Målet med beskrevet tilnærming er å avgjøre hva øyeblikk av paradigmet (temporal perspektiv), og mellom hvilke områder (romlig perspektiv), forekommer betydelig detalj i funksjonelle tilkobling på funksjonell magnetisk resonans imaging innspillinger som spilles av en gang-låst stimulans.
Oppgavebaserte funksjonell magnetisk resonans imaging bærer stort potensial til å forstå hvordan hjernen reagerer på ulike typer stimulering; men dette oppnås ofte uten betraktning dynamiske fasett av funksjonelle behandling og analytisk utganger vanligvis utgjør flettede påvirkninger av kvalitetssikrede oppgaver effekter og underliggende spontan svingninger av hjerneaktivitet. Her introduserer vi en ny metodologiske rørledningen som kan gå utover disse begrensningene: bruk av en skyve vinduet analytisk ordningen tillater sporing av funksjonelle endringer over tid, og kryss-emne correlational mål, tilnærming kan isolere rent stimulans-relaterte effekter. Takket være en streng terskelverdi prosess, kan betydelige endringer i Inter underlagt funksjonelle sammenheng utdraget og analyseres.
På et sett av sunn fag som gjennomgikk naturalistiske audiovisuelt stimulering, viser vi nytten av tilnærming ved å binde de avslørt funksjonelle detalj for bestemt signaler av filmen. Vi viser hvordan gjennom vår metode, kan ta enten en timelig profil av hjerneaktivitet (utviklingen av en gitt tilkobling), eller fokusere på en romlig bilde på et viktig tidspunkt. Vi tilbyr en offentlig tilgjengelig versjon av hele rørledningen, og beskriver bruken og påvirkning av sin nøkkelparametere trinnvis.
Funksjonell magnetisk resonans imaging (fMRI) har blitt verktøyet valgfrihet til ikke-invasively overvåke endringer i hjerneaktivitet skyldes ytre stimulering. Mer spesifikt, livlig interesse har dukket opp om forståelsen av statistiske avhengighet mellom regionale aktivisering tid kurs, kjent som funksjonell tilkobling (FC)1 og vanligvis beregnet som Pearsons korrelasjon koeffisient. Funksjonell interplays over hjernen har vist mye rekonfigurere som en funksjon av underliggende oppgave2,3,4.
To analytisk retninger er separat fulgt for å gå utover denne innledende karakteristikken: på den ene siden, svaret indusert i en gitt hjernen regionen av en tid-låst stimulans ble observert å sterkt relatere over forskjellige elementer5 . Kvantifisere denne Inter emne sammenheng (ISC) viste potensial til å forbedre vår forståelse av kognisjon6,7,8,9 og hjernen lidelser10,11 . Videre, denne kryss-emne correlational ble også utvidet til vurdering av kryss-regional synkron12, i det som ble kjent som den Inter underlagt funksjonelle sammenheng (ISFC) tilnærming13.
På den annen side, dynamisk smaken av FC detalj begynte å få økt oppmerksomhet (se Hutchison et al.14, Preti, Bolton og Van De Ville15, Gonzales-Castillo og Bandettini16 for siste vurderinger på det hvile-stat og oppgavebaserte sider av dette spørsmålet). Spesielt kan hele-hjerne FC endringer over tid spores gjennom påfølgende korrelasjon mål over en gradvis skiftet timelige sub vinduet17,18, avslørende ekstra innsikt i forbindelse med atferdsdata aktiviteter 19,20.
Her presenterer vi et metodiske rammeverk som kombinerer de to veier. Faktisk beregne vi ISFC i skyve-vinduet mote sporer utviklingen av kryss-regional synkron mellom fagene utsatt for en tid-låst, naturalistisk paradigme. Gjennom det kryss-emne aspektet av metoden, er analyser fokusert på stimulans-drevet effekter, mens spontan fMRI endringer (som er uncorrelated over fag) er sterkt dempet. Dette er viktig fordi hviler statuser og oppgave-utløste mønstre er stadig forstått å være preget av forskjellige egenskaper21,22.
Som for komponenten dynamisk av metoden muliggjør mer fullstendig og nøyaktig karakteristikk av oppgaven stimuli, spesielt når undersøkelser en naturalistisk paradigme der ulike sett med signaler (auditory, visuelle, sosiale, etc.) er kombinert over tid. Videre, som lyd statistiske evalueringer av dynamisk svingningene er sterkt debattert23,24, vår tilnærming tar bestemt av dette aspektet av analysene av aisolering betydelige ISFC endringer gjennom sammenligning med passende nulldata.
Vi illustrerer metoden på et sett av sunn utsatt for et audiovisuelt film stimulans, som vi vise at den timelige og romlige ISFC endre profiler som oppstår fra lokaliserte film sub intervaller nøyaktig kan hentes. Dermed beskrive vi også innflytelsen til de viktigste analytisk parameterne velges av brukeren. Presenteres funnene er basert på en del av tidligere publiserte data25,26.
Vi viste hvordan synkron kryss-emne øker dataset av friske, og nedgang i FC, ISFC-transienter passer timelig lokaliserte film Stikkordene, informasjon som går utover en statisk beskrivelse. Selv om bruk av kryss-emne korrelasjon måler kan fokusere analyse på stimulans-drevet funksjonelle detalj, en må også være klar over at det begrenser resultatene til effekter som er felles for hele befolkningen studerte: derfor lavt nivå Sensorisk prosessering forventes å bli overrepresentert sammenlignet frontal behandling40. For å omgå denne begrensningen, blir nye metoder som også har muligheten til å trekke ut regionene som sterkest varierer på tvers av fag utviklet41.
En annen begrensning fra introdusert metodikken oppstår det skyve-vindu aspektet, som midlertidig løsning av ISFC forbigående tid kurs senkes sammenlignet med frame-wise tilnærminger15. Vi viste, kreves en avveining mellom en nok vinduet lengde riktig løse dynamisk ISFC detalj, og en stor nok størrelse å skaffe robust anslår. To avgjørende skritt i vårt rammeverk sikrer at de utpakkede ISFC transienter reflektere virkelig forekommende endringer i tilkobling: første, høypass-filtreringen av regionale tiden kurs med inverse av vinduet lengde32; andre bruk av hvile-statlige ISFC data for generering av en relevant null distribusjon, med identiske oppkjøpet parametere i forhold til stimulans-relaterte data. Selvfølgelig, krever sistnevnte også et lengre globale anskaffet, slik at hvile-dataene kan samles på stimulans-relaterte økter. Som en alternativ tilnærming til unngå ekstra hvile statuser opptakene, tilbyr vi også muligheten til å generere fase randomisert data direkte fra stimulans-relaterte tiden kurs, en metode som ofte brukes i dynamiske funksjonelle tilkobling analyser 23 , 24. videre evaluering på et delsett av økter avslørte at selv om hvile-tilstand null metoden er mer konservative, og dermed mindre utsatt for falske positiver, globale mønstre av ISFC utflukt var like over begge ordninger (se Supplerende figur 5).
Supplerende figur 5: gjenkjenning av ISFC utflukter over nulldata generasjon metoder. For hvile-state (venstre kolonne, blå tomter) eller fase tilfeldig (høyre kolonne, rød tomter) nulldata generasjon metoder, andelen ISFC utflukter utdraget over tilkoblinger. Bunnen tomtene er en innsats på tilkoblinger fra de første tre vurdert hjernen regionene. Feil representerer standardavviket på tvers av fag. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Varighet av hvile-state oppkjøp faktisk gjelder en viktig parameter av analysene: α-verdien. Som eksemplifisert ovenfor, vil et for mild utvalg føre til et stort antall falske positiver i de oppdaget ISFC transienter. Jo større mengden tilgjengelige hvile-stat-dataene, de strengere oppnåelig falsk positiv rate, fordi terskelverdi kan baseres på mer ekstreme verdier fra null distribusjon. Som en indikasjon, for n = 299 atlas regioner som her og gitt våre tally 5,762 hviler statuser datapunkt, vi kunne i beste oppnå en α-verdi nær 0,01% (se trinn 5.2.6 for matematiske detaljer).
Et annet viktig poeng knyttet til enhver fMRI analyse ligger i strenge fjerning av mulig bevegelse-relaterte gjenstander fra analyserte data30,42. Spesielt hvis man ønsker å bruke introdusert rørledningen til syke befolkninger viser merket bevegelse i skanneren, anbefaler vi at over inkludert bevegelse variabler som covariates i de utføres statistiske analysene, ekstra forbehandling trinn kjøres, for eksempel wavelet denoising43 eller ICA-AROMA44. Gruppere sammenligning, for eksempel for å sammenligne ISFC transienter mellom en sunn og en syk gruppe, kan lett utføres av kjører beskrevet tilnærming parallelt på begge grupper av interesse (se Bolton et al.25 for et eksempel på en populasjon diagnostisert med autism spectrum disorders). Imidlertid en forskjell mellom gruppene kan deretter oppstå i to forskjellige innstillinger: (1) en fraværende ISFC endring i en gruppe, eller (2) en mer heterogen utviklingen i gruppen. For å skille disse to faktorene, skal rørledningen kjøres igjen for gruppen syke, bruker sunn emnet angi som referansegruppen ved bootstrapping trinn. Tilfelle vil fortsatt føre en fraværende svar, mens sistnevnte ikke ville.
På hva vi beskrevet her, introduserte metodikken åpner også lovende fremtid veier: fra et analytisk side, ISFC forbigående kart kan sees som hjernen grafer fra hvilke beregninger kvantifisere hjernen tilkobling kan være avledet45, eller dynamisk ISFC stater kunne trekkes ut gjennom klynging tilnærminger og vurdert med hensyn til deres romlige og tidsmessige egenskaper17,46. I tillegg kan en også ser bruken av mer sofistikert tilkobling måleverktøy enn Pearsons korrelasjonskoeffisient å avsløre subtil sider av FC47,48.
Fra eksperimentelle siden har anvendelsen av vår rørledning til en mer utvidet rekke paradigmer er et lovende perspektiv: for eksempel i stedet for en film som studerte her, en kan forestille seg for å bruke et stykke musikk49 eller en fortellende historien13, 50 som en tid-låst stimulans. Også kan det selv være seg, gjennom hyperscanning51, for å undersøke naturalistiske sosial kommunikasjon52,53.
The authors have nothing to disclose.
Dette arbeidet var støttes delvis av hver av følgende: Swiss National Science Foundation (gi nummer 205321_163376 til DVDV), Bertarelli stiftelsen (til TB og DVDV), senter for biomedisinsk bildebehandling (CIBM) og National Agency for forskning ( tempofront gi nummer 04701 til ALG). Forfatterne takker Roberto Martuzzi og Giulia Preti for deres bidrag til videoinnholdet dette arbeidet som, henholdsvis, MRI operatør og skannet frivillig.
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) |