वर्णित दृष्टिकोण का लक्ष्य प्रतिमान (लौकिक परिप्रेक्ष्य) के क्या क्षणों में निर्धारित है, और जो क्षेत्रों (स्थानिक परिप्रेक्ष्य) के बीच, कार्यात्मक कनेक्टिविटी में महत्वपूर्ण पुनर्विन्यास कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग पर हो रिकॉर्डिंग के दौरान एक समय बंद उत्तेजना खेला जाता है ।
कार्य आधारित कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग महान क्षमता भालू को समझने के लिए कैसे हमारे मस्तिष्क उत्तेजना के विभिन्न प्रकार के प्रति प्रतिक्रिया करता है; हालांकि, यह अक्सर कार्यात्मक प्रसंस्करण के गतिशील पहलू पर विचार के बिना हासिल की है, और विश्लेषणात्मक outputs आमतौर पर कार्य संचालित प्रभाव और मस्तिष्क गतिविधि के अंतर्निहित सहज उतार चढ़ाव के विलय के प्रभावों के लिए खाते । यहां, हम एक उपंयास methodological पाइप लाइन है कि इन सीमाओं से परे जा सकते है परिचय: एक फिसलने खिड़की विश्लेषणात्मक योजना का उपयोग समय के साथ कार्यात्मक परिवर्तन की ट्रैकिंग परमिट, और पार के माध्यम से विषय सहसंबंधात्मक माप, दृष्टिकोण कर सकते है शुद्ध उत्तेजना से संबंधित प्रभाव को अलग । एक कठोर दहलीज प्रक्रिया के लिए धन्यवाद, अंतर विषय कार्यात्मक सहसंबंध में महत्वपूर्ण परिवर्तन निकाला और विश्लेषण किया जा सकता है ।
स्वस्थ विषयों का एक सेट है जो प्रकृतिवादी ऑडियो दृश्य उत्तेजना गुजरी पर, हम फिल्म के विशेष cues के लिए सुलझाया कार्यात्मक पुनर्विन्यास बांधने के दृष्टिकोण की उपयोगिता का प्रदर्शन. हम बताएंगे कि कैसे, हमारे विधि के माध्यम से, एक या तो मस्तिष्क गतिविधि का एक लौकिक प्रोफ़ाइल पर कब्जा कर सकते है (एक दिया कनेक्शन के विकास), या एक महत्वपूर्ण समय बिंदु पर एक स्थानिक स्नैपशॉट पर ध्यान केंद्रित । हम पूरी पाइपलाइन के एक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध संस्करण प्रदान करते हैं, और इसके उपयोग का वर्णन और कदम से कदम के अपने प्रमुख मापदंडों के प्रभाव ।
कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) गैर-इनवासिवली मस्तिष्क गतिविधि में परिवर्तन बाहरी उत्तेजना से जिसके परिणामस्वरूप की निगरानी करने के लिए विकल्प के उपकरण बन गया है । अधिक विशेष रूप से, ज्वलंत ब्याज क्षेत्रीय सक्रियकरण समय पाठ्यक्रमों, कार्यात्मक कनेक्टिविटी (एफसी)1 के रूप में जाना जाता है और आम तौर पर पीयरसन सहसंबंध के रूप में गणना के बीच सांख्यिकीय निर्भरता की समझ के बारे में उभरा है गुणांक. मस्तिष्क भर में कार्यात्मक interplays बड़े पैमाने पर अंतर्निहित कार्य2,3,4के एक समारोह के रूप में पुनः कॉंफ़िगर करने के लिए दिखाया गया है ।
दो विश्लेषणात्मक निर्देशों को अलग से इस परिचयात्मक लक्षण वर्णन से परे जाने के लिए पीछा किया गया है: एक तरफ, एक समय से दिया मस्तिष्क क्षेत्र में प्रेरित प्रतिक्रिया बंद उत्तेजना से अलग विषयों में दृढ़ता से सहसंबंधी मनाया गया था5 . इस अंतर विषय सहसंबंध (isc) quantifying अनुभूति की हमारी समझ को परिष्कृत करने की क्षमता दिखाया6,7,8,9 और मस्तिष्क विकारों10,11 . इसके अलावा, इस क्रॉस-विषय सहसंबंधपरक दृष्टिकोण को भी क्रॉस-क्षेत्रीय तुल्यकालता12के मूल्यांकन के लिए विस्तारित किया गया था, जो अंतर-विषय कार्यात्मक सहसंबंध (isfc)13दृष्टिकोण के रूप में जाना गया ।
दूसरी ओर, एफसी reकॉंफ़िगरेशंस के गतिशील स्वाद को बढ़ा ध्यान प्राप्त शुरू कर दिया (हचिसन एट अल14, Preti, Bolton और वैन De Ville15, गोंजालेस-Castillo और bandettini16 देखने के लिए हाल ही में समीक्षा के लिए इस प्रश्न के आराम राज्य और कार्य आधारित पक्षों) । विशेष रूप से, पूरे समय के साथ मस्तिष्क एफसी परिवर्तन पर क्रमिक सहसंबंध माप के माध्यम से ट्रैक किया जा सकता है एक धीरे से अस्थाई उप खिड़की17,18स्थानांतरित, व्यवहार कार्यों के संदर्भ में अतिरिक्त अंतर्दृष्टि खुलासा 19,20.
यहां, हम एक methodological रूपरेखा है कि उन दो रास्ते को जोड़ती है मौजूद है । दरअसल, हम एक समय बंद कर दिया, प्रकृतिवादी प्रतिमान को उजागर विषयों के बीच पार क्षेत्रीय synchronicity के विकास को ट्रैक करने के लिए फिसलने खिड़की फैशन में ISFC की गणना । विधि के पार विषय पहलू के माध्यम से, विश्लेषण उत्तेजना प्रेरित प्रभाव पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, जबकि सहज fmri परिवर्तन (जो विषयों में असंबंधित रहे हैं) दृढ़ता से damped हैं. यह महत्वपूर्ण है क्योंकि आराम राज्य और कार्य-गतिविधि पैटर्न पैदा तेजी से अलग गुण21,22द्वारा विशेषता हो समझ रहे हैं ।
विधि के गतिशील घटक के लिए के रूप में, यह कार्य stimuli के एक अधिक पूर्ण और सटीक लक्षण वर्णन, विशेष रूप से जब एक प्रकृतिवादी प्रतिमान है जिसमें cues के एक विविध सेट (श्रवण, दृश्य, सामाजिक, आदि) समय के साथ संयुक्त कर रहे है की जांच में सक्षम बनाता है । इसके अलावा, महत्वपूर्ण गतिशील उतार चढ़ाव के ध्वनि सांख्यिकीय मूल्यांकन के रूप में किया गया है गर्मागर्म23,24बहस, हमारे दृष्टिकोण के माध्यम से महत्वपूर्ण isfc परिवर्तन अलग द्वारा विश्लेषण के इस पहलू का विशेष ध्यान रखता है उपयुक्त नल डेटा की तुलना ।
हम स्वस्थ एक ऑडियो दृश्य फिल्म उत्तेजना, जिनके लिए हम बताते है कि लौकिक और स्थानिक ISFC परिवर्तन स्थानीयकृत फिल्म उप से उत्पंन प्रोफाइल-अंतराल सही निकाला जा सकता है उजागर विषयों का एक सेट पर विधि वर्णन । ऐसा करने में, हम भी मुख्य विश्लेषणात्मक मापदंडों के प्रभाव का वर्णन करने के लिए उपयोगकर्ता द्वारा चयनित किया जाना है । प्रस्तुत निष्कर्ष पूर्व में प्रकाशित आंकड़ों के भाग25,26के आधार पर हैं ।
स्वस्थ विषयों की एक डेटासेट पर, हम कैसे तुल्यकालिक क्रॉस-विषय बढ़ जाती है और एफसी में कम हो जाती है, ISFC यात्रियों, अस्थाई स्थानीयकृत फिल्म cues, जानकारी है कि एक स्थिर विवरण से परे चला जाता है प्रदान मैच होगा का प्रदर्शन किया । हालांकि पार से विषय सहसंबंध उपायों के उपयोग के लिए उत्तेजना पर विश्लेषण केंद्रित कार्यात्मक पुनर्विन्यास प्रेरित सक्षम बनाता है, एक भी पता होना चाहिए कि यह प्रभाव है कि अध्ययन जनसंख्या भर में साझा कर रहे हैं करने के लिए निष्कर्षों को सीमित करता है: इसलिए, निम्न स्तर संवेदी प्रक्रमण को अग्रवर्ती प्रक्रमण४०की तुलना में अधिक प्रतिनिधित्व होने की आशा है । इस सीमा को बायपास करने के लिए, नए तरीके भी है कि सबसे दृढ़ता से विषयों के पार अलग क्षेत्रों को निकालने की क्षमता है४१विकसित किया जा रहा है ।
शुरू की कार्यप्रणाली से एक और सीमा रपट खिड़की पहलू से उठता है, ISFC क्षणिक समय पाठ्यक्रमों के लौकिक संकल्प के रूप में फ्रेम-वार दृष्टिकोण15की तुलना में कम है । जैसा कि हमने दिखाया, एक व्यापार बंद ठीक से गतिशील ISFC reकॉंफ़िगरेशंस को हल करने के लिए एक पर्याप्त रूप से कम खिड़की की लंबाई के बीच की जरूरत है, और मजबूत अनुमान प्राप्त करने के लिए एक बड़ा पर्याप्त आकार । हमारे ढांचे में दो महत्वपूर्ण कदम यह सुनिश्चित करना है कि निकाले ISFC यात्रियों कनेक्टिविटी में वास्तव में होने वाले परिवर्तन को प्रतिबिंबित: सबसे पहले, उच्च पास खिड़की की लंबाई३२के व्युत्क्रम के साथ क्षेत्रीय समय पाठ्यक्रमों की फ़िल्टरिंग; दूसरा, एक प्रासंगिक नल वितरण के उत्पादन के लिए आराम राज्य ISFC डेटा का उपयोग, उत्तेजना से संबंधित डेटा की तुलना में समान अधिग्रहण मापदंडों के साथ । बेशक, बाद में भी एक लंबी वैश्विक अधिग्रहण समय की आवश्यकता है, ताकि आराम राज्य डेटा उत्तेजना के शीर्ष पर इकट्ठा किया जा सकता है संबंधित सत्र । अतिरिक्त आराम-राज्य रिकॉर्डिंग से बचने के लिए एक वैकल्पिक दृष्टिकोण के रूप में, हम भी संभावना प्रदान करने के लिए चरण यादृच्छिक डेटा सीधे उत्तेजना से संबंधित समय पाठ्यक्रम, एक अक्सर गतिशील कार्यात्मक कनेक्टिविटी विश्लेषण में इस्तेमाल किया दृष्टिकोण से उत्पन्न करने के लिए की पेशकश 23 , 24. सत्रों के एक सबसेट पर आगे मूल्यांकन से पता चला कि हालांकि आराम-राज्य नल विधि अधिक रूढ़िवादी है, और इस प्रकार कम झूठी सकारात्मक करने के लिए प्रवण, isfc भ्रमण का पता लगाने के वैश्विक पैटर्न दोनों योजनाओं के पार समान थे (देखें अनुपूरक आंकड़ा 5) ।
अनुपूरक चित्रा 5: नल डेटा उत्पादन विधियों में ISFC भ्रमण का पता लगाना । आराम करने के लिए-राज्य (बाएँ स्तंभ, नीले भूखंडों) या चरण randomization (दाएँ स्तंभ, लाल भूखंडों) नल डेटा उत्पादन विधियों, ISFC यात्रा का प्रतिशत कनेक्शन भर में निकाली गई. नीचे भूखंड पहले तीन माना मस्तिष्क क्षेत्रों से निर्गत कनेक्शन पर एक इनसेट हैं । त्रुटि विषयों में मानक विचलन का प्रतिनिधित्व करता है । कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
आराम-राज्य अधिग्रहण की अवधि वास्तव में विश्लेषण के एक महत्वपूर्ण पैरामीटर से संबंधित है: α-मूल्य । ऊपर उदाहरण के रूप में, एक भी उदार पसंद का पता लगाया isfc यात्रियों में झूठी सकारात्मक की एक बड़ी राशि के लिए नेतृत्व करेंगे । उपलब्ध आराम-राज्य डेटा की मात्रा अधिक है, अधिक कठोर प्राप्त झूठी सकारात्मक दर, क्योंकि थ्रेसकी और अधिक चरम मानों पर नल वितरण से आधारित हो सकते हैं । एक संकेत के रूप में, के लिए एन = २९९ एटलस क्षेत्रों के रूप में यहां और ५,७६२ आराम राज्य डेटा बिंदुओं की हमारी संख्या दी, हम सबसे अच्छा एक α-मान ०.०१% के करीब प्राप्त कर सकता है (गणितीय विवरण के लिए कदम 5.2.6 देखें) ।
किसी भी fmri विश्लेषण से संबंधित एक और महत्वपूर्ण बिंदु विश्लेषण डेटा30,४२से संभव गति से संबंधित कलाकृतियों के कठोर हटाने में निहित है । विशेष रूप से, यदि एक चाहता है रोगग्रस्त आबादी के लिए शुरू पाइप लाइन में लागू स्कैनर में चिह्नित गति का प्रदर्शन, हम अनुशंसा करते है कि प्रदर्शन सांख्यिकीय विश्लेषण में covariates के रूप में गति चर सहित के शीर्ष पर, अतिरिक्त preprocessing कदम, ऐसे तरंगिका निरूपित४३ या ICA-सुगंध४४के रूप में, चलाया जाना है । समूह तुलना, उदाहरण के लिए एक स्वस्थ और एक रोगग्रस्त समूह के बीच ISFC यात्रियों की तुलना करने के लिए, आसानी से दोनों हित के समूहों पर समानांतर में वर्णित दृष्टिकोण चलाकर किया जा सकता है (Bolton एट अल.25 एक उदाहरण के लिए देखने के लिए एक जनसंख्या का निदान autism स्पेक्ट्रम विकारों के साथ) । हालांकि, समूहों के बीच एक अंतर तो दो अलग सेटिंग्स में पैदा कर सकते हैं: (1) एक समूह में एक अनुपस्थित ISFC परिवर्तन, या (2) उस समूह में एक और अधिक विषम विकास । उन दो कारकों को भंग करने के लिए, पाइप लाइन एक बार रोगग्रस्त समूह के लिए और अधिक चलाया जाना चाहिए, स्वस्थ विषय bootstrapping कदम पर संदर्भ समूह के रूप में सेट का उपयोग कर । पूर्व मामले अभी भी एक अनुपस्थित प्रतिक्रिया में परिणाम होगा, जबकि बाद नहीं होगा ।
क्या हम यहां वर्णित के शीर्ष पर, शुरू की कार्यप्रणाली भी भविष्य के अवसर का वादा किया है: एक विश्लेषणात्मक पक्ष से, isfc क्षणिक नक्शे मस्तिष्क रेखांकन से जो मैट्रिक्स मस्तिष्क कनेक्टिविटी बढ़ाता४५व्युत्पंन किया जा सकता है के रूप में देखा जा सकता है, या गतिशील आईएसएफसी राज्यों को क्लस्टरिंग दृष्टिकोण के माध्यम से निकाला जा सकता है और उनकी स्थानिक और लौकिक विशेषताओं के संदर्भ में मूल्यांकन17,४६। इसके अलावा, एक भी पीयरसन के सहसंबंध गुणांक से अधिक परिष्कृत कनेक्टिविटी मापन उपकरणों के उपयोग की परिकल्पना कर सकता है, जो एफसी४७,४८के subtler पक्षों को प्रकट करते हैं ।
प्रयोगात्मक पक्ष से, हमारे पाइप लाइन के प्रतिमान का एक और अधिक विस्तारित सेट करने के लिए आवेदन एक आशाजनक परिप्रेक्ष्य है: उदाहरण के लिए, के बजाय एक फिल्म के रूप में यहां का अध्ययन किया, एक संगीत४९ या एक कथा13के एक टुकड़े का उपयोग करने की परिकल्पना कर सकता है, एक समय बंद उत्तेजना के रूप में ५० । वैकल्पिक रूप से, यह भी अनुरूप हो सकता है, hyperscanning५१के माध्यम से, प्रकृतिवादी सामाजिक संचार५२,५३जांच करने के लिए ।
The authors have nothing to disclose.
इस काम के भाग में निंनलिखित में से प्रत्येक के द्वारा समर्थित किया गया था: स्विस राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन (अनुदान संख्या 205321_163376 DVDV करने के लिए), Bertarelli फाउंडेशन (टीबी और DVDV के लिए), जैव चिकित्सा इमेजिंग (CIBM) के लिए केंद्र, और अनुसंधान के लिए राष्ट्रीय एजेंसी ( टेम्पोफ्रंट अनुदान संख्या ०४७०१ से ALG) । लेखक के रूप में इस काम के वीडियो सामग्री के लिए उनके योगदान के लिए रॉबर्टो Martuzzi और Giulia Preti शुक्रिया अदा करना चाहते हैं, क्रमशः, एमआरआई ऑपरेटर और स्कैन स्वयंसेवक ।
Freesurfer version 6.0 | Laboratory for Computational Neuroimaging, Martinos Center for Biomedical Imaging, Boston (MA), USA | https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/DownloadAndInstall | A MATLAB-compatible toolbox enabling to carry out various processing, visualisation and analytical steps on functional magnetic resonance imaging data |
MATLAB_R2017a | MathWorks | https://ch.mathworks.com/downloads/ | Working version of the MATLAB computational software (version 2014a or more recent should be used) |
Statistical Parametric Mapping version 12.0 (SPM12) | Wellcome Trust Center for Neuroimaging, University College London, London, UK | https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/ | A MATLAB-compatible toolbox enabling to perform statistical analyses on functional magnetic resonance imaging data |
Tim-Trio 3 T MRI scanner | Siemens | https://www.healthcare.siemens.ch/magnetic-resonance-imaging/for-installed-base-business-only-do-not-publish/magnetom-trio-tim | Magnetic resonance imaging scanner in which subjects have their functional brain activity recorded (at 3 T) |