Описанный подход стремится определить, в какие моменты парадигмы (временная перспектива) и между какие регионы (пространственной перспективы), значительные изменения конфигурации в функциональной связи происходят в функциональной магнитно-резонансной томографии записи, во время которых играют стимул к морю времени.
Задача-на основе функционального магнитного резонанса имеет большой потенциал, чтобы понять, как наш мозг реагирует на различные виды стимуляции; Однако это часто достигается без учета динамический аспект функциональной обработки, и аналитические материалы обычно приходится слияния влияние последствий конкретных задач и базовой спонтанное колебания активности мозга. Здесь, мы представляем Роман методологических трубопровода, которые могут выйти за рамки этих ограничений: раздвижные окна аналитической схемы позволяет отслеживание функциональных изменений с течением времени, и через кросс предмет корреляционного измерения, подход может Изолируйте чисто стимул связанных эффектов. Благодаря строгой Бинаризация процесс значительные изменения в функциональной корреляции между предметом можно извлечь и проанализированы.
На наборе здоровых испытуемых, которые прошли натуралистический аудиовизуальной стимуляции мы продемонстрировать целесообразность подхода, связывая разгадана функциональные изменения конфигурации для конкретного подсказки фильма. Мы покажем, как, через наш метод, можно захватить либо временной профиль активности мозга (Эволюция данного соединения), или сосредоточиться на пространственной снимок в точке ключевого времени. Мы предоставляем публично доступная версия всего трубопровода и описать ее использование и влияние его ключевых параметров шаг за шагом.
Функциональная магнитно-резонансная томография (МРТ) стала инструментом выбора для неинвазивно отслеживать изменения в результате внешней стимуляции активности мозга. Говоря более конкретно живой интерес возник о понимании статистических взаимозависимости между региональными активации время курсы, известный как функциональная связь (FC)1 и обычно вычисляется как корреляции Пирсона коэффициент. Функционального взаимодействия через мозг широко показали перенастроить как функция базовой задаче2,3,4.
Две аналитических направлений выполнялись отдельно выйти за рамки этой вступительной характеристика: с одной стороны, ответ, индуцированных стимул к морю времени в заданной мозга регионе было отмечено сильно коррелирует через различные предметы5 . Количественная оценка этой между тема корреляции (ISC) показал потенциал для совершенствования нашего понимания познания6,,78,9 и мозг расстройств10,11 . Кроме того этот крест предмет корреляционного подход распространяется также на оценке межрегиональных синхронности12, что стало известно как подход между предметом функциональных корреляции (МОФК)13.
С другой стороны, динамичный аромат ФК изменения конфигурации начал уделять повышенное внимание (см. Hutchison et al.14,15Preti, Болтон и Ван де Виль,16 Гонсалес Кастильо и Bandettini для последних обзоров на отдыхает государства и на основе задач стороны этого вопроса). В частности состава мозг ФК изменения с течением времени можно отслеживать с помощью последовательных корреляция измерения над постепенно смещается височной югу от окна17,18, выявление дополнительных проницательность в контексте поведенческих задач 19,20.
Здесь мы представляем методологической основы, которая сочетает в себе эти два направления. Действительно мы вычисляем МОФК в моде раздвижные окна для отслеживания эволюции межрегионального синхронность между субъектами, подвержены время заблокирован, натуралистический парадигмы. Через крест тема аспект метода анализы сосредоточены на стимул инициативе эффекты, в то время как изменения спонтанного МР-томографию (которые являются некоррелированными по предметам) сильно затухающих. Это важно, потому что отдыха государство и evoked задач деятельности понимаются все чаще характеризуются различные свойства21,22.
Что касается компонента динамического метода он позволяет более полную и точную характеристику задач стимулы, особенно когда зондирующего натуралистический парадигмы, в котором сочетаются разнообразный набор подсказок (слуховых, зрительных, социальные и т.д.) с течением времени. Кроме того как звук статистической оценке значительных динамических колебаний была горячо обсуждается23,24, наш подход принимает особый уход за этот аспект анализа путем изоляции значительных изменений МОФК через Сравнение соответствующих данных null.
Мы иллюстрируем метод на наборе здоровых испытуемых, подвергается аудиовизуальных кино стимул, для кого мы покажем, что временные и пространственные МОФК изменить профили, вытекающих из локализованных фильм, который вложенных интервалов могут быть точно извлечены. Поступая таким образом, мы также описать влияние основных аналитических параметров для выбранной пользователем. Представленные выводы основаны на части ранее опубликованных данных25,26.
В наборе здоровых испытуемых мы продемонстрировали, как синхронная кросс тема увеличивается и уменьшается в ФК, МОФК транзиентов, будет соответствовать височно локализованных фильм сигналы, предоставляя информацию, которая выходит за рамки статическое описание. Хотя использование кросс субъекта корреляции мер позволяет сосредоточить анализ на стимул инициативе функциональные изменения конфигурации, также надо знать, что он ограничивает результаты на последствия, которые являются общими для всех изученных населения: следовательно, низкого уровня Сенсорная обработка ожидается быть непропорционально по сравнению с лобной обработки40. Чтобы обойти это ограничение, новые методы, которые также имеют возможность извлечь в регионах, которые наиболее сильно варьируются по предметам в настоящее время развитые41.
Еще одно ограничение введено методологии возникает из раздвижные окна аспект, как временное разрешение МОФК переходных время курсов опускается по сравнению с frame-wise подходы15. Как мы показали, необходим компромисс между длиной достаточно низкой окно правильно решить динамических МОФК изменения конфигурации, и достаточно большого размера для получения надежных оценок. Две важнейшие шаги в рамках нашей убедиться, что извлеченные транзиентов МОФК отражают действительно происходящих изменений в связи: во-первых, ВЧ-фильтрация время региональных курсов с обратной окна длина32; Во-вторых, использование данных МОФК отдыха состояния для генерации соответствующих null распределения, с параметрами идентичными приобретение по сравнению с стимул связанных данных. Конечно последний также требует длительной глобального приобретения времени, таким образом, чтобы данные состояния покоя может быть собрана на вершине стимул связанные сеансы. В качестве альтернативного подхода во избежание дополнительных записей отдыха государство мы также предлагаем возможность генерировать рандомизированных фазы данных непосредственно из связанных с стимул время курсы, подход часто используется в анализ динамических функциональных подключения 23 , 24. дальнейшие оценки на подмножестве сессий показало, что хотя отдыха состояние null метод более консервативным, и таким образом менее подверженным ложных срабатываний, глобальные структуры МОФК экскурсия обнаружения были похожи на обе схемы (см. Дополнительная цифра 5).
Дополнительная цифра 5: обнаружение МОФК экскурсии по методов генерации данных null. Для отдыха государство (левый столбец, синие участки) или фазы рандомизации (правый столбец, красные участки) данных null методов генерации, процент МОФК экскурсии извлекается через соединения. Участки дна являются вставкой на соединениях, вытекающих из первых трех регионов считаются мозга. Ошибка представляет собой стандартное отклонение по предметам. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Продолжительность отдыха государственных закупок на самом деле относится к критическим параметром анализов: α-значение. Как свидетельствуют приведенные выше примеры, слишком мягким выбор приведет к большое количество ложных срабатываний в обнаруженных МОФК транзиентов. Чем больше количество имеющихся данных для отдыха состояния, более строгие достижимые ложноположительный оценить, потому что порог может основываться на более экстремальных значений null распределения. Как признак, для n = 299 Атлас регионах как здесь и учитывая наши Талли 5,762 точек данных состояния покоя, мы в лучшем случае можно добиться α-значение около 0,01% (см. шаг 5.2.6 для математического описания).
Еще один ключевой момент, относящихся к какой-либо анализ МР-томографию лежит в тщательного удаления возможных артефактов, связанных с движением от анализируемых данных30,42. В частности, если один хочет, чтобы применять введено трубопровода больной населению выставке отмечены движения в сканер, мы рекомендуем поверх включая движения переменные как ковариат в проведенных статистических анализов, дополнительной предварительной обработки запустить шаги, такие как вейвлет, выполняется на шейдерах43 или44ICA-аромат. Группа сравнения, например для сравнения МОФК переходные процессы между здоровыми и больными группой, могут легко выполняться параллельно описанный подход на обеих групп интересов (см. Болтон et al.25 в качестве примера на население диагноз с расстройствами спектра аутизма). Однако, разница между группами затем могут возникать в двух различных параметров: (1 отсутствует МОФК изменения в одной группе, или (2 более разнородной эволюции в этой группе. Чтобы отделить эти два фактора, трубопровод следует запускать еще раз для больных группы, используя здоровый тему установить в качестве справочной группы на этапе начальной загрузки. Первом случае по-прежнему приведет к отсутствует ответ, тогда как последний не будет.
На вершине мы описали здесь, внедрены методологии также открывает перспективные будущие направления: от аналитической стороне, МОФК временной карты может рассматриваться как графики мозга, из которых показатели количественной мозга подключения может быть производным45, или динамический МОФК государства могли отсасывается через кластеризации подходы и оценивать с точки зрения их пространственные и временные характеристики17,46. Кроме того можно было бы также предусмотреть использование более сложных инструментов измерения подключения чем коэффициент корреляции Пирсона выявить тонкие стороны ФК47,48.
Со стороны экспериментальное применение наших трубопровода к более расширенный набор парадигмы является многообещающие перспективы: например, вместо фильма как учился здесь, можно было бы предусмотреть использование кусок музыки49 или повествование истории13, 50 как стимул к морю времени. Кроме того он может даже быть предусмотрено, через hyperscanning51, зонд натуралистический социальной коммуникации52,53.
The authors have nothing to disclose.
Эта работа была поддержана в части каждого из следующих: Швейцарский Национальный научный фонд (Грант число 205321_163376 до DVDV), Bertarelli Foundation (для ТБ и DVDV), центр для биомедицинских изображений (CIBM) и национальное агентство по исследованиям () tempofront предоставить номер 04701 ALG). Авторы хотели бы поблагодарить Роберто Martuzzi и Джулия Preti за их вклад видео содержание этой работы, соответственно, оператор МРТ и отсканированные добровольцев.
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) |