ФМРТ в состоянии покоя - Википедия - Resting state fMRI

Эта статья о сетях состояния покоя и функциональной визуализации. Для получения информации о сети с режимом по умолчанию, см. Сеть в режиме по умолчанию. Для использования в других целях см. Отдых (значения).
ФМРТ в состоянии покоя
Фильм о in vivo ЖЕЛТЫЙ сигнал от корковая поверхность человека из HCP, полученный с использованием фМРТ в состоянии покоя, предварительно обработанный для подавления шума в данных[1][2] и воспроизводились в реальном времени. Жирные интенсивности сигналов визуализируются на сглаженной кортикальной поверхности. В каждой точке кора, белый цвет представляет средний ЖИРНЫЙ сигнал, а синий и красный цвета представляют более низкий и более высокий сигнал, чем средний ЖИРНЫЙ сигнал соответственно.[2]
Цельоценить региональные взаимодействия, которые происходят в состоянии покоя (картирование мозга)

ФМРТ в состоянии покоя (rsfMRI или же Р-фМРТ) - метод функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), который используется в картирование мозга для оценки региональных взаимодействий, которые происходят в состоянии покоя или в состоянии отрицательной задачи, когда явная задача не выполняется.[3][4] В мозгу выявляется ряд состояний покоя, одним из которых является сеть в режиме по умолчанию.[5] Эти состояния покоя мозга наблюдаются через изменения в кровоток в мозгу что создает то, что называется зависит от уровня кислорода в крови (ЖИРНЫЙ) сигнал, который можно измерить с помощью фМРТ.

Потому что активность мозга является внутренним, присутствует даже в отсутствие внешней подсказки, любая область мозга будет иметь спонтанные колебания ЖИРНОГО сигнала. Подход в состоянии покоя полезен для исследования функциональной организации мозга и проверки, не изменяется ли она в неврологический или же психические расстройства. Исследование функциональной связности в состоянии покоя выявило ряд сетей, которые постоянно обнаруживаются у здоровых субъектов, на разных стадиях сознания и у разных видов и представляют собой определенные модели синхронной активности.[6][7][8]

Основы фМРТ

Изображения фМРТ из исследования, показывающие, что части мозга загораются, когда видят дома, и другие части, когда видят лица.
Эти фМРТ-изображения взяты из исследования, показывающего, как части мозга загораются, когда видят дома, и другие части, когда видят лица. Значения «r» являются корреляциями, причем более высокие положительные или отрицательные значения указывают на лучшее соответствие.

Функциональная магнитно-резонансная томография (функциональная МРТ или фМРТ) является специфическим магнитно-резонансная томография (МРТ) процедура, которая измеряет активность мозга, обнаруживая связанные с этим изменения кровотока. Точнее, активность мозга измеряется с помощью низкочастотного ЖИВОГО сигнала в мозгу.[9]

Процедура аналогична МРТ, но в качестве основного показателя используется изменение намагниченности между богатой кислородом и бедной кислородом кровью. Эта мера часто искажается шумом от различных источников, поэтому для извлечения основного сигнала используются статистические процедуры. Результирующая активация мозга может быть представлена ​​графически с помощью цветного обозначения силы активации в мозге или в конкретной исследуемой области. Этот метод позволяет локализовать активность с точностью до миллиметра, но, используя стандартные методы, не лучше, чем в пределах окна в несколько секунд.[10]

FMRI используется как в исследованиях, так и, в меньшей степени, в клинических условиях. Его также можно комбинировать и дополнять другими измерениями физиологии мозга, такими как ЭЭГ и NIRS.[11][12] Мечение артериального спина ФМРТ может использоваться в качестве дополнительного метода оценки функций мозга в состоянии покоя.[13]

Физиологическая основа

Физиологическая реакция кровотока во многом определяет временную чувствительность, то есть, насколько хорошо активные нейроны можно измерить с помощью BOLD fMRI. Основным параметром временного разрешения является частота выборки, или TR, который определяет, как часто конкретный срез мозга возбуждается и теряет свою намагниченность. TR могут варьироваться от очень коротких (500 мс) до очень длинных (3 секунды). В частности, для фМРТ гемодинамический ответ Предполагается, что длится более 10 секунд, увеличиваясь мультипликативно (то есть пропорционально текущему значению), достигая пика через 4-6 секунд, а затем мультипликативно падая. Изменения в системе кровотока, сосудистой системы со временем интегрируют ответы на нейронную активность. Поскольку этот ответ представляет собой плавную непрерывную функцию, выборка с более быстрыми TR помогает только отображать более быстрые колебания, такие как сигналы дыхания и сердечного ритма.[14]

В то время как фМРТ пытается измерить активность нейронов в головном мозге, на BOLD-сигнал могут влиять многие другие физиологические факторы, помимо нейрональной активности. Например, колебания дыхания и сердечно-сосудистые циклы влияют на сигнал BOLD, измеряемый в головном мозге, и поэтому их обычно пытаются удалить во время обработки необработанных данных фМРТ. Из-за этих источников шума было много экспертов, которые очень скептически относились к идее фМРТ в состоянии покоя на ранних этапах использования фМРТ. Лишь совсем недавно исследователи убедились в том, что измеряемый сигнал не является артефактом, вызванным другой физиологической функцией.[15]

Состояние покоя функциональная связь между пространственно различными областями мозга отражает повторяющуюся историю паттернов совместной активации в этих областях, тем самым служа мерой пластичность.[16]

История

Бхарат Бисвал

В 1992 г. Бхарат Бисвал начал свою работу в качестве аспиранта в Медицинском колледже Висконсина под руководством своего советника, Джеймс С. Хайд и обнаружил, что мозг даже во время отдыха содержит информацию о его функциональной организации. Он использовал фМРТ, чтобы изучить, как различные области мозга взаимодействуют, когда мозг находится в состоянии покоя и не выполняет никаких активных задач. Хотя в то время исследования Бисвала в основном игнорировались и относились к другому источнику сигнала, его техника нейровизуализации в состоянии покоя в настоящее время широко тиражируется и считается действенным методом диагностики. отображение функциональные сети мозга. Картирование активности мозга в состоянии покоя открывает множество возможностей для исследований мозга и даже помогает врачам диагностировать различные заболевания мозга.[3]

Маркус Райхл

Эксперименты невролога Маркус Райхл лаборатория в Медицинская школа Вашингтонского университета и другие группы показали, что потребление энергии мозгом увеличивается менее чем на 5% от исходного уровня потребления энергии при выполнении целенаправленной умственной задачи. Эти эксперименты показали, что мозг постоянно активен с высоким уровнем активности, даже когда человек не занимается сфокусированной умственной работой (состояние покоя). Его лаборатория была в первую очередь сосредоточена на поиске основы для этого отдыха, и ей приписывают множество революционных открытий. К ним относятся относительная независимость кровотока и потребления кислорода при изменениях активности мозга, что послужило физиологической основой фМРТ, а также открытие хорошо известного Сеть по умолчанию.[17]

Связь

Функциональный

Функциональная связь - это связь между областями мозга, которые имеют общие функциональные свойства. Более конкретно, это можно определить как временную корреляцию между пространственно удаленными нейрофизиологическими событиями, выраженную как отклонение от статистической независимости этих событий в распределенных нейронных группах и областях.[18] Это применимо как к исследованиям состояния покоя, так и к исследованиям состояния задачи. В то время как функциональная связность может относиться к корреляциям между субъектами, прогонами, блоками, испытаниями или отдельными временными точками, функциональная связность в состоянии покоя фокусируется на связности, оцениваемой через отдельные жирные точки времени в условиях покоя.[19] Функциональная связность также была оценена с использованием временных рядов перфузии, взятых с помощью перфузионной фМРТ с меткой артериального спина.[20] МРТ с функциональной связью (fcMRI), которая может включать в себя фМРТ в состоянии покоя и МРТ на основе задач, когда-нибудь может помочь поставить более точный диагноз психических расстройств, таких как биполярное расстройство а также может помочь в понимании развития и прогрессирования пост-травматическое стрессовое растройство а также оценить эффект от лечения.[21] Было высказано предположение, что функциональная связность является выражением сетевого поведения, лежащего в основе когнитивной функции высокого уровня, частично потому, что в отличие от структурной связности функциональная связность часто изменяется на порядок секунд, как в случае динамическое функциональное соединение.

Сети

Исследование, показывающее четыре функциональные сети, которые оказались очень согласованными по предметам. Эти модули включают зрительную (желтый), сенсорно-моторную (оранжевый) и базальные ганглии (красный) коры, а также сеть режима по умолчанию (задняя поясная извилина, нижние теменные доли и медиальная лобная извилина; темно-бордовый).

Сеть в режиме по умолчанию

В сеть в режиме по умолчанию (DMN) - это сеть областей мозга, которые активны, когда человек бодрствует и находится в состоянии покоя.[22] Сеть режима по умолчанию - это взаимосвязанная и анатомически определенная система мозга, которая предпочтительно активируется, когда люди сосредотачиваются на внутренних задачах, таких как мечтание, предвидение будущего, получение воспоминаний и оценка точек зрения других.[23] Это отрицательно коррелирует с системами мозга, которые фокусируются на внешних визуальных сигналах. Это одна из наиболее изученных сетей, присутствующих в состоянии покоя, и одна из наиболее легко визуализируемых сетей.[24]

Другие сети состояния покоя

В зависимости от метода анализа состояния покоя исследования функциональной связности выявили ряд нейронные сети этот результат должен быть прочно функционально связан во время отдыха. Ключевые сети, также называемые компонентами, о которых чаще всего сообщается, включают: DMN, сенсорный /мотор компонент, исполнительный контроль компонент, до трех различных визуальный компоненты, два боковых лобной /теменный компоненты, слуховой компонент и временный / париетальный компонент.[25] Как уже сообщалось, эти сети состояния покоя состоят из анатомически разделенных, но функционально связанных областей, демонстрирующих высокий уровень коррелированной активности ЖИВОГО сигнала. Было обнаружено, что эти сети довольно согласованы в разных исследованиях, несмотря на различия в методах сбора и анализа данных.[25][26] Важно отметить, что большинство этих компонентов состояния покоя представляют известные функциональные сети, то есть области, которые, как известно, разделяют и поддерживают когнитивные функции.[7]

Анализ данных

Обработка данных

Существует множество программ для обработки и анализа данных фМРТ в состоянии покоя. Некоторые из наиболее часто используемых программ включают SPM, AFNI, FSL (особенно Melodic для ICA), CONN, C-PAC и вычислительная система Connectome (CCS ).

Методы анализа

Есть много методов получения и обработки данных rsfMRI. Наиболее популярные методы анализа сосредоточены либо на независимых компонентах, либо на областях корреляции.

Независимый компонентный анализ

Независимый компонентный анализ (ICA) - полезный статистический подход к обнаружению сетей в состоянии покоя. ICA разделяет сигнал на неперекрывающиеся пространственные и временные компоненты. Он сильно ориентирован на данные и позволяет лучше удалять зашумленные компоненты сигнала (движение, дрейф сканера и т. Д.). Также было показано, что он надежно извлекает сеть в режиме по умолчанию, а также многие другие сети с очень высокой согласованностью.[27][28] ICA остается в авангарде методов исследования.[29]

Региональный анализ

Другие методы наблюдения за сетями и связностью в мозгу включают d-отображение на основе семян и регион интереса (ROI) методы анализа. В этих случаях сигнал только от определенного воксель или кластер вокселей, известный как начальная точка или ROI, используется для вычисления корреляций с другими вокселями мозга. Это обеспечивает гораздо более точное и подробное рассмотрение конкретных подключений в интересующих областях мозга.[30][31] Общая связность между ROI (например, префронтальной корой) и всеми другими вокселями мозга также может быть усреднена, обеспечивая меру глобальной связи мозга (GBC), специфичной для этой ROI.[32]

Другие методы для характеристики сетей в состоянии покоя включают частичную корреляцию, когерентность и частичную когерентность, фазовые отношения, динамическое искажение времени расстояние, кластеризация и теория графов.[33][34][35]

Надежность и воспроизводимость

Функциональная магнитно-резонансная томография в состоянии покоя (рфМРТ) может отображать низкочастотные колебания спонтанной активности мозга, представляя собой популярный инструмент макромасштабной функциональной коннектомики для характеристики межиндивидуальных различий в нормальной функции мозга, ассоциациях разум-мозг и различные расстройства. Это предполагает надежность и воспроизводимость широко используемых результатов измерения функциональной коннектомики человеческого мозга на основе rfMRI. Эти показатели обладают огромным потенциалом для ускорения идентификации биомаркеров различных заболеваний головного мозга, что в первую очередь требует повышения надежности и воспроизводимости.[36]

Комбинирование методов визуализации

В левом ряду показаны сагиттальные, корональные и горизонтальные срезы десяти RSN (p <0,005; с поправкой на α <0,05 / x, координаты y и z указаны в левом нижнем углу каждого RSN). Справа отображаются ковариация и t-карты для 8 диапазонов частот. Положительное значение ковариации (красный) указывает на то, что с увеличением активности RSN происходит относительное увеличение спектральной мощности на данном электроде в данной полосе частот, в то время как отрицательное значение (синий) указывает на уменьшение мощности при увеличении активности RSN, и наоборот.
Это изображение получено в результате исследования с использованием как фМРТ, так и ЭЭГ в состоянии покоя. В левом ряду показаны сагиттальные, коронарные и горизонтальные срезы десяти RSN. Справа отображаются ковариация и t-карты для 8 диапазонов частот.

фМРТ с ЭЭГ

Многие специалисты по визуализации считают, что для получения наилучшего сочетания пространственной и временной информации от активности мозга используются как фМРТ, так и электроэнцефалография (ЭЭГ) следует использовать одновременно. Этот двойной метод сочетает в себе хорошо задокументированную способность ЭЭГ характеризовать определенные состояния мозга с высоким временным разрешением и выявлять патологические паттерны со способностью фМРТ (недавно обнаруженной и менее понятной) отображать динамику крови во всем мозге с высоким пространственным разрешением. До сих пор, ЭЭГ-фМРТ в основном рассматривался как метод фМРТ, в котором синхронно полученная ЭЭГ используется для характеристики активности мозга («состояния мозга») во времени, позволяя картировать (например, посредством статистического параметрического картирования) связанные гемодинамические изменения.[37]

Клиническая ценность этих результатов является предметом текущих исследований, но недавние исследования предполагают приемлемую надежность исследований ЭЭГ-фМРТ и лучшую чувствительность сканера с большим полем зрения. Помимо эпилепсии, ЭЭГ-фМРТ использовалась для изучения связанных с событиями (вызванных внешними стимулами) реакций мозга и предоставила важные новые сведения об исходной активности мозга во время бодрствования и сна в покое.[38]

фМРТ с ТМС

Транскраниальная магнитная стимуляция (TMS) использует небольшие и относительно точные магнитные поля для стимуляции областей коры без опасных инвазивных процедур. Когда эти магнитные поля стимулируют область коры головного мозга, фокусный кровоток увеличивается в месте стимуляции, а также в удаленных местах, анатомически связанных с местом стимуляции. Позитронно-эмиссионная томография Затем (ПЭТ) можно использовать для визуализации головного мозга и изменений кровотока, и результаты показывают очень похожие области сетей, подтверждающих подключение, обнаруженные в исследованиях фМРТ, и TMS также можно использовать для поддержки и предоставления более подробной информации о связанных областях.[39]

Возможные подводные камни

Дальнейшая информация: Функциональная магнитно-резонансная томография § Проблемы фМРТ

Потенциальными ошибками при использовании rsfMRI для определения функциональной целостности сети являются загрязнение BOLD-сигнала источниками физиологического шума, такими как частота сердечных сокращений, дыхание,[40][41] и движение головы.[42][43][44][45] Эти смешивающие факторы часто могут искажать результаты исследований, в которых пациентов сравнивают со здоровыми людьми из контрольной группы, в направлении предполагаемых эффектов, например, в сети по умолчанию в группе пациентов может быть обнаружена более низкая согласованность, в то время как группы пациентов также больше перемещались во время сканирования. . Также было показано, что использование глобальной регрессии сигналов может создавать искусственные корреляции между небольшим количеством сигналов (например, двумя или тремя).[46] К счастью, мозг получает множество сигналов.[47]

Текущие и будущие приложения

Исследования с использованием фМРТ в состоянии покоя могут быть применены в клиническом контексте, в том числе для оценки многих различных заболеваний и психические расстройства.[48]

Состояние болезни и изменения функциональной связности в состоянии покоя

Другие типы текущих и будущих клинических применений фМРТ в состоянии покоя включают выявление групповых различий в заболеваниях головного мозга, получение диагностической и прогностической информации, продольные исследования и эффекты лечения, кластеризацию в гетерогенных состояниях болезни, а также предоперационное картирование и целевое вмешательство.[69] Поскольку измерения состояния покоя не имеют когнитивных требований (вместо психологических экспериментов, включая задания), людей с когнитивными нарушениями также можно легко измерить.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Смит, Стивен М; Андерссон, Джеспер; Ауэрбах, Эдвард Дж .; Бекманн, Кристиан Ф; Бийстербош, Жанин; Дуод, Гвенаэль; Дафф, Юджин; Файнберг, Дэвид А; Гриффанти, Людовика (2013-10-15). «ФМРТ в состоянии покоя в проекте Human Connectome». NeuroImage. 80: 144–168. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2013.05.039. ISSN  1053-8119. ЧВК  3720828. PMID  23702415.
  2. ^ а б Бхушан, Читреш; Чонг, Минки; Чхве, Соён; Джоши, Ананд А .; Халдар, Джастин П .; Дамасио, Ханна; Лихи, Ричард М. (2016-07-08). «Временная нелокальная фильтрация средств выявляет корковые взаимодействия всего мозга в реальном времени при фМРТ в покое». PLOS ONE. 11 (7): e0158504. Bibcode:2016PLoSO..1158504B. Дои:10.1371 / journal.pone.0158504. ISSN  1932-6203. ЧВК  4938391. PMID  27391481.
  3. ^ а б Бисвал, Б. Б. (2012). «ФМРТ в состоянии покоя: личная история. [Обзор]». NeuroImage. 62 (2): 938–944. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2012.01.090. PMID  22326802.
  4. ^ Бакнер, Р.Л .; Криенен, FM; Йео, БТ (2013). «Возможности и ограничения МРТ внутренней функциональной связности». Природа Неврология. 16 (7): 832–837. Дои:10.1038 / № 3423. PMID  23799476.
  5. ^ Шараев, Максим Г .; Завьялова Виктория В .; Ушаков, Вадим Л .; Карташов, Сергей И .; Величковский, Борис М. (2016). «Эффективное подключение в сети с режимом по умолчанию: динамическое причинно-следственное моделирование данных fMRI в состоянии покоя». Границы нейробиологии человека. 10: 14. Дои:10.3389 / fnhum.2016.00014. ЧВК  4740785. PMID  26869900.
  6. ^ Бисвал, Б. Б. (2011). «Функциональная связность в состоянии покоя». Биологическая психиатрия. 69 (9): 200С. Дои:10.1016 / j.biopsych.2011.03.032.
  7. ^ а б Rosazza, C .; Минати, Л. (2011). «Сети мозга в состоянии покоя: обзор литературы и клиническое применение». Neurol Sci. 32 (5): 773–785. Дои:10.1007 / s10072-011-0636-у. PMID  21667095.
  8. ^ Коул, Дэвид М .; Смит, Стивен М .; Бекманн, Кристиан Ф. (2010). «Достижения и подводные камни в анализе и интерпретации данных FMRI в состоянии покоя». Границы системной нейробиологии. 4: 8. Дои:10.3389 / fnsys.2010.00008. ЧВК  2854531. PMID  20407579.
  9. ^ DeYoe, E. A .; Bandettini, P .; Neitz, J .; Miller, D .; Винанс, П. (1994). «Функциональная магнитно-резонансная томография (ФМРТ) мозга человека». J Neurosci методы. 54 (2): 171–187. Дои:10.1016/0165-0270(94)90191-0. PMID  7869750.
  10. ^ Бандеттини, П. А. (2009). «Семь тем в функциональной магнитно-резонансной томографии». J Integr Neurosci. 8 (3): 371–403. Дои:10.1142 / s0219635209002186. ЧВК  3143579. PMID  19938211.
  11. ^ Бандеттини, П. (2007). «Функциональная МРТ сегодня». Int J Психофизиология. 63 (2): 138–145. Дои:10.1016 / j.ijpsycho.2006.03.016. PMID  16842871.
  12. ^ Корхонен, В; и другие. (2014). «Синхронная многомасштабная среда нейровизуализации для физиологического анализа функций мозга с критически выбранными образцами: концепция гепта-сканирования». Brain Connect. 4 (9): 677–689. Дои:10.1089 / brain.2014.0258. ЧВК  4238249. PMID  25131996.
  13. ^ Chuang, KH .; и другие. (2008). «Картирование функциональной связности в состоянии покоя с помощью перфузионной МРТ». NeuroImage. 40 (4): 1595–605. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2008.01.006. ЧВК  2435272. PMID  18314354.
  14. ^ Huettel, S.A .; Песня, A. W .; Маккарти, Г. (2009), Функциональная магнитно-резонансная томография (2-е изд.), Массачусетс: Синауэр, ISBN  978-0-87893-286-3
  15. ^ Damoiseaux, J. S .; Rombouts, S .; Баркхоф, Ф .; Scheltens, P .; Stam, C.J .; Smith, S.M .; и другие. (2006). «Согласованные сети состояния покоя у здоровых субъектов». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 103 (37): 13848–13853. Bibcode:2006PNAS..10313848D. Дои:10.1073 / pnas.0601417103. ЧВК  1564249. PMID  16945915.
  16. ^ Guerra-Carrillo, B .; Mackey, A. P .; Бунге, С. А. (21 февраля 2014 г.). «ФМРТ в состоянии покоя: окно в пластичность человеческого мозга». Нейробиолог. 20 (5): 522–533. Дои:10.1177/1073858414524442. PMID  24561514.
  17. ^ Fox, M.D .; Снайдер, А. З .; Винсент, Дж. Л .; Corbetta, M .; Van Essen, D.C .; Райхл, М. Э. (2005). «Человеческий мозг внутренне организован в динамические, антикоррелированные функциональные сети». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 102 (27): 9673–9678. Bibcode:2005PNAS..102.9673F. Дои:10.1073 / pnas.0504136102. ЧВК  1157105. PMID  15976020.
  18. ^ Biswal, B.B .; VanKylen, J .; Хайд, Дж. С. (1997). «Одновременная оценка потоковых и жирных сигналов в функциональных картах связности в состоянии покоя». ЯМР в биомедицине. 10 (4–5): 165–170. Дои:10.1002 / (sici) 1099-1492 (199706/08) 10: 4/5 <165 :: aid-nbm454> 3.0.co; 2-7.
  19. ^ Фристон, К. (2009). «Причинное моделирование и взаимосвязь мозга в функциональной магнитно-резонансной томографии. [Редакционный материал]». PLOS Биология. 7 (2): 220–225. Дои:10.1371 / journal.pbio.1000033. ЧВК  2642881. PMID  19226186.
  20. ^ Фернандес-Сеара, Массачусетс (2011). «Влияние метоклопрамида на церебральный кровоток в состоянии покоя и функциональную связность: исследование перфузионной МРТ на здоровых добровольцах». Br J Pharmacol. 163 (8): 1639–52. Дои:10.1111 / j.1476-5381.2010.01161.x. ЧВК  3166692. PMID  21175574.
  21. ^ Смит, С. М. (2012). «Будущее FMRI-связи». NeuroImage. 62 (2): 1257–1266. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2012.01.022. PMID  22248579.
  22. ^ Райхл, М. Э. (2015). «Сеть режима мозга по умолчанию». Ежегодный обзор нейробиологии. 38 (1): 433–447. Дои:10.1146 / annurev-neuro-071013-014030. PMID  25938726.
  23. ^ Greicius, M.D .; Краснов, Б .; Reiss, A. L .; Менон, В. (2003). «Функциональная связь в состоянии покоя: сетевой анализ гипотезы режима по умолчанию». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 100 (1): 253–258. Bibcode:2003ПНАС..100..253Г. Дои:10.1073 / pnas.0135058100. ЧВК  140943. PMID  12506194.
  24. ^ Бакнер, Р. Л. (2012). «Случайное открытие сети мозга по умолчанию». NeuroImage. 62 (2): 1137–1145. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2011.10.035. PMID  22037421.
  25. ^ а б Moussa, M.N .; Steen, M. R .; Laurienti, P.J .; Хаясака, С. (2012). «Согласованность сетевых модулей в данных коннектома FMRI в состоянии покоя». PLOS ONE. 7 (8): e44428. Bibcode:2012PLoSO ... 744428M. Дои:10.1371 / journal.pone.0044428. ЧВК  3432126. PMID  22952978.
  26. ^ Lee, M. H .; Hacker, C.D .; Снайдер, А. З .; Corbetta, M .; Zhang, D. Y .; Leuthardt, E.C .; и другие. (2012). «Кластеризация сетей состояния покоя». PLOS ONE. 7 (7): 7. Bibcode:2012PLoSO ... 740370L. Дои:10.1371 / journal.pone.0040370. ЧВК  3392237. PMID  22792291.
  27. ^ Kiviniemi, Vesa J .; Кантола, Джуха-Хейкки; Яухиайнен, Юкка; Hyvärinen, Aapo; Тервонен, Осмо (2003). «Независимый компонентный анализ недетерминированных источников сигнала фМРТ». NeuroImage. 19 (2 Pt 1): 253–260. Дои:10.1016 / S1053-8119 (03) 00097-1. PMID  12814576.
  28. ^ Beckmann, C.F .; DeLuca, M .; Devlin, J. T .; Смит, С. М. (2005). «Исследования связности в состоянии покоя с использованием независимого компонентного анализа». Философские труды Королевского общества B: биологические науки. 360 (1457): 1001–1013. Дои:10.1098 / rstb.2005.1634. ЧВК  1854918. PMID  16087444.
  29. ^ Calhoun, VD; де Ласи, Н. (ноябрь 2017 г.). «Десять ключевых наблюдений по анализу данных функциональной МРТ в состоянии покоя с использованием анализа независимых компонентов». Клиники нейровизуализации Северной Америки. 27 (4): 561–579. Дои:10.1016 / j.nic.2017.06.012. ЧВК  5657522. PMID  28985929.
  30. ^ Маргулис, Д. С .; Келли, А. М. С .; Uddin, L.Q .; Biswal, B.B .; Castellanos, F. X .; Милхэм, М. П. (2007). «Картирование функциональной связности передней поясной коры». NeuroImage. 37 (2): 579–588. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2007.05.019. PMID  17604651.
  31. ^ Ван Дейк, КРА; Хедден, Т; Венкатараман, А; Evans, KC; Лазарь, ЮЗ; Бакнер, Р.Л. (2010). «Внутренняя функциональная связь как инструмент человеческой коннектомики: теория, свойства и оптимизация». Журнал нейрофизиологии. 103 (1): 297–321. Дои:10.1152 / ян.00783.2009. ЧВК  2807224. PMID  19889849.
  32. ^ Коул, Майкл В .; Яркони, Тал; Репов, Грега; Античевич, Алан; Бравер, Тодд С. (27.06.2012). «Глобальная взаимосвязь префронтальной коры головного мозга предсказывает когнитивный контроль и интеллект». Журнал неврологии. 32 (26): 8988–8999. Дои:10.1523 / JNEUROSCI.0536-12.2012. ISSN  0270-6474. ЧВК  3392686. PMID  22745498.
  33. ^ Chang, C .; Гловер, Г. Х. (2010). «Частотно-временная динамика связности мозга в состоянии покоя, измеренная с помощью фМРТ». NeuroImage. 50 (1): 81–98. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2009.12.011. ЧВК  2827259. PMID  20006716.
  34. ^ Фариа, А. В .; Joel, S.E .; Zhang, Y.J .; Оиси, К .; van Zjil, P. C. M .; Miller, M. I .; и другие. (2012). «Атласный анализ функциональной связности в состоянии покоя: оценка воспроизводимости и многомодальные исследования корреляции анатомических функций». NeuroImage. 61 (3): 613–621. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2012.03.078. ЧВК  3358461. PMID  22498656.
  35. ^ Meszlényi, Regina J .; Германн, Петра; Буза, Кристиан; Гал, Виктор; Виднянски, Золтан (01.01.2017). «Функциональный анализ связности фМРТ в состоянии покоя с использованием динамического преобразования времени». Границы неврологии. 11: 75. Дои:10.3389 / fnins.2017.00075. ЧВК  5313507. PMID  28261052.
  36. ^ Цзо, XN; Син, XX (2014). «Тестирование и повторное тестирование надежности измерений FMRI в состоянии покоя в функциональной коннектомике человеческого мозга: перспектива системной нейробиологии». Неврология и биоповеденческие обзоры. 45: 100–118. Дои:10.1016 / j.neubiorev.2014.05.009. PMID  24875392.
  37. ^ Majeed, W .; Магнусон, М .; Кейльхольц, С. Д. (2009). «Пространственно-временная динамика низкочастотных колебаний BOLD фМРТ крысы». Журнал магнитно-резонансной томографии. 30 (2): 384–393. Дои:10.1002 / jmri.21848. ЧВК  2758521. PMID  19629982.
  38. ^ Keilholz, S.D .; Магнусон, М .; Томпсон, Г. (2010). «Оценка основанных на данных подходов сетевого анализа для функциональной связности МРТ». Структура и функции мозга. 215 (2): 129–140. Дои:10.1007 / s00429-010-0276-7. PMID  20853181.
  39. ^ Fox, M.D .; Halko, M. A .; Eldaief, M.C .; Паскуаль-Леоне А. (2012). «Измерение и управление связью мозга с помощью магнитно-резонансной томографии (fcMRI) и транскраниальной магнитной стимуляции (TMS) в состоянии покоя». NeuroImage. 62 (4): 2232–2243. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2012.03.035. ЧВК  3518426. PMID  22465297.
  40. ^ Birn, R.M .; Diamond, J.B .; Smith, M.A .; Бандеттини, П.А. (2006). «Разделение колебаний, связанных с респираторными вариациями, от колебаний, связанных с нейрональной активностью, в фМРТ». NeuroImage. 31 (4): 1536–1548. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2006.02.048. PMID  16632379.
  41. ^ Чанг, К., Гловер, Г.Х., 2009. Взаимосвязь между дыханием, CO (2) в конце выдоха и BOLD-сигналами в фМРТ в состоянии покоя. NeuroImage.
  42. ^ Ing, A; Шварцбауэр, С. (2012). «Подход с двойным эхом к коррекции движения для исследований функциональной связности». NeuroImage. 63 (3): 1487–1497. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2012.07.042. PMID  22846657.
  43. ^ Van Dijk, K.R.A .; Sabuncu, M.R .; Бакнер, Р.Л. (2012). «Влияние движения головы на внутреннюю функциональную связность МРТ». NeuroImage. 59 (1): 431–438. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2011.07.044. ЧВК  3683830. PMID  21810475.
  44. ^ Power, J.D .; Barnes, K.A .; Снайдер, А.З .; Schlaggar, B.L .; Петерсен, С. (2012). «Ложные, но систематические корреляции в функциональной связности сетей МРТ возникают из-за движения объекта». NeuroImage. 59 (3): 2142–2154. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2011.10.018. ЧВК  3254728. PMID  22019881.
  45. ^ Саттертуэйт, Т. Д.; Wolf, D.H .; Loughead, J .; Ruparel, K .; Elliott, M.A .; Hakonarson, H .; Gur, R.C .; Гур, Р. (2012). «Влияние движений головы в сканере на несколько показателей функциональной связи: актуальность для исследований нейроразвития у молодежи». NeuroImage. 60 (1): 623–632. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2011.12.063. ЧВК  3746318. PMID  22233733.
  46. ^ Саад, З.С.; Gotts, S.J .; Murpy, K .; Chen, G .; Jo, H.J .; Мартин, А .; Кокс, Р.В. (2012). «Проблемы в покое: как модели корреляции и групповые различия искажаются после глобальной регрессии сигнала». Связь мозга. 2 (1): 25–32. Дои:10.1089 / мозг.2012.0080. ЧВК  3484684. PMID  22432927.
  47. ^ Cordes, D .; Нанди, Р.Р. (2006). «Оценка внутренней размерности данных фМРТ». NeuroImage. 29 (1): 145–154. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2005.07.054. PMID  16202626.
  48. ^ Holtbernd, F .; Эйдельберг, Д. (2012). «Функциональные сети мозга при двигательных расстройствах: последние достижения». Текущее мнение в неврологии. 25 (4): 392–401. Дои:10.1097 / wco.0b013e328355aa94. ЧВК  4554600. PMID  22710361.
  49. ^ а б Ли Р., Ву Х., Чен К., Флейшер А. С., Рейман Э. М. и Яо Л. (2012). Изменения направленной связности между сетями состояния покоя при болезни Альцгеймера. AJNR Am J Neuroradiol.
  50. ^ Liang, P .; Wang, Z .; Ян, Й .; Ли К. (2012). «Три подсистемы нижней теменной коры по-разному поражаются при легких когнитивных нарушениях». Журнал болезни Альцгеймера. 30 (3): 475–487. Дои:10.3233 / JAD-2012-111721. PMID  22451310.
  51. ^ Müller, R-A .; Shih, P .; Keehn, B .; Deyoe, J .; Leyden, K .; Шукла, Д. (2011). «Недостаточно подключены, но как? Обзор исследований функциональной связности МРТ при расстройствах аутистического спектра». Кора головного мозга. 21 (10): 2233–2243. Дои:10.1093 / cercor / bhq296. ЧВК  3169656. PMID  21378114.
  52. ^ Винешваран С., Махананд Б. С., Суреш С., Сундарараджан Н. Выявление различий в деятельности мозга и точное обнаружение расстройства аутистического спектра с использованием функционально-магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя: подход с пространственной фильтрацией. Анализ медицинских изображений. 2017;35:375–389. Дои:10.1016 / j.media.2016.08.003.
  53. ^ Ананд, А; Ли, У; Ван, Y; Ву, Дж; Gao, S; Калнин, А; и другие. (2005). «Активность и связь контура регулирования настроения при депрессии: исследование функционального магнитного резонанса». Биологическая психиатрия. 57 (10): 1079–88. Дои:10.1016 / j.biopsych.2005.02.021. PMID  15866546.
  54. ^ Greicius, MD; Флорес, BH; Menon, V; Glover, GH; Солвасон, HB; Kenna, H; и другие. (2007). «Функциональная взаимосвязь в состоянии покоя при большой депрессии: аномально повышенный вклад субгенуальной поясной коры и таламуса». Биологическая психиатрия. 62 (5): 429–37. Дои:10.1016 / j.biopsych.2006.09.020. ЧВК  2001244. PMID  17210143.
  55. ^ Ананд, Амит; Ли, Ю; Ван, Ян; У, Цзинвэй; Гао, Судзюань; Бухари, Лубна; Мэтьюз, Винсент П.; Калнин Андрей; Лоу, Марк Дж (июль 2005 г.). «Эффект антидепрессанта на связность контура регулирования настроения: исследование с помощью фМРТ». Нейропсихофармакология. 30 (7): 1334–1344. Дои:10.1038 / sj.npp.1300725. ISSN  1740-634X. PMID  15856081.
  56. ^ Ананд, Амит; Ли, Ю; Ван, Ян; Гарднер, Кэтрин; Лоу, Марк Дж. (2007-07-01). «Взаимное влияние лечения антидепрессантами на активность и взаимосвязь цепи регуляции настроения: исследование с помощью фМРТ». Журнал нейропсихиатрии и клинической неврологии. 19 (3): 274–282. Дои:10.1176 / jnp.2007.19.3.274. ISSN  0895-0172. ЧВК  3465666. PMID  17827412.
  57. ^ Ананд, А; Ли, У; Ван, Y; Лоу, MJ; Джемидзич, М (2009). «Нарушения кортиколимбической связности в состоянии покоя при немедикаментозном биполярном расстройстве и униполярной депрессии». Психиатрические исследования: нейровизуализация. 171 (3): 189–98. Дои:10.1016 / j.pscychresns.2008.03.012. ЧВК  3001251. PMID  19230623.
  58. ^ Спилберг, Джеффри М; Билл, Эрик Б. Халвершорн, Лесли А.; Алтынай, Мурат; Карне, Хариш; Ананд, Амит (декабрь 2016 г.). «Нарушения мозговой сети в состоянии покоя, связанные с гипоманией и депрессией при биполярном расстройстве без лекарств». Нейропсихофармакология. 41 (13): 3016–3024. Дои:10.1038 / npp.2016.112. ISSN  1740-634X. ЧВК  5101549. PMID  27356764.
  59. ^ Алтынай, Мурат I .; Hulvershorn, Leslie A .; Карне, Хариш; Билл, Эрик Б .; Ананд, Амит (2015-12-20). «Дифференциальная функциональная связь состояний покоя полосатых субрегионов при биполярной депрессии и гипомании». Связь мозга. 6 (3): 255–265. Дои:10.1089 / brain.2015.0396. ISSN  2158-0014. ЧВК  4827275. PMID  26824737.
  60. ^ Алтынай, Мурат; Карне, Хариш; Ананд, Амит (2018). «Клиническое улучшение, связанное с монотерапией литием, на взаимосвязь состояния покоя миндалевидного тела и вентромедиальной префронтальной коры при биполярном расстройстве». Журнал аффективных расстройств. 225: 4–12. Дои:10.1016 / j.jad.2017.06.047. ЧВК  5844774. PMID  28772145.
  61. ^ Венкатараман, А .; Whitford, T. J .; Westin, C.F .; Golland, P .; Кубицки М. (2012). «Нарушения функциональной связи всего мозга в состоянии покоя при шизофрении». Исследование шизофрении. 139 (1–3): 7–12. Дои:10.1016 / j.schres.2012.04.021. HDL:1721.1/100215. ЧВК  3393792. PMID  22633528.
  62. ^ Uddin, L.Q .; Келли, А. М. С .; Biswal, B.B .; Маргулис, Д. С .; Shehzad, Z .; Shaw, D .; и другие. (2008). «Однородность сети показывает снижение целостности сети в режиме по умолчанию при СДВГ». Журнал методов неврологии. 169 (1): 249–254. Дои:10.1016 / j.jneumeth.2007.11.031. PMID  18190970.
  63. ^ Wurina, Zang; Чжао, С. Г. (2012). «ФМРТ в состоянии покоя при эпилепсии». Бюллетень неврологии. 28 (4): 449–455. Дои:10.1007 / s12264-012-1255-1. ЧВК  5561896. PMID  22833042.
  64. ^ Тесситоре, А .; Amboni, M .; Эспозито, Ф .; Руссо, А .; Picillo, M .; Marcuccio, L .; и другие. (2012). «Связь между мозгом в состоянии покоя у пациентов с болезнью Паркинсона и застывшей походкой». Паркинсонизм и связанные с ним расстройства. 18 (6): 781–787. Дои:10.1016 / j.parkreldis.2012.03.018. PMID  22510204.
  65. ^ Li, P .; Li, S. F .; Dong, Z. Y .; Luo, J .; Han, H. Y .; Xiong, H. F .; и другие. (2012). «Измененные паттерны функциональной связи в состоянии покоя передней префронтальной коры при обсессивно-компульсивном расстройстве». NeuroReport. 23 (11): 681–686. Дои:10.1097 / wnr.0b013e328355a5fe. PMID  22692554.
  66. ^ Отти, А; Guendel, H; Wohlschlager, A; Циммер, К; Нолл-Хусонг, М. (2013). "Частотные сдвиги в сети переднего режима по умолчанию и сети значимости при хроническом болевом расстройстве". BMC Psychiatry. 13: 84. Дои:10.1186 / 1471-244x-13-84. ЧВК  3616999. PMID  23497482.
  67. ^ Отти, А; Guendel, H; Henningsen, P; Циммер, К; Wohlschlaeger, AM; Noll-Hussong, M (январь 2013 г.). «Функциональное сетевое соединение сетей состояния покоя, связанных с болью, при соматоформном болевом расстройстве: исследовательское исследование с помощью фМРТ». J Psychiatry Neurosci. 38 (1): 57–65. Дои:10.1503 / jpn.110187. ЧВК  3529220. PMID  22894821.
  68. ^ Gaudio S, Wiemerslage L, Brooks SJ, Schiöth HB (2016). «Систематический обзор исследований функциональной МРТ в состоянии покоя при нервной анорексии: доказательства функционального нарушения связности в когнитивном контроле и интеграции визуально-пространственных и телесных сигналов». Neurosci Biobehav Rev. 71: 578–589. Дои:10.1016 / j.neubiorev.2016.09.032. PMID  27725172.
  69. ^ Fox, M.D .; Грейциус, М. (2010). «Клиническое применение функциональной связности в состоянии покоя». Front Syst Neurosci. 4: 19. Дои:10.3389 / fnsys.2010.00019. ЧВК  2893721. PMID  20592951.