक क्षेत्रों औसत दर्जे के होते हैं.

कई कार्यात्मक और संरचनात्मक imagiएनजी दृष्टिकोण DMN अध्ययन करने के लिए विकसित किया गया है. ये इस नेटवर्क के समारोह और रोग की समझ और आगे के लिए अभूतपूर्व क्षमता है. इस तरह राज्य कनेक्टिविटी और कार्य प्रेरित क्रियाशीलता छोड़ना आराम के मूल्यांकन के रूप में कार्यात्मक दृष्टिकोण, लक्षित, neurocognitive और neuroaffective (कार्य) नैदानिक ​​मार्कर की पहचान करने के लिए और बढ़ा सटीकता या विशिष्टता के साथ बीमारी की गंभीरता और रोग का निदान का संकेत हो सकता उत्कृष्ट क्षमता है. ऐसे morphometry और कनेक्टिविटी के मूल्यांकन के रूप में संरचनात्मक दृष्टिकोण, एटियलजि और लंबी अवधि के परिणामों का अनूठा मार्करों प्रदान कर सकता है. संयुक्त, कार्यात्मक और संरचनात्मक तरीकों तनाव संबंधी मानसिक स्थिति में मान्य DMN आधारित इमेजिंग phenotypes विकसित करने के लिए मजबूत, बहुविध पूरक और synergistic दृष्टिकोण प्रदान करते हैं. इस प्रोटोकॉल बीमारी की गंभीरता और प्रासंगिक नैदानिक ​​कारकों के निष्कर्षों से संबंधित, पीटीएसडी में DMN संरचना और समारोह की जांच के लिए इन तरीकों को एकीकृत करना है.

Introduction

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न्यूरोइमेजिंग बीमारी, prognostics और तंत्रिका में उपचार की प्रतिक्रिया का निदान वैधता, गंभीरता से जांच करने के लिए अभूतपूर्व क्षमता के साथ एक उपकरण का प्रतिनिधित्व करता है. पूरक न्यूरोइमेजिंग तकनीक की एक विस्तृत श्रृंखला की कुंजी मस्तिष्क प्रणालियों की संरचना और समारोह को चिह्नित करना, और मनोरोग आबादी में न्यूरोइमेजिंग phenotypes की पहचान में सहायता करने के लिए अब उपलब्ध है. इन पद्धतियों में से, डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क (DMN) पिछले दशक में संज्ञानात्मक और नैदानिक ​​तंत्रिका विज्ञान साहित्य में ध्यान का एक बड़ा सौदा प्राप्त हुआ है.

DMN औसत दर्जे का prefrontal अवर पार्श्व पार्श्विका cortices के साथ सिद्धांत पीछे नोड के रूप में मुख्य पूर्वकाल नोड, पीछे सिंगुलेट प्रांतस्था / precuneus (पीसीसी) के रूप में प्रांतस्था (MPFC), और भी शामिल है कि एक तथाकथित "आराम की स्थिति नेटवर्क" है औसत दर्जे का टेम्पोरल क्षेत्रों के. इस नेटवर्क के वे प्रमुख विशेषता यह whi आराम की अवधि के दौरान अपने उच्चतम गतिविधि दर्शाती हैविषयों जाग और सतर्क लेकिन एक विशिष्ट कार्य में शामिल नहीं कर रहे हैं, जबकि चर्चा तब होती है; इस आराम की स्थिति गतिविधि मस्तिष्क समारोह 1 की "डिफ़ॉल्ट मोड" गढ़ा गया था. DMN में राज्य गतिविधि आराम की स्थिति कार्यात्मक कनेक्टिविटी आराम कर के रूप में वर्णन किया गया है, जो भी अत्यधिक सिंक्रनाइज़ है. DMN की अन्य प्रमुख विशेषता यह वृद्धि बाहरी संज्ञानात्मक मांगों की अवधि के दौरान कम गतिविधि को दर्शाता है, कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग के दौरान कार्य प्रेरित क्रियाशीलता छोड़ना के रूप में मनाया जाता है जो 2,3 लद. यह आंतरिक (यानी आराम की स्थिति) और बाह्य (यानी काम संबंधी गतिविधि) की मांग के बीच संतुलन 3-5 से कार्य स्वस्थ मस्तिष्क को बनाए रखने की जरूरत है कि धारणा है.

कार्यात्मक कनेक्टिविटी और कार्य से जुड़े क्रियाशीलता छोड़ना, संरचनात्मक कनेक्टिविटी द्वारा पीछा किया: निम्न वर्गों DMN अध्ययन करने के लिए तीन तरीकों की एक संक्षिप्त सिंहावलोकन प्रदान करते हैं. इन तीन तरीकों जानकारी कर रहे हैंइस तरह के सदमे के बाद तनाव विकार और संबंधित मनोरोग शर्तों के साथ रोगियों के रूप में चिकित्सीय नमूनों में इस नेटवर्क को चिह्नित करने के लिए के रूप में पूरक तरीके ribed.

राज्य DMN कार्यात्मक कनेक्टिविटी आराम

राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी आराम हाल ही में काम की मांग के अभाव में आधारभूत मस्तिष्क समारोह के पैटर्न का मूल्यांकन करने के लिए इस्तेमाल एक आम दृष्टिकोण बन गया है. कार्यात्मक कनेक्टिविटी अलग मस्तिष्क क्षेत्रों में जुटना quantifies कि एक विश्लेषणात्मक विधि, या समय पर रक्त ऑक्सीजन का स्तर निर्भर संकेत (बोल्ड) में synchrony की डिग्री है. अनुसंधान साहित्य के एक बढ़ती शरीर DMN कनेक्टिविटी के विशिष्ट पैटर्न नैदानिक ​​और जोखिम आबादी में बदल दिया, और महत्वपूर्ण तनाव या मानसिक आघात के पिछले प्रदर्शन के साथ विशेष रूप से उन हो सकता है. सबसे आम लग पीटीएसडी 6 के साथ जुड़े DMN आराम राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी कम हो गया है. यह कम कनेक्टिविटी हवलदार सकताई प्रत्यक्ष नैदानिक ​​अनुप्रयोगों, DMN कनेक्टिविटी की कमी हुई के रूप में एक तीव्र तनाव 7 के बाद पीटीएसडी का विकास हो सकता है जो उन लोगों के भविष्य कहनेवाला हो सकता है. कम DMN कार्यात्मक कनेक्टिविटी सबसे अधिक यह बाहरी मांग के लिए आधारभूत DMN प्रसंस्करण से आंतरिक संसाधनों reallocate करने में असमर्थता का कारण हो सकता है, जो स्वयं प्रसंस्करण में शामिल महत्वपूर्ण मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच गरीब संचार को दर्शाता है, कई तरह से व्याख्या की जा सकती है. इस नेटवर्क व्यवधान ऐसे PTSD और अन्य तनाव संबंधी मनोरोग शर्तों 8 जैसे मानसिक विकारों की कोर नैदानिक ​​लक्षण समझा जा सकता है. इन अवरोधों के एटियलजि में आगे की जांच के भविष्य के अनुसंधान के लिए एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है.

एक अधिक सामान्य दृष्टिकोण से, DMN के कार्यात्मक कनेक्टिविटी की जांच के फायदे अपेक्षाकृत आसान कार्यान्वयन और एक विश्वसनीय तुलना 9,10 के लिए अनुमति देता है कि स्वस्थ नियंत्रण में राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी आराम की एक मजबूत पैटर्न शामिल

टास्क जुड़े DMN Deactivations

काम स्मृति (WM) के दौरान DMN प्रतिक्रिया की जांच करना राज्य synchrony आराम से परे इस नेटवर्क के समारोह और रोग की जांच के लिए एक और दृष्टिकोण प्रदान करता है. एक अधिक मानक कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) विधि को दर्शाता है जो इस दृष्टिकोण, नैदानिक ​​महत्व 11 हो सकता है कि काम की मांग के जवाब के बारे में विभिन्न जानकारी प्रदान करता है. पिछले अनुसंधान PTSD के साथ प्रतिभागियों शायद वृद्धि हुई संज्ञानात्मक प्रयास 12-15 को दर्शाती है, WM कामकाज और WM कार्य के दौरान DMN deactivations का एक बड़ा डिग्री बिगड़ा दिखाना है कि दस्तावेज़ तैयार किया है. USIएक fMRI चुनौती के रूप में एनजी WM कई फायदे हैं. उदाहरण के लिए, यह मज़बूती से एक सक्रिय राज्य के लिए आराम से, कई महत्वपूर्ण DMN क्षेत्रों disengages. PTSD और अन्य तनाव संबंधी मानसिक स्थिति को सबसे अधिक प्रासंगिक, WM कार्यों मज़बूती MPFC, पीटीएसडी में dysregulated महत्वपूर्ण रास्ते में शामिल है कि प्रमुख पूर्वकाल DMN नोड छुड़ाना. यह अच्छी तरह से MPFC प्रमस्तिष्कखंड गतिविधि आरोही modulates कि स्थापित है, और संभावना डर कंडीशनिंग 16 में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता किया गया है. MPFC गतिविधि का आकलन भी भविष्य चिकित्सीय देखभाल में एक उपयोगी मीट्रिक हो सकता है. उदाहरण के लिए, आघात पुलिस अधिकारियों में से एक पिछले एक अध्ययन में, जोखिम मनोचिकित्सा MPFC गतिविधि में वृद्धि हुई और दर्दनाक स्मृति बहाली के दौरान प्रमस्तिष्कखंड गतिविधि की कमी हुई. ये न्यूरोइमेजिंग परिवर्तन कमी आई PSTD लक्षण 17 के साथ जुड़े थे. WM प्रेरित MPFC deactivations का यह नमूना है लेकिन एक न्यूरोइमेजिंग मेट्रिक्स नैदानिक ​​आबादी के लिए लागू किया जा सकता है की उदाहरण है, और आगे की खोज हैअन्य DMN घटकों के भविष्य के अनुसंधान के लिए एक उपयोगी क्षेत्र होने की संभावना है.

इस प्रोटोकॉल में, मौखिक काम स्मृति के एन वापस काम किया जाता है. N-वापस कार्य व्यापक रूप से fMRI अनुसंधान में इस्तेमाल किया, और कार्यकारी सक्रियण और डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क क्रियाशीलता छोड़ना क्षेत्रों 18,19 के विश्वसनीय सक्रियण प्रदान करता है. यह कार्य तीन घटकों, एक 0 वापस पत्र सतर्कता कार्य, स्मृति काम और तुलना के लिए आधारभूत आराम के 2 वापस काम भी शामिल है. 0 वापस सतर्कता कार्य के दौरान प्रतिभागियों को स्कैनर के अंदर है, जबकि एक दो बटन प्रतिक्रिया बॉक्स का उपयोग अन्य व्यंजन के लिए "नहीं" व्यंजन एक पूर्व निर्धारित लक्ष्य ("एच" या "एच") दिखाई दिया जब "हाँ" जवाब और. 9 व्यंजन के छह 0 वापस नियंत्रण ब्लॉक इस कार्य के दौरान प्रस्तुत कर रहे हैं. 2 वापस दौरान, व्यंजन की एक श्रृंखला 2500 मिसे के एक interstimulus अंतराल के साथ, 500 मिसे प्रत्येक के लिए नेत्रहीन प्रस्तुत कर रहे हैं. प्रतिभागियों को एक 'हां' या 'नहीं' बनानेप्रतिक्रिया, प्रत्येक व्यंजन यह एक श्रृंखला (जैसे., डब्ल्यू, एन, आर एन, आर, क्यू, आर, क्यू, एन, डब्ल्यू आदि में पहले से दो प्रस्तुत व्यंजन से ही या अलग है यह इंगित करने के लिए प्रस्तुत करने के बाद. , बोल्ड में संकेत सही उत्तरों के साथ). 15 व्यंजन के 2 वापस, छह 45 सेकंड श्रृंखला के दौरान प्रस्तुत कर रहे हैं. प्रतिभागी लगातार ध्वनिग्रामिक बफरिंग (यानी. अल्पावधि स्मृति में व्यंजन पकड़), subvocal ध्वनिग्रामिक पूर्वाभ्यास (यानी. ज़ोर से articulating बिना व्यंजन दोहरा), और कार्यकारी समन्वय शामिल है कि एक मांग संज्ञानात्मक सेट बनाए रखना चाहिए सफलतापूर्वक प्रदर्शन करने के लिए. दोनों 0 - और 2 वापस ब्लॉक, प्रस्तुति की दर लक्ष्य का 33% यादृच्छिक स्थानों में प्रस्तुत कर रहे हैं, और पूंजीकरण मौखिक एन्कोडिंग को प्रोत्साहित करने के लिए यादृच्छिक है, एक ही है. एक crosshair निर्धारण बिंदु के साथ एक 30 सेकंड आराम आधारभूत पूर्व प्रत्येक 0 से वापस ब्लॉक करने के लिए प्रस्तुत किया जाता है; इस आधारभूत subsequ के लिए प्रयोग किया जाता हैकार्य से जुड़े गतिविधि के ईएनटी तुलना डेटा का विश्लेषण के दौरान आधारभूत की तुलना में.

साथ में ले ली, मौजूदा डेटा कार्यों की एक किस्म के दौरान कार्य से जुड़े DMN गतिविधि के लक्षण वर्णन कार्यात्मक DMN विश्लेषण के नैदानिक ​​प्रयोग में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है. तनाव से संबंधित मनोरोग शर्तों में एक fMRI चुनौती के रूप में WM का उपयोग करने के अन्य लाभ कर रहे हैं. राज्य कनेक्टिविटी आराम करने के लिए भी इसी तरह, चिकित्सीय नमूनों के साथ तुलना की सुविधा है, जो स्वस्थ व्यक्तियों में WM दौरान DMN deactivations की एक स्पष्ट पैटर्न, वहाँ है. WM भी स्कैनिंग के दौरान नैदानिक ​​PTSD लक्षण ट्रिगर से बचने के सकता है, जो तटस्थ आघात है. इसलिए इस विधि को भी दिमाग तनाव से संबंधित मानसिक विकारों में बाहरी मांग का जवाब दर्शाता है कि कैसे एक न्यूरोइमेजिंग biomarker के रूप में विकसित होने की संभावना है.

DMN स्ट्रक्चरल कनेक्टिविटी

कार्यात्मक इमेजिंग परिवर्तन का वर्णन करने में सक्षम हैतनाव जोखिम के साथ जुड़े मस्तिष्क कनेक्टिविटी या गतिविधि में है, कार्यात्मक दृष्टिकोण मनाया मस्तिष्क में परिवर्तन के पीछे एटियलजि का वर्णन नहीं है. ऐसे प्रसार tensor इमेजिंग (डीटीआई) के रूप में संरचनात्मक इमेजिंग तरीकों, मस्तिष्क क्षेत्रों को जोड़ने सफेद बात इलाकों की अखंडता को मापने और यों करने में सक्षम हैं. डीटीआई anisotropic (उन्हें भर की तुलना में) मुख्य रूप से सफेद बात इलाकों के साथ पानी प्रवाह के रूप में सफेद बात इलाकों के साथ पानी के अणुओं की (यानी दिशात्मक) के प्रवाह के आधार पर सफेद पदार्थ अखंडता सबसे आम संरचनात्मक न्यूरोइमेजिंग दृष्टिकोण और उपाय है. दिशात्मक प्रवाह में यह अंतर आंशिक anisotropy (एफए) के रूप में व्यक्त किया जाता है. एफए के निचले डिग्री तनाव जोखिम 4 के परिणामों सहित कारणों की एक किस्म से neuronal चोट की अभिव्यक्ति हो सकती है जो सफेद बात इलाकों में microstructural परिवर्तन, प्रतिबिंबित करने के लिए लगा रहे हैं. एक नेटवर्क के नजरिए से समन्वित मस्तिष्क गतिविधि (यानी आराम की स्थिति गतिविधि या Coordinated कार्य संबंधी गतिविधि) संरचनात्मक कनेक्शन पर भरोसा करना चाहिए. पिछले DMN निष्कर्ष के मामले में, संरचनात्मक चोट DMN कार्यात्मक कनेक्टिविटी की कमी हुई करने के लिए अग्रणी DMN नोड्स के बीच संचार को बाधित. इसी तरह, क्रियाशीलता छोड़ना की वृद्धि पैटर्न कार्य प्रतिक्रिया दौरान प्रांतस्था के अधिक से अधिक क्षेत्रों की भर्ती जरूरी है कि microstructural क्षति प्रतिबिंबित कर सकते हैं. PTSD और DMN के लिए प्रासंगिक, कई अध्ययनों से मस्तिष्क की 22 प्रमुख लिम्बिक संरचनाओं जोड़ता है कि सफेद पदार्थ पथ है जो कमरबंध बंडल 20,21, में कमी आई एफए पता चला है. यह tractography (यानी कि सीधे neuronal स्तर पर सफेद बात इलाकों ट्रेस) का उपयोग अधिक सटीक उपायों सफेद पदार्थ फाइबर नेटवर्क व्यवधान में शामिल किया जाता है जो विशेष रूप से स्पष्ट करने में सक्षम हो जाएगा संभावना है. डीटीआई इमेजिंग के लिए फायदे स्कैनर में प्रदर्शन करने के लिए कोई आवश्यक कार्य के रूप में वहाँ इसे प्राप्त करने के लिए अपेक्षाकृत आसान है.

Fo मेंllowing प्रोटोकॉल, राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी और कार्य प्रेरित deactivations की मात्रा का ठहराव आराम की कार्यात्मक दृष्टिकोण DMN संरचना और कार्य नक्शा और बीमारी की गंभीरता और PTSD में प्रासंगिक नैदानिक ​​कारकों के इन निष्कर्षों से संबद्ध करने के क्रम में, DTI का उपयोग संरचनात्मक कनेक्टिविटी की एक परीक्षा के साथ संयुक्त कर रहे हैं . हम पहले से आघात उजागर स्वस्थ वयस्कों 18,23 में इस दृष्टिकोण को कार्यान्वित किया और इस प्रोटोकॉल PTSD के अध्ययन और मानसिक बीमारियों से संबंधित अन्य तनाव के लिए अनुकूलन के लिए उधार देता है कि DMN चिह्नित करने के लिए एक ठोस तरीका प्रदान करता है कि मिल गया है.

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Protocol

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पात्र प्रतिभागियों अनुसंधान परियोजना में भाग लेने के लिए लिखा, सूचित सहमति पर हस्ताक्षर. अनुसंधान मानव कल्याण के लिए संस्थागत, राष्ट्रीय और अंतरराष्ट्रीय दिशा निर्देशों के अनुपालन में किया जाता है.

1. प्रतिभागी स्क्रीनिंग और नैदानिक ​​इंटरव्यू

  1. सूचित सहमति के बाद, PTSD के निदान और बीमारी की गंभीरता को सत्यापित करने के लिए नैदानिक ​​साक्षात्कार करते हैं. नोट: इन उपायों डीएसएम-IV-टी.आर. के लिए संरचित नैदानिक ​​साक्षात्कार (SCID) 24 और PTSD स्केल प्रशासित Clinician (कैप्स) 25, साथ ही संज्ञानात्मक स्थिति का मूल्यांकन करने के Folstein मिनी मानसिक स्थिति परीक्षा (MMSE) 26 में शामिल हैं.
  2. तनाव और मूड के लिए प्रासंगिक स्वयं रिपोर्ट तराजू को भरने के लिए प्रतिभागियों से पूछो.
    नोट: ये जीवन तनाव चेकलिस्ट संशोधित (LSC आर) 27, बचपन आघात प्रश्नावली (CTQ) 28, कथित तनाव स्केल (पीएसएस) 29 और अवसादग्रस्तता लक्षण के त्वरित सूची में शामिलएस (QIDS-एसआर) 30.
  3. ऐसे एमआरआई सुरक्षा और अध्ययन प्रक्रियाओं के रूप में स्कैनिंग के लिए आवश्यक उपकरणों की समीक्षा करने के लिए, प्रतिभागियों को स्कैन अनुसूचित सत्र से पहले लगभग 1 घंटा पूर्व पहुंच जहां एमआरआई, के लिए पात्र प्रतिभागियों अनुसूची.
  4. मूत्र, गर्भावस्था (जब उचित), और पहले स्कैनिंग के लिए विष विज्ञान परीक्षण प्राप्त करते हैं.

2. प्रशिक्षण प्रतिभागियों एन वापस कार्य करने के लिए

  1. 0 वापस पत्र सतर्कता परीक्षण के साथ पहली बार चलाने शुरू करो.
    1. अन्य सभी व्यंजनों के लिए एक दो बटन प्रतिक्रिया बॉक्स और "नहीं" के माध्यम से व्यंजन एक लक्ष्य के लिए "हाँ" ("एच" या "एच") इंगित करने के लिए प्रतिभागियों को हिदायत.
    2. 27 सेकंड की कुल के लिए, 2500 एमएस के एक interstimulus समय के साथ, भागीदार 500 मिसे प्रत्येक के लिए 9 व्यंजन दिखाएँ, और इसके बाद के संस्करण का निर्देशन जवाब के रूप में उन्हें पूछना. नोट: लक्ष्य व्यंजन प्रत्येक 0 से वापस ब्लॉक में 4 बार दिखाया जाएगा.
  2. इसके बाद, प्रतिभागियों को 2 बीए अभ्यास किया हैसी.के. परीक्षण.
    1. प्रत्येक व्यंजन प्रस्तुत करने के बाद यह पहले एक श्रृंखला में दो प्रस्तुत व्यंजन से ही या अलग है यह इंगित करने के लिए, दो बटन प्रतिक्रिया बॉक्स पर एक "हाँ" या "नहीं" प्रतिक्रिया बनाने के लिए प्रतिभागियों को हिदायत.
    2. 45 सेकंड की कुल के लिए, 2500 मिसे के एक interstimulus अंतराल के साथ, 500 मिसे प्रत्येक के लिए, प्रतिभागी 15 व्यंजन की एक श्रृंखला दिखाई. ध्यान दें: एक लक्ष्य प्रोत्साहन 5 बार दिखाया गया है.
  3. उनके प्रदर्शन> 2 वापस घटक पर सही 75% तक पहुँच जाता है जब तक ट्रेन के प्रतिभागियों, स्कैनर बाहर N-वापस कार्य करने के लिए. नोट: ऊपर मानकों (सामग्री / उपकरण की तालिका देखें) उत्तेजना प्रस्तुति सॉफ्टवेयर का उपयोग कर स्वचालित किया जा सकता है.

3. एमआरआई अधिग्रहण

  1. एमआरआई संगत कपड़ों में भागीदार परिवर्तन किया है, और एक 3 टेस्ला एमआरआई स्कैनर कमरे के अंदर ले आओ. उन्हें सुरक्षा की सुनवाई के लिए earplugs पहनते हैं, और तब wil कि एक गर्ने में नीचे झूठ हैएल अंततः एमआरआई मशीन के बीच में उन्हें स्थानांतरित.
    1. सिर गति को कम करने के लिए अपने सिर के चारों ओर कुशन रखें. , एन वापस काम कर स्मृति कार्य के लिए एमआरआई संगत प्रतिक्रिया बॉक्स के साथ उपलब्ध कराएँ किसी आपातकालीन स्थिति के मामले में स्कैन रोकने के लिए बल्ब निचोड़ है, और शारीरिक निगरानी और रिकॉर्डिंग के लिए उनकी उंगली पर एक नाड़ी oximeter जगह है.
    2. 32 चैनल सिर कुंडल और भागीदार के सिर पर प्रस्तुति स्क्रीन, जगह और स्कैनर के बीच में उन्हें स्थानांतरित.
  2. प्रतिभागी आरामदायक है और स्क्रीन देख सकते हैं सुनिश्चित है, और फिर एमआरआई स्कैन सत्र शुरू. उच्च संकल्प (1 मिमी 3) शारीरिक मस्तिष्क स्कैन के अधिग्रहण के साथ शुरू करो. गूंज समय (ते) पर स्कैनर कंसोल पर उच्च संकल्प एमआरआई मापदंडों दर्ज = 2.98 मिसे, पुनरावृत्ति समय (टी.आर.) = 1900 मिसे, देखने के क्षेत्र (FOV) = 256 मिमी 2 और मैट्रिक्स आकार 64 2 1 मिमी स्लाइस में. स्कैन पर "भागो" बटन दबाकर एमआरआई अधिग्रहण शुरूएनईआर सांत्वना.
  3. स्कैनर सांत्वना टी.आर. = 2500 मिसे के रूप में, ते = 28 मिसे, FOV = 192 मिमी 2, और मैट्रिक्स आकार 64 2 3 मिमी अक्षीय स्लाइस में पर fMRI बोल्ड छवि अधिग्रहण मापदंडों सेट करें.
  4. अगला, निम्नलिखित मानकों के साथ एन वापस परीक्षण (खंड 2 देखें) का उपयोग कर, काम स्मृति पर fMRI छवियों के अधिग्रहण:
    1. पूर्व उत्तेजना प्रस्तुति सॉफ्टवेयर का उपयोग 0 वापस ब्लॉकों में से प्रत्येक के लिए रोगी, करने के लिए, एक 30 सेकंड आधारभूत निर्धारण पार प्रस्तुत करते हैं. नोट: यह अन्य 0 के लिए की तुलना के लिए एक आधार रेखा प्रदान करेगा - और 2 वापस ब्लॉकों के दौरान डेटा विश्लेषण.
    2. प्रोत्साहन प्रस्तुति सॉफ्टवेयर का उपयोग कर से पहले प्रत्येक 0 या 2 वापस काम करने के लिए 3 सेकंड के लिए रोगी को निर्देश परियोजना.
    3. कुल में, जवाबी संतुलित क्रम में प्रस्तुत दो इमेजिंग रन में दो आधारभूत ब्लॉकों के साथ साथ तीन 0 वापस और 2 वापस अंश शामिल हैं.
  5. शुरू करने के लिए एमआरआई स्कैनर कंसोल पर प्रेस "रन".
  6. एन पीठ के पूरा होने के बाद, सुनिश्चितप्रतिभागी आरामदायक और आगे बढ़ने के लिए तैयार है. बाकी ब्लॉक अगले है कि उन्हें हिदायत, और सो जाते हैं उन्हें नहीं बताना. स्क्रीन पर एक निर्धारण पार प्रदर्शित करने के लिए प्रोत्साहन प्रस्तुति सॉफ्टवेयर का प्रयोग करें.
  7. एमआरआई स्कैनर कंसोल पर "रन" दबाकर अगले 4 मिनट के लिए राज्य छवियों आराम (3.3 देखें) एन वापस छवियों को प्राप्त करने के लिए इस्तेमाल किया गया के रूप में एक ही fMRI सेटिंग्स का उपयोग मोल.
  8. दोहराएँ 3.4 दोहराएँ. और 3.5. वे जारी कर रहे हैं, तो पहले प्रत्येक नया अनुभाग के लिए, वे आराम कर रहे हैं अगर प्रतिभागी पूछने के लिए और. वे कर रहे हैं, प्रोटोकॉल जारी है. वे नहीं कर रहे हैं, एमआरआई स्कैनर थामने और जरूरत के रूप में आराम के लिए समायोजन करें.
  9. अगला, स्कैनर अगले दृश्यों के दौरान मिलाते हो सकता है कि प्रतिभागी बताओ, और उनकी आँखें बंद करो और के रूप में बेहतरीन वे स्कैनर में कर सकते हैं आराम करने के लिए उन्हें हिदायत. तब स्कैनर कंसोल पर "भागो" बटन दबाने से एक डीटीआई अनुक्रम अधिग्रहण.
  10. स्कैनर चुनाव में सेट DTI छवि अधिग्रहण मापदंडों64 गैर समरेख दिशाओं (ख = 1000), एक प्रत्येक ढाल दिशा के लिए DWI और 10 गैर भारित (ख = 0) सामान्य बनाने छवियों, टी.आर. में लागू प्रसार ढ़ाल के साथ डबल स्पिन गूंज तलीय प्रसार भारित छवियों (DWI), के लिए एकमात्र आंशिक गूँज और पर प्रक्षेप के साथ = 10060 मिसे, ते = 103 मिसे, FOV = 226 मिमी, 128 2 मैट्रिक्स, टुकड़ा मोटाई = 1.8 मिमी,.
  11. स्कैनर से भागीदार निकालें, और सत्र कैसे चला गया के बारे में पूछताछ. वे हो सकता है किसी भी सवालों के जवाब देने और उनकी भागीदारी के लिए उन्हें धन्यवाद देता हूं. एमआरआई स्कैनर कंप्यूटर इसके बाद के डेटा के लिए भागीदार छवियों और शारीरिक रिकॉर्डिंग के साथ एक डीवीडी लिखने का विश्लेषण करती है.

4. डेटा विश्लेषण

  1. पूर्वप्रक्रमन
    1. FMRI संसाधन सॉफ्टवेयर का उपयोग करना, 3 डी + समय डेटासेट में कच्चे डेटा के पुनर्निर्माण जुटना और पहली श्रृंखला के पांचवें मात्रा रजिस्टर, आंदोलन विरूपण साक्ष्य को कम करने और गति सुधार मापदंडों उपज के लिए. (Bandpass फ़िल्टर लागू 0.00DMN आवृत्ति डोमेन अलग करने और कम आवृत्ति बहाव और उच्च आवृत्ति शोर के प्रभाव को कम करने के लिए 9-0.08 हर्ट्ज). नोट: प्रत्येक voxel के लिए उपद्रव चर औसत वेंट्रिकल और सफेद बात समय की श्रृंखला के साथ ही सिर गति के 6 पैरामीटर अनुमानों को शामिल करना चाहिए; इन अनुमानों अपमानित और व्युत्पन्न मूल्यों दोनों को शामिल करना चाहिए. उपद्रव चर की भविष्यवाणी की समय बेशक बाद में सहसंबंध 31 विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किया जा करने के लिए एक "अवशिष्ट" समय श्रृंखला डेटा उपज के लिए पूर्ण voxel समय श्रृंखला से हटाया जाना चाहिए.
    2. पैमाने पर डाटा भीतर चलाने तीव्रता मानक के अनुसार, और एक 4 मिमी पूर्ण चौड़ाई आधा अधिकतम (FWHM) गाऊसी गिरी अप करने के लिए चिकनी डेटा के लिए. डाटासेट 32 से अधिक से अधिक से अधिक 1.5 मिमी विस्थापन के साथ छवियों को सेंसर. जीएसआर राज्य डेटा 33,34 आराम में सहसंबंध प्रभावित कर सकते हैं, क्योंकि वैश्विक संकेत प्रतिगमन (जीएसआर) प्रदर्शन नहीं करते.
  2. राज्य कनेक्टिविटी विश्लेषण आराम
    1. बीज क्षेत्र का उपयोग कनेक्टिविटी का मूल्यांकन करने का विश्लेषण करती हैकार्यात्मक कनेक्टिविटी 11 का मूल्यांकन करने के लिए एक प्राथमिकताओं परिभाषित क्षेत्रों के बीच संबंध. नोट: शामिल बीज क्रमश DMN के प्रमुख पूर्वकाल और कूल्हों नोड्स, MPFC और पीसीसी, कर रहे हैं. इन स्थानों के कार्यात्मक निर्देशांक एटलस से परिभाषित स्थानों से 35 आम तौर पर बेहतर कर रहे हैं.
    2. इन बीजों से औसत बोल्ड समय श्रृंखला निकालें और एक पूरे मस्तिष्क सहसंबंध विश्लेषण का संचालन. बाद में परिकल्पना परीक्षण के लिए जेड स्कोर को 36 तक correlational आर मूल्यों को बदलने.
      1. प्राथमिक परिणाम उपाय के रूप PTSD और नियंत्रण के बीच कार्यात्मक कनेक्टिविटी में काफी अंतर का मूल्यांकन करने के voxel आधार द्वारा एक voxel पर समूहों के बीच Z मूल्यों की तुलना करें. थ्रेसहोल्ड परिवार के लिहाज से (यानी क्लस्टर) त्रुटि सुधार का उपयोग पी में एक दो पूंछ महत्व <0.05, पर इन परिणामों. नोट: क्लस्टर सुधार झूठी सकारात्मक समूहों की संभावना का अनुमान मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग कर उत्पन्न होता है. सांख्यिकीय algorith का प्रयोग करेंFOV, संकल्प, चिकनाई के एक समारोह के रूप में क्लस्टर सुधार की गणना, और व्यक्तिगत voxel स्तर 37 पर तीव्रता संकेत करने के लिए एमएस.
    3. नैदानिक ​​लक्षण और इमेजिंग परिणाम के बीच संबंधों का मूल्यांकन करने के लिए, रेटिंग पैमाने पर स्कोर और DMN क्षेत्रों की कनेक्टिविटी की औसत जेड स्कोर के बीच सहसंबंध शामिल है कि अनुवर्ती विश्लेषण आचरण. सहसंबंध जैसे अवसाद की गंभीरता, घाव मस्तिष्क की चोट, साथ ही शिक्षा और अन्य संबद्ध चर के रूप में प्रासंगिक जनसांख्यिकीय जानकारी के लिए उस खाते का विश्लेषण करती है उनमें शामिल हैं.
  3. काम स्मृति विश्लेषण
    1. पूर्व प्रक्रिया व्यक्तिगत डेटासेट 11,31 से प्रत्येक मस्तिष्क voxel में कार्य विशेष गतिविधि यों के लिए डेटा और voxel आधारित GLM को fMRI संसाधन सॉफ्टवेयर का प्रयोग करें. नोट: GLM में स्वतंत्र चर आराम और 0 से अस्थायी कोर्स कर रहे हैं - और 2 वापस (एक गामा समारोह के रूप में मॉडलिंग hemodynamic संक्रमण सहित) कार्यों और covariates (रैखिक बहाव और निरीक्षणडी आंदोलन), निर्भर चर के रूप में समय के साथ बोल्ड संकेत के साथ.
    2. निर्दिष्ट DMN क्षेत्रों में GLM बीटा भार परिणामस्वरूप जवाब. नोट: व्यक्तिगत स्तर डेटासेट से ये औसतन एन वापस प्रतिक्रियाओं बाद समूह स्तर के सांख्यिकीय विश्लेषण में मस्तिष्क गतिविधि के बुनियादी उपाय के रूप में सेवा करते हैं.
    3. इस्तेमाल की पीटीएसडी और गैर PTSD समूहों के बीच समूह स्तर मतभेद की जांच करने और कार्य में कठिनाई (0 दौरान गतिविधि का यानी तुलना - बनाम 2 वापस कार्यों) के प्रभाव का आकलन करने के लिए सहप्रसरण का विश्लेषण प्रत्येक DMN क्षेत्र में; राज्य में 4.2 विश्लेषण में आराम के दौरान आवश्यक रूप भी किसी भी प्रासंगिक सांख्यिकीय नियंत्रण कदमों का विश्लेषण शामिल है.
  4. डीटीआई का प्रयोग स्ट्रक्चरल कनेक्टिविटी
    1. पूर्वप्रक्रमण
      1. डीटीआई संसाधन सॉफ्टवेयर का उपयोग करना, गैर प्रसार सह रजिस्टर (यानी. बी = ओ) छवियों गति कलाकृतियों के लिए सही है, और बाद में प्रसार भारित छवियों के लिए एक सामान्य छवि के रूप में उपयोग करने के लिए. एक 12 पैरामीटर affine परिवर्तन का उपयोगगति और एड़ी वर्तमान कलाकृतियों के लिए खाते में प्रसार भारित छवियों रजिस्टर करने के लिए.
      2. प्रत्येक प्रसार की दिशा के लिए ढाल वेक्टर फिटिंग मॉडल पर पूर्व परिवर्तनों के लिए खाते में घुमाया जा रहा है कि यह सुनिश्चित करें. फिटिंग प्रक्रिया 38 विवश एक nonlinear का उपयोग प्रसार भारित संकेत attenuations से voxel प्रति एक दूसरे के आदेश प्रसार tensor की गणना.
      3. Eigenvalue, आइजन्वेक्टर और प्रसार का आंशिक anisotropy नक्शे की गणना करने के लिए प्रसार भारित छवियों का उपयोग करें.
    2. कमरबंध बंडल की की अखंडता यों तो tractography सॉफ्टवेयर का प्रयोग करें. ऐसे मोरी एट अल. 39 और Catani और डी Schotten 40 द्वारा उन के रूप में बीज क्षेत्र के चयन के लिए मानक atlases, का उपयोग. गोलार्द्धों के बीच पार करने फाइबर को हटाने के लिए एक midline अपवर्जन क्षेत्र के माध्यम से परिणामी tractography तक. मतलब एफए, ट्रेस, अक्षीय और कमरबंध बंडल गुजरता है, जिसके माध्यम से सभी voxels के लिए रेडियल diffusivity की गणना. </ ली>
    3. सांख्यिकीय जैसे अवसाद की गंभीरता, मादक द्रव्यों के सेवन, हल्के TBI और शिक्षा और जनसांख्यिकीय के रूप में अन्य कारकों को नियंत्रित करने, PTSD और गैर PTSD प्रतिभागियों के बीच समूह मतभेदों की तुलना करने के लिए, एक के भीतर विषय चर के रूप गोलार्द्ध के साथ, प्रत्येक प्रसार उपाय के लिए मिश्रित मॉडल एनोवा का प्रयोग करें ANCOVA का उपयोग चर.

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Representative Results

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प्रतिनिधि परिणाम बचपन आघात और दुराचार के इतिहास के साथ व्यक्तियों के दो विभिन्न नमूनों में यही इमेजिंग दृष्टिकोण का उपयोग कर एकत्र आंकड़ों पर आधारित है, लेकिन पीटीएसडी 21,22 बिना कर रहे हैं. विश्लेषण करती है राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी आराम से परिणाम DMN के प्रमुख नोड्स के साथ लगातार एक स्थानिक पैटर्न MPFC, पीसीसी, कोणीय गाइरस / अवर पार्श्विका छोटि लो और मध्य लौकिक क्षेत्रों सहित (चित्रा 1) 1-3,8 का पता चला. इस स्थानिक वितरण की पुष्टि एक प्रारंभिक वैधता की जांच के रूप में कार्य करता है, और बाद में परिकल्पना परीक्षण की अनुमति देता है.

काम स्मृति के दौरान मस्तिष्क गतिविधि के पैटर्न चित्रा 2 में प्रदर्शित कर रहे हैं. 2 वापस घटक (चित्रा 2A) से छवियों को दिखाने DMN भीतर क्रियाशीलता छोड़ना के साथ सह होता है कि कार्यकारी नेटवर्क में सक्रियण में वृद्धि हुई. इस तरह मध्य ललाट गाइरस, अनुपूरक मोटर क्षेत्र और संसाधनों के रूप में कार्यकारी क्षेत्रों में सक्रियणerior पार्श्विका लोब्यूल नारंगी और लाल, DMN क्षेत्रों (यानी MPFC, पीसीसी और लौकिक क्षेत्रों औसत दर्जे) में क्रियाशीलता छोड़ना के साथ juxtaposed नीले रंग में दिखाया में चित्रित कर रहे हैं. यह पैटर्न पिछले N-वापस साहित्य 11,41 के अनुरूप है और परिकल्पना परीक्षण करने के लिए आगे बढ़ने से पहले एक वैधता की जांच के रूप में कार्य करता है. विशेष रूप से प्रदेश कांग्रेस में, मामूली क्रियाशीलता छोड़ना दर्शाता है जो N-वापस, के 0 वापस घटक से 2b शो परिणाम चित्रा , लेकिन मजबूत MPFC क्रियाशीलता छोड़ना बिना. मध्यम सक्रियण भी औसत दर्जे का ललाट प्रांतस्था में देखा जाता है.

अंतिम, संभाव्य tractography से पता चला कमरबंध बंडल की हद तक, चित्रा 3 में प्रदर्शित किया जाता है. तीन आयामी चित्र मोटे तौर पर DMN क्षेत्रों के समग्र आकार (चित्रा 3 ए) का पता लगाने के जो कमरबंध फाइबर, के समग्र आकार और वितरण प्रदर्शित करते हैं. प्रदर्शित फाइबर की सटीकता की पुष्टि करने के लिए, यह इन परिणामों को एक व्यक्ति का साथ मढ़ा जा सिफारिश की है कि (विशिष्ट cortical क्षेत्रों में अंतर है कि कार्यक्रमों द्वारा उत्पन्न उदाहरण के लिए,) duals 'cortical नक्शा. चित्रा 3b MPFC और पीसीसी के माध्यम से गुजर सफेद पदार्थ पथ से पता चलता है, और चित्रा -3 सी औसत दर्जे का टेम्पोरल क्षेत्रों तक पहुँचने के इलाकों से पता चलता है. यह बाद में समूह प्रासंगिक मस्तिष्क क्षेत्रों को जोड़ने फाइबर शामिल विश्लेषण करती है कि यह सुनिश्चित करता है.

चित्रा 1
चित्रा 1. डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क के आराम की स्थिति कार्यात्मक कनेक्टिविटी नक्शा. इन छवियों को पीसीसी के साथ महत्वपूर्ण सकारात्मक कार्यात्मक कनेक्टिविटी प्रदर्शन DMN क्षेत्रों की एक बाण के समान प्रदर्शन दिखा. छवियाँ कई तुलना के लिए सही एपी <0.05, पर thresholded रहे हैं. प्रत्येक टुकड़ा के एक्स निर्देशांक इसी छवि के नीचे बाएँ में दिखाया गया.

ays "> चित्रा 2
वर्किंग मेमोरी के दौरान सक्रिय चित्रा 2. स्थानिक पैटर्न. 2 वापस काम कर स्मृति कार्य के साथ जुड़े पैटर्न को वर्णन करने के लिए मस्तिष्क की एक) बाण के समान अनुभाग. कार्यकारी नेटवर्क के भीतर सक्रियण पैटर्न लाल / नारंगी और DMN क्रियाशीलता छोड़ना नीले रंग में प्रदर्शित किया जाता है में सचित्र हैं. छवियाँ पी <0.05 पर thresholded और कई तुलना के लिए सही कर रहे हैं. ख) आम तौर पर ध्यान देने के लिए नियंत्रित करने के लिए काम कर स्मृति के साथ संयुक्त है जो 0 से वापस गतिविधि को दर्शाता है. सक्रियण पैटर्न नीले रंग में नारंगी / लाल और निष्क्रिय कर रहे हैं; स्पष्ट यहाँ थोड़ा कार्यकारी सक्रियण के साथ कुछ DMN क्रियाशीलता छोड़ना है. छवियाँ कई तुलना के लिए सही, पी <0.05 पर thresholded रहे हैं.

जी "चौड़ाई =" 500 "/>
चित्रा 3. कमरबंध बंडल की संभाव्य Tractography / स्ट्रक्चरल कनेक्टिविटी. ख) इन तंतुओं MPFC और पीसीसी (लाल और क्रमशः, नीला) के माध्यम से यात्रा दिखाता है कि कैसे, और ग) को दर्शाता है, एक) मस्तिष्क के पार वर्गों के साथ इन तंतुओं के तीन आयामी आकार और पैटर्न, दृश्य संदर्भ के लिए शामिल दिखाता है इन तंतुओं DMN की औसत दर्जे का अस्थायी घटक के माध्यम से यात्रा के लिए.

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Discussion

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न्यूरोइमेजिंग प्रोटोकॉल के सफल क्रियान्वयन के लिए दो सबसे महत्वपूर्ण कदम सही आराम कर राज्य पर कब्जा करने और स्मृति प्रभाव काम कर रहे हैं.

धारणा, आराम कर राज्य छवियों का अधिग्रहण सीधा है. प्रदर्शन करने के लिए कोई कार्य न होने से प्रयोगकर्ताओं अक्सर के रूप में इन epochs के दौरान मस्तिष्क की गतिविधियों का वर्णन "बाकी." हालांकि, इस क्षेत्र न्यूरोइमेजिंग 1 के अन्य क्षेत्रों की तुलना में अपेक्षाकृत नया है, के रूप में ठीक "बाकी को परिभाषित करने का कोई स्पष्ट सहमति है "स्कैनर में. यह एक सहित सबसे प्रोटोकॉल, एक स्क्रीन पर एक निर्धारण पार देखने के लिए प्रतिभागियों से पूछो. व्यक्ति आराम कर राज्य स्कैन की अवधि आम तौर पर 4 से 12 मिनट से लेकर साहित्य में भी अत्यधिक परिवर्तनशील है, और खुली आँखों या आंखों के साथ या तो 42 को बंद कर दिया. इस प्रोटोकॉल में, दो 4 मिनट स्कैन फिर से एक साधारण सफेद निर्धारण पार देखने, खुली आँखों से, 8 मिनट की कुल के लिए लागू किया गयासेंट एक काले रंग की पृष्ठभूमि. भविष्य के अनुसंधान अध्ययनों में सामान्यीकरण की सुविधा के लिए राज्य डाटा अधिग्रहण आराम करने के लिए एक मानकीकृत दृष्टिकोण की स्वीकृति से बहुत लाभ होगा.

राज्य अधिग्रहण आराम के दौरान एक अन्य महत्वपूर्ण मुद्दा सिर प्रस्ताव का प्रभाव है. हाल के शोध से स्पष्ट रूप से राज्य स्कैन आराम के दौरान गति 43-45 का विश्लेषण करती है बाद में कार्यात्मक कनेक्टिविटी में झूठी सहसंबंध की ओर जाता है कि प्रदर्शन किया है. इसलिए, प्रतिभागियों को आराम की स्थिति स्कैन सत्र के दौरान संभव के रूप में स्थिर रहना चाहिए. प्रोटोकॉल के विकास के दौरान, अत्यधिक चिंतित प्रतिभागियों 4-5 मिनट के क्रम में अक्सर, बहुत लंबे समय के लिए अभी भी रहने के लिए सक्षम नहीं थे. इस अनुभव को दर्शाते हुए, कई प्रक्रियाओं दो 4 मिनट आराम की स्थिति स्कैन के अधिग्रहण सहित और 1.5 मिमी से अधिक गति (1/2 voxel के लिए इसी) 32 के साथ किसी भी चित्र पर रोक लगाए भागीदार आंदोलन के प्रभाव को कम कर सकते हैं. रोक लगाए कुछ छोटे से कम 1 मिमी एमनैदानिक ​​प्रतिभागियों में ovement (जैसे, 0.5 मिमी) आगे डाटासेट विश्लेषण करती समझौता है कि डेटा में कमी करने के लिए नेतृत्व कर सकते हैं.

छवि अधिग्रहण में एक और महत्वपूर्ण घटक इमेजिंग के लिए पहले से काम कर स्मृति कार्यों का अभ्यास का महत्व है. इस प्रोटोकॉल का सिद्धांत ब्याज मुश्किल काम की मांग के जवाब में DMN से निष्क्रिय है, कार्यकारी नेटवर्क पर्याप्त चुनौती दी जानी चाहिए. यह (महत्वपूर्ण चिंता हो सकती है) एक नैदानिक ​​भागीदार भारी और संज्ञानात्मक चुनौती दौरान छवियों पर कब्जा करने के बीच एक सावधान संतुलन कायम करने की आवश्यकता है. यह संतुलन भागीदार स्कैनर के बाहर काम कर स्मृति कार्य का अभ्यास होने से मारा जा सकता है. एक अलग कमरे में बैठा है, जबकि यह आमतौर पर स्कैनर में इस्तेमाल किया जाता है के रूप में एक समान इनपुट डिवाइस (यदि संभव हो तो) का उपयोग किया जाता है. N-वापस व्यवहार परिणामों की एक त्वरित स्कोरिंग प्रतिभागियों को पर्याप्त रूप से प्रदर्शन कर रहे हैं या नहीं, पता चलता है. यह याद दिलाने के लिए भी महत्वपूर्ण हैप्रयोग संज्ञानात्मक प्रयास और सही स्कोर को प्रेरित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि प्रतिभागियों की उम्मीद नहीं कर रहे हैं. पिछले अध्ययनों में, DMN deactivations सही और गलत दोनों जवाब 18,23 साथ इसी हुई. यह भले ही किसी भी प्रतिक्रिया की सटीकता का कार्य भर में लगातार संज्ञानात्मक कार्यों की आवश्यकता है कि एक संज्ञानात्मक सेट elicits जो एन वापस प्रतिमान, की प्रकृति को देखते हुए उम्मीद की जा सकती है.

यह दृष्टिकोण तेजी से प्रगति कर रहा है कि एक क्षेत्र के लिए निहित हैं जो कई सीमाएं है. उदाहरण के लिए, शब्द DMN 2001 में गढ़ा गया है, तो यह इमेजिंग तरीकों इसकी संरचना और समारोह जल्दी किशोरावस्था में, प्रारंभिक अवस्था में रहते हैं, अगर नहीं करने के लिए चिह्नित है कि उचित लगता है. नई इमेजिंग प्रोटोकॉल और मापदंडों लगातार पिछले परिणाम अलग अलग दृष्टिकोण का उपयोग दोहराया जा सकता है कि क्या सवाल उठा, तनाव से संबंधित मनोरोग शर्तों 23,46 के लिए प्रासंगिक विकसित किया जा रहा है. एक और उत्कृष्ट पूर्वइस की पर्याप्त 2012 43-45 में व्यापक मान्यता प्राप्त की है, जो आराम कर राज्य स्कैन पर प्रस्ताव के प्रभाव, है. वर्तमान शोधकर्ताओं गति सुधार प्रक्रियाओं को लागू करते हुए इस सुधार की कमी के कारण पहले प्रकाशित डेटा की व्याख्या पेचीदा हो. एक अन्य महत्वपूर्ण उदाहरण के शोर को कम करने के लिए इस्तेमाल एक आम preprocessing तकनीक है जो वैश्विक संकेत, को हटाने पर विवाद है, लेकिन राज्य डेटा 33,34 आराम में झूठी सहसंबंध उत्पन्न हो सकता है.

संक्षेप में, इस प्रोटोकॉल DMN कल्पना करने के लिए पूरक आराम की स्थिति, काम स्मृति और संरचनात्मक न्यूरोइमेजिंग तरीकों का उपयोग करता है. इस दृष्टिकोण का प्रमुख लाभ एक भी मस्तिष्क नेटवर्क की अपनी बहुविध मूल्यांकन है; इन न्यूरोइमेजिंग तरीकों में से प्रत्येक के लिए इस महत्वपूर्ण नेटवर्क के समारोह के बारे में अद्वितीय और पूरक जानकारी प्रदान करता है. यहाँ वर्णित प्रोटोकॉल तनाव जोखिम, किसी भी ओ के संयोजन से संबद्ध विशेषताएँ इस्तेमाल किया गया था जबकिआर इन तरीकों के सभी मूड और चिंता विकारों के बायोमार्कर न्यूरोइमेजिंग के रूप में विकास के आगे खुद को उधार दे.

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Acknowledgments

प्रतिनिधि डेटा की पीढ़ी एनआईएच अनुदान R01HL084178, 5R01MH068767-08, और ब्राउन एमआरआई अनुसंधान सुविधा और रोड आइलैंड फाउंडेशन से अनुदान द्वारा समर्थित किया गया. वीए सीएसआर एवं विकास अनुदान 1 IK2 CX000724-01A2 प्रोटोकॉल विकास और आगे के काम का समर्थन किया. हम अपने प्रतिभागियों की सभी को धन्यवाद.

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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References

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पीटीएसडी में डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क के न्यूरोइमेजिंग phenotypes का विकास: आराम की स्थिति, कार्य मेमोरी, और संरचनात्मक कनेक्टिविटी का घालमेल
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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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