Granger Nedensellik analizi yönlendirilmiş fonksiyonel bağlantı hafif kognitif bozukluk ve Alzheimer hastalığı uygulanması

Bu Granger Nedensellik Analizinin genel amacı, Alzheimer hastalığının ilerlemesi ile ilgili olarak beyindeki yönlendirilmiş fonksiyonel bağlantıyı incelemek ve böylece hastalığın ciddiyetini değerlendirmek için yeni bir objektif temel oluşturmaktır. Bu yöntem, Alzheimer hastalığı alanında, PCC ve tüm beyin bölgeleri arasındaki yönlendirilmiş bağlantı gibi temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı, FMRI zaman serilerinin nedensel etkilerini ölçmesi ve zayıf sinyalin dinamiklerini ve yönlerini göstermesidir.

Bu tekniğin anlamı, Alzheimer hastalığının ilerlemesinin teşhisine kadar uzanır, çünkü AD, MCI ve kontrol grupları arasındaki yönlendirilmiş fonksiyonel bağlantıyı karşılaştırır. Bu yöntem sayesinde, Alzheimer'ın yönlendirilmiş fonksiyonel bağlantısının ölçeklendirilmesi hakkında fikir verebilir, ayrıca elektroying sefalogram çalışmaları gibi diğer sistemlere de uygulanabilir. Genel olarak, bu yöntemde yeni olan kişiler, yazılımın işleyişine aşina değillerse mücadele edeceklerdir.

Önce buraya dönem için ekleme yaptık ve ardından Granger Nedensellik Analizi ile ilgili önceki literatürleri değerlendiriyoruz. Bu yöntemin gerçek dünyada bir gösterimini yaparken, metinde yazılabileceklerin ötesinde dikkat edilmesi gereken çok sayıda şey olduğu için çok önemlidir. Yazılım aracılığıyla RESTplus'ı açarak başlayın ve Pipeline'a sol tıklayın.

İlgili dosyaları RESTplus'a aktarın. Çalışma dizinini ve ardından başlangıç EPI ve T1 dizinlerini seçin. Ardından, Dicom dosyalarını Nifti'ye dönüştürmek için Ön İşleme'deki DicomToNifti kutusunu işaretleyin.

Ve EPI Dicom'dan Nifiti'ye ve T1'den Nifiti'ye parametrelerini kontrol edin. RemoveFirstTimePoints'i işaretleyerek ve end parametresini 10 olarak ayarlayarak ilk 10 zaman noktasını kaldırın. Ardından, Dilim zamanlaması kutusunu işaretleyin.

Dilim numarasını etüdün RS FMRI parametrelerine göre ayarlayın ve dilim sırasını girin. Zamanı ve kafa hareketini düzeltmek için Yeniden Hizala'yı kontrol edin. Ardından, Normalleştir'i işaretleyerek uzamsal normalleştirme gerçekleştirin ve varsayılan parametreleri en altta bırakın.

Parametreleri seçerek T1 görüntü birleşik segmentasyonunu ve tüm kafaları aynı alana standartlaştırın. T1 görüntü birleşik segmentasyonu ve Avrupa kullanarak normalleştirin. Ardından, tam genişliği yarı maksimum 6 mm olan izotropik bir Gauss aralığı kullanarak uzamsal yumuşatma gerçekleştirmek için pürüzsüz'ü seçin.

Detrend'i işaretleyerek doğrusal trendi kaldırın. Sinyal-gürültü oranını artırmak için aşağıdakilerde, altı kafa hareketi parametresinde, küresel ortalama sinyalde, beyaz madde sinyalinde ve beyin omurilik sıvısı sinyalinde rahatsız edici regresyon ortak değişkenlerini seçin. Son olarak, 0,01 ila 0,08 hertz arasındaki sinyalleri korumak için filtreyi seçin.

Yüksek frekanslı fizyolojik gürültüyü ortadan kaldırın ve düşük frekanslı kaymayı ortadan kaldırın. REST araç kutusundaki REST GCA'yı kullanarak voksel bazında Granger Nedensellik Analizi'ni veya GCA'yı gerçekleştirerek başlayın. İşlem sonrası kutusunda GCA'yı işaretleyin.

Sırayı varsayılan olarak bir olarak ayarlayın. ROI'yi Tanımla'yı seçin ve ilgilenilen bölgeyi tanımlamak için küresel ROI'yi seçin. İleri'yi seçin.

Bilinen verilere göre tohum ROI'sinin merkez koordinatlarını ve yarıçapını ayarlayarak posterior tekil korteks veya PCC'deki tohum ilgi noktalarını belirleyin ve Tamam'ı seçin. Ardından programı çalıştırmak için Çalıştır ve Tamam'ı seçin. Ardından, ilgili dosya verilerini işledikten sonra ZGCA ve GCA adlı klasörleri bulun. ZGCA dosyalarını sıralayın ve buna göre XX, XY, YX, YY olmak üzere dört alt klasöre ayırın.

Yazılım içinde RESTplus'ı açın ve İstatistiksel Analiz'e sol tıklayın. REST İki Örnekli T-Testi'ne sol tıklayın. Çıkış sonucunu T1XY olarak adlandırın ve çıkış dizinini ayarlayın.

AD Sonuçları klasöründeki XY alt klasörünü ve NC Sonuçları klasöründeki XY alt klasörünü açmak için Grup Görüntüleri Ekle'ye sol tıklayın. Ardından, maske klasöründeki BrainMask alt dosyasını açmak için sol tıklayın. Ardından programı çalıştırmak için İşlem'i seçin.

Çıktı sonuçlarını T2XY olarak adlandırın ve çıktı dizinini ayarlayın. AD Sonuçları klasöründeki XY alt klasörünü açmak için Grup Resimleri Ekle'ye sol tıklayın. Ve MCI Sonuçları klasöründeki XY alt klasörü.

Toplam altı dosya için T3XY, T1YX, T2YX ve T3YX çıktılarını elde etmek için beyin maskesi dosyasının hesaplamasını tekrarlayın. Ortaya çıkan dosyaları görüntülemek için RESTplus Görüntüleyicisi'ne sol tıklayın. Underlay'de Ch2 adlı şablonu içe aktarın.

Son olarak, çıktı dizininde ortaya çıkan altı dosyayı bulun ve kaplamayı tek tek doldurun. Altı çıktı dosyasını kullanarak son grafiği oluşturun. Tüm beyindeki aktif düğümler ilk kez tanımlandıktan sonra, PCC'den tüm beyne yönlendirilmiş fonksiyonel bağlantıyı belirlemek için GCA teknolojisi kullanıldı.

Ve tüm beyinden AD, MCI ve kontrol gruplarındaki PCC'ye. Tüm beyinden PCC'ye yönlendirilmiş bağlantı, AD grubunda normal kontrol grubuna kıyasla arttırıldı ve öncelikle DMN dışındaki bilateral serebellar bölgeye odaklandı. PDK'den tüm beyne yönlendirilmiş bağlantı, DMN'ye ait sağ precuneus ve sol meta frontal girus gibi ana bölgelere sahip kontrollere kıyasla AD grubunda önemli ölçüde azaldı.

Usta olmakla birlikte, bu teknik düzgün bir şekilde uygulandığı takdirde 14 saat içinde yapılabilir. Bu prosedürü denerken, tüm dosya ve fotoğraf adlarının İngilizce olması gerektiğini ve boşluk içeremeyeceğini unutmamak önemlidir. Geliştirildikten sonra, bu teknik, Alzheimer hastalığının ilerlemesindeki yönlendirilmiş hizipsel bağlantıyı keşfetmek için FMRI alanındaki araştırmacıların yolunu açtı.

Bu videoyu izledikten sonra, AD ilerlemesi ile ilgili beyindeki yönlendirilmiş hizipsel bağlantıyı nasıl başlatacağınızı iyi anlamış olmalısınız. Böylece, hastalığın ciddiyetini değerlendirmek için dar bir objektif temel oluşturun.