stringtranslate.com

ФМРТ в состоянии покоя

ФМРТ в состоянии покоя ( rs-fMRI или R-fMRI ) — это метод функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), который используется при картировании мозга для оценки региональных взаимодействий, которые происходят в состоянии покоя или в состоянии отрицательного задания, когда явная задача не определена. выполняется. [3] [4] Было идентифицировано несколько мозговых сетей в состоянии покоя, одна из которых является сетью режима по умолчанию . [5] Эти мозговые сети наблюдаются через изменения кровотока в мозге , которые создают так называемый сигнал , зависящий от уровня кислорода в крови (ЖИРНЫЙ), который можно измерить с помощью фМРТ.

Поскольку активность мозга является внутренней и присутствует даже при отсутствии внешней задачи, любая область мозга будет иметь спонтанные колебания ЖИРНОГО сигнала. Подход, основанный на состоянии покоя, полезен для изучения функциональной организации мозга и выявления изменений в ней при неврологических или психических расстройствах . Благодаря аспекту этой визуализации, касающемуся состояния покоя, данные могут быть собраны у различных групп пациентов, включая людей с умственными нарушениями, педиатрические группы и даже тех, кто находится без сознания. [6] [7] Исследования функциональных связей в состоянии покоя выявили ряд сетей, которые последовательно обнаруживаются у здоровых людей, на разных стадиях сознания и у разных видов, и представляют собой определенные модели синхронной активности. [8] [9] [10]

Основы фМРТ в состоянии покоя

Изображения фМРТ из исследования, показывающие, как части мозга светятся при виде домов, а другие части — при виде лиц
Эти изображения фМРТ взяты из исследования, показывающего, что одни части мозга светятся при виде домов, а другие части — при виде лиц. Значения «r» представляют собой корреляции, причем более высокие положительные или отрицательные значения указывают на лучшее совпадение.

Функциональная магнитно-резонансная томография (функциональная МРТ или фМРТ) — это специальная процедура магнитно-резонансной томографии (МРТ), которая измеряет активность мозга путем обнаружения связанных с ней изменений в кровотоке. Более конкретно, активность мозга измеряется с помощью низкочастотного ЖИРНОГО сигнала в мозге. [11]

Процедура аналогична МРТ, но в качестве основного показателя используется изменение намагниченности между кровью, богатой кислородом, и кровью, бедной кислородом. Эта мера часто искажается шумом из различных источников, поэтому для извлечения основного сигнала используются статистические процедуры. Результирующую активацию мозга можно представить графически путем цветового кодирования силы активации в мозге или в конкретной изучаемой области. Этот метод позволяет локализовать активность с точностью до миллиметров, но при использовании стандартных методов не лучше, чем в течение нескольких секунд. [12]

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 , NIRS и функциональное ультразвуковое исследование. [13] [14] ФМРТ с маркировкой спинов артерий может использоваться в качестве дополнительного подхода для оценки функций мозга в состоянии покоя. [15] [16]

Физиологическая основа

Физиологическая реакция кровотока во многом определяет временную чувствительность и то, насколько хорошо активные нейроны можно измерить с помощью ЖИРНОЙ фМРТ. Основным параметром временного разрешения является частота дискретизации , или TR, которая 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 предполагается, что гемодинамический ответ длится более 10 секунд, мультипликативно возрастает (то есть пропорционально текущему значению), достигает максимума через 4–6 секунд, а затем мультипликативно падает. Изменения в системе кровотока, сосудистой системе с течением времени интегрируют реакции на активность нейронов. Поскольку этот ответ представляет собой плавную непрерывную функцию, выборка с более быстрыми TR помогает лишь отображать более быстрые колебания, такие как сигналы дыхания и сердечного ритма. [17]

Хотя фМРТ стремится измерить активность нейронов в головном мозге, на ЖИРНЫЙ сигнал могут влиять многие другие физиологические факторы, помимо активности нейронов. Например, дыхательные колебания и сердечно-сосудистые циклы влияют на сигнал BOLD, измеряемый в мозге, и поэтому их обычно пытаются удалить во время обработки необработанных данных фМРТ. Из-за этих источников шума многие эксперты очень скептически относились к идее фМРТ в состоянии покоя на ранних этапах использования фМРТ. Лишь совсем недавно исследователи пришли к уверенности, что измеряемый сигнал не является артефактом, вызванным другой физиологической функцией. [18]

Функциональная связь в состоянии покоя между пространственно различными областями мозга отражает повторяющуюся историю паттернов совместной активации внутри этих областей, тем самым служа мерой пластичности . [19]

История

Бхарат Бисвал

В 1992 году Бхарат Бисвал начал свою работу в качестве аспиранта Медицинского колледжа Висконсина под руководством своего научного руководителя Джеймса С. Хайда и обнаружил, что мозг даже во время отдыха содержит информацию о своей функциональной организации. Он использовал фМРТ, чтобы изучить, как взаимодействуют различные области мозга, когда мозг находится в состоянии покоя и не выполняет никаких активных задач. Хотя в то время исследования Бисвала по большей части игнорировались и приписывались другому источнику сигнала, его техника нейровизуализации в состоянии покоя в настоящее время широко тиражируется и считается действительным методом картирования функциональных сетей мозга. Картирование активности мозга в состоянии покоя открывает множество возможностей для исследования мозга и даже помогает врачам диагностировать различные заболевания головного мозга. [3]

Маркус Рэйхл

Эксперименты, проведенные лабораторией невролога Маркуса Рэйкла из Медицинской школы Вашингтонского университета и другими группами, показали, что потребление энергии мозгом увеличивается менее чем на 5% от его базового энергопотребления при выполнении целенаправленной умственной задачи. Эти эксперименты показали, что мозг постоянно активен с высоким уровнем активности, даже когда человек не занимается целенаправленной умственной работой (состояние покоя). Его лаборатория была в первую очередь сосредоточена на поиске основы этой деятельности в состоянии покоя, и ему приписывают множество новаторских открытий. К ним относятся относительная независимость кровотока и потребления кислорода во время изменений активности мозга, что послужило физиологической основой фМРТ, а также открытие хорошо известной сети режима по умолчанию . [20]

Возможности подключения

Функциональный

Функциональная связь — это связь между областями мозга, имеющими общие функциональные свойства. Более конкретно, его можно определить как временную корреляцию между пространственно удаленными нейрофизиологическими событиями, выраженную как отклонение от статистической независимости этих событий в распределенных группах и областях нейронов. [21] Это применимо как к исследованиям в состоянии покоя, так и к исследованиям в состоянии задачи. В то время как функциональная связь может относиться к корреляциям между субъектами, сериями, блоками, испытаниями или отдельными моментами времени, функциональная связь в состоянии покоя фокусируется на связи, оцениваемой в отдельных ЖИРНЫХ точках времени во время условий покоя. [22] Функциональная связность также оценивалась с использованием временных рядов перфузии, отобранных с помощью фМРТ перфузии, меченной артериальным спином. [23] МРТ функциональной связи (фМРТ), которая может включать фМРТ в состоянии покоя и МРТ на основе задач, может когда-нибудь помочь поставить более точный диагноз расстройств психического здоровья, таких как биполярное расстройство , а также может помочь в понимании развития и прогрессирования пост-МРТ. травматическое стрессовое расстройство , а также оценить эффект лечения. [24] 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 меняется в течение нескольких секунд, как в случае динамической функциональной связности . [ нужна цитата ]

Сети

Исследование, показывающее четыре функциональные сети, которые оказались весьма согласованными у разных испытуемых. Эти модули включают зрительную (желтую), сенсорную/моторную (оранжевую) и базальные ганглии (красную) кору, а также сеть режимов по умолчанию (задняя поясная извилина, нижние теменные доли и медиальная лобная извилина; темно-бордовый).

Сеть в режиме по умолчанию

Сеть режима по умолчанию (DMN) — это сеть областей мозга, которые активны, когда человек бодрствует и находится в состоянии покоя. [25] Сеть режима по умолчанию представляет собой взаимосвязанную и анатомически определенную систему мозга, которая преимущественно активируется, когда люди сосредотачиваются на внутренних задачах, таких как мечтание, видение будущего, извлечение воспоминаний и оценка перспектив других. [26] Это отрицательно коррелирует с системами мозга, которые фокусируются на внешних зрительных сигналах. Это одна из наиболее изученных сетей, присутствующих в состоянии покоя, и одна из наиболее легко визуализируемых сетей. [27]

Другие сети штата, находящиеся в состоянии покоя

В зависимости от метода анализа состояния покоя исследования функциональной связи выявили ряд нейронных сетей , которые оказываются сильно функционально связанными во время отдыха. Ключевые сети, также называемые компонентами, о которых чаще всего сообщается, включают: DMN, сенсорно - моторные сети, центральную исполнительную сеть (CEN), до трех различных зрительных сетей, вентральную и дорсальную сеть внимания, слуховую сеть . и лимбическая сеть. [28] Как уже сообщалось, эти сети в состоянии покоя состоят из анатомически разделенных, но функционально связанных областей, демонстрирующих высокий уровень коррелированной активности BOLD-сигнала. Было обнаружено, что эти сети довольно согласованы во всех исследованиях, несмотря на различия в методах сбора и анализа данных. [28] [29] Важно отметить, что большинство этих компонентов состояния покоя представляют собой известные функциональные сети, то есть области, которые, как известно, разделяют и поддерживают когнитивные функции. [9]

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 Connectome Computation System (CCS).

Методы анализа

Существует множество методов получения и обработки данных rsfMRI. Наиболее популярные методы анализа сосредоточены либо на независимых компонентах, либо на областях корреляции. [ нужна цитата ]

Независимый анализ компонентов

Анализ независимых компонентов (ICA) — полезный статистический подход при обнаружении сетей в состоянии покоя. ICA разделяет сигнал на непересекающиеся пространственные и временные компоненты. Он в значительной степени управляется данными и позволяет лучше удалять шумные компоненты сигнала (движение, дрейф сканера и т. д.). Также было показано, что он надежно извлекает сеть режима по умолчанию, а также многие другие сети с очень высокой согласованностью. [30] [31] ICA остается в авангарде методов исследования. [32]

Региональный анализ

Другие методы наблюдения за сетями и связями в мозгу включают в себя d-картирование на основе начальных значений и методы анализа области интереса (ROI). В этих случаях сигнал только от определенного воксела или кластера вокселов, известных как начальное число или ROI, используется для расчета корреляций с другими вокселами мозга. Это обеспечивает гораздо более точное и детальное представление о конкретных связях в интересующих областях мозга. [33] [34] [35] Это также можно выполнить по всему мозгу, используя атлас, что упрощает определение рентабельности инвестиций и измерение связности. В 2021 году Юнг и его коллеги провели региональный анализ с использованием модифицированной версии атласа Human Connectome Project (HCP) и обнаружили изменения в функциональном коннектоме пациентов, перенесших инсульт, во время реабилитационного лечения. [36] Общая связность между ROI (например, префронтальной корой) и всеми другими вокселами мозга также может быть усреднена, обеспечивая измерение глобальной связи мозга (GBC), специфичной для этой ROI. [37] Другие методы описания сетей в состоянии покоя включают частичную корреляцию, когерентность и частичную когерентность, фазовые отношения, динамическое расстояние деформации времени, кластеризацию и теорию графов. [38] [39] [40]

Надежность и воспроизводимость

Функциональная магнитно-резонансная томография в состоянии покоя (РФМРТ) может отображать низкочастотные колебания спонтанной деятельности мозга, представляя собой популярный инструмент макромасштабной функциональной коннектомики для характеристики межиндивидуальных различий в нормальной функции мозга, ассоциациях между мозгом и мозгом. различные расстройства. Это предполагает надежность и воспроизводимость широко используемых показателей функциональной коннектомики головного мозга человека, полученных с помощью радиочастотной МРТ . Эти показатели обладают огромным потенциалом ускорения идентификации биомаркеров различных заболеваний головного мозга, что требует в первую очередь необходимости обеспечения надежности и воспроизводимости. [41]

Комбинирование методов визуализации

В левом ряду показаны сагиттальные, корональные и горизонтальные срезы десяти RSN (p<0,005; с поправкой на α<0,05 / координаты x, y и z указаны в левом нижнем углу каждого RSN). С правой стороны 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, тогда как отрицательное значение (синий) указывает на уменьшение мощности при увеличении активности RSN, и наоборот.
Это изображение взято из исследования с использованием фМРТ и ЭЭГ в состоянии покоя. В левом ряду показаны сагиттальные, корональные и горизонтальные срезы десяти RSN. Справа отображаются ковариация и t-карты для 8 диапазонов частот.

фМРТ с ДВИ

Поскольку фМРТ предоставляет функциональную и структурную информацию о головном мозге, эти два метода визуализации обычно используются вместе, чтобы обеспечить целостное представление о взаимодействиях сетей мозга. Данные фМРТ, собранные из определенных ROI, информируют исследователей о том, как активность (кровоток) в мозге меняется с течением времени или во время выполнения задачи. [42] Это затем подтверждается структурными данными DWI, которые показывают, как отдельные участки белого вещества соединяют эти области интереса. [43] Исследования, использующие эти методы, продвинулись в области сетевой нейробиологии путем дальнейшего определения групп областей мозга, которые соединяются как структурно (между ними проходят участки белого вещества), так и функционально (демонстрируя схожие или противоположные модели активности с течением времени). ), в мозговые сети, такие как DMN . [44]

Эти объединенные данные обеспечивают уникальную клиническую и нейропсихиатрическую пользу, позволяя исследовать, как нарушаются сети головного мозга или нарушаются пути белого вещества из-за наличия психических заболеваний или структурных повреждений. [45] Изменение связности сетей мозга было показано при ряде заболеваний, таких как шизофрения, [46] [47] депрессия, [48] [49] инсульт, [49] [50] и опухоли головного мозга, [51] лежащие в основе их уникальные симптомы.

фМРТ с ЭЭГ

Многие эксперты по визуализации [ кто? ] считают, что для получения наилучшего сочетания пространственной и временной информации об активности мозга необходимо одновременно использовать как фМРТ, так и электроэнцефалографию (ЭЭГ). Этот двойной метод сочетает в себе хорошо документированную способность ЭЭГ характеризовать определенные состояния мозга с высоким временным разрешением и выявлять патологические закономерности со способностью фМРТ (обнаруженной совсем недавно и менее понятной) отображать динамику крови во всем мозге с высоким пространственным разрешением. До сих пор ЭЭГ-фМРТ в основном рассматривалась как метод фМРТ, в котором синхронно полученная ЭЭГ используется для характеристики активности мозга («состояния мозга») во времени, что позволяет картировать (например, посредством статистического параметрического картирования) связанную с этим гемодинамическую активность. изменения. [52]

Клиническая ценность этих результатов является предметом текущих исследований, но недавние исследования предполагают приемлемую надежность исследований ЭЭГ-фМРТ и лучшую чувствительность сканеров с более сильным полем зрения. Помимо эпилепсии, ЭЭГ-фМРТ использовалась для изучения реакций мозга, связанных с событиями (вызванных внешними раздражителями), и предоставила важные новые сведения об базовой активности мозга во время бодрствования и сна. [53]

фМРТ с ТМС

Транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС) использует небольшие и относительно точные магнитные поля для стимуляции областей коры без опасных инвазивных процедур. Когда эти магнитные поля стимулируют область коры, очаговый кровоток увеличивается как в месте стимуляции, так и в отдаленных участках, анатомически связанных со стимулируемым местом. Затем можно использовать позитронно-эмиссионную томографию (ПЭТ) для визуализации мозга и изменений в кровотоке, и результаты показывают очень похожие области связи, подтверждающие сети, обнаруженные в исследованиях фМРТ, а ТМС также можно использовать для поддержки и предоставления более подробной информации о связанных областях. . [54]

Потенциальные ловушки

Потенциальными ловушками при использовании rsfMRI для определения функциональной целостности сети являются загрязнение ЖИРНОГО сигнала источниками физиологического шума, такими как частота сердечных сокращений, дыхание [55] [56] и движение головы. [57] [58] [59] [60] Эти искажающие факторы часто могут искажать результаты в исследованиях, в которых пациентов сравнивают со здоровыми людьми из контрольной группы в сторону предполагаемых эффектов, например, в сети по умолчанию у пациента может быть обнаружена более низкая когерентность. группа, в то время как группы пациентов также больше двигались во время сканирования. Кроме того, было показано, что использование глобальной регрессии сигналов может создавать искусственные корреляции между небольшим количеством сигналов (например, двумя или тремя). [61] К счастью, мозг имеет множество сигналов. [62]

Текущие и будущие приложения

Исследования с использованием фМРТ в состоянии покоя могут быть применены в клиническом контексте, в том числе для оценки множества различных заболеваний и психических расстройств . [63]

Состояние заболевания и изменения функциональной связи 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 гетерогенных болезненных состояний, а также предоперационное картирование и целенаправленное вмешательство. [84] Из-за отсутствия зависимости от выполнения задач и когнитивных потребностей, фМРТ в состоянии покоя может быть полезным инструментом для оценки изменений мозга при нарушениях сознания и когнитивных функций, а также в педиатрической популяции. [85]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Смит С.М., Бекманн С.Ф., Андерссон Дж., Ауэрбах Э.Дж., Бийстербош Дж., Дуо Дж. и др. (Октябрь 2013). «ФМРТ в состоянии покоя в проекте коннектома человека». НейроИмидж . 80 : 144–168. doi : 10.1016/j.neuroimage.2013.05.039. ПМЦ  3720828 . ПМИД  23702415.
  2. ^ аб Бхушан С., Чонг М., Чой С., Джоши А.А., Халдар Дж.П., Дамасио Х., Лихи Р.М. (08 июля 2016 г.). «Временная нелокальная фильтрация средних средств выявляет кортикальные взаимодействия всего мозга в режиме реального времени при фМРТ покоя». ПЛОС ОДИН . 11 (7): e0158504. Бибкод : 2016PLoSO..1158504B. дои : 10.1371/journal.pone.0158504 . ПМЦ 4938391 . ПМИД  27391481. 
  3. ^ аб Бисвал BB (август 2012 г.). «ФМРТ в состоянии покоя: личная история». НейроИмидж . 62 (2): 938–944. doi :10.1016/j.neuroimage.2012.01.090. PMID  22326802. S2CID  93823.
  4. ^ Бакнер Р.Л., Кринен FM, Йео BT (июль 2013 г.). «Возможности и ограничения внутренней функциональной связи МРТ». Природная неврология . 16 (7): 832–837. дои : 10.1038/nn.3423. PMID  23799476. S2CID  17141252.
  5. ^ Шараев М.Г., Завьялова В.В., Ушаков В.Л., Карташов С.И., Величковский Б.М. (2016). «Эффективное соединение в сети режима по умолчанию: динамическое причинное моделирование данных фМРТ в состоянии покоя». Границы человеческой неврологии . 10:14 . дои : 10.3389/fnhum.2016.00014 . ПМЦ 4740785 . ПМИД  26869900. 
  6. ^ Агджаоглу О, Уилсон Т.В., Ван Ю.П., Стивен Дж., Калхун В.Д. (июнь 2019 г.). «Различия в соединении в состоянии покоя при открытых и закрытых глазах». Картирование человеческого мозга . 40 (8): 2488–2498. дои : 10.1002/hbm.24539. ПМЦ 6865559 . ПМИД  30720907. 
  7. ^ Смита К.А., Ахил Раджа К., Арун К.М., Раджеш П.Г., Томас Б., Капиламурти Т.Р., Кесавадас С. (август 2017 г.). «ФМРТ в состоянии покоя: обзор методов анализа связности в состоянии покоя и сетей в состоянии покоя». Журнал нейрорадиологии . 30 (4): 305–317. дои : 10.1177/1971400917697342. ПМЦ 5524274 . ПМИД  28353416. 
  8. ^ Бисвал Б.Б. (2011). «Функциональная связность состояния покоя». Биологическая психиатрия . 69 (9): 200с. doi :10.1016/j.biopsych.2011.03.032. S2CID  142478873.
  9. ^ ab Rosazza C, Минати L (октябрь 2011 г.). «Мозговые сети в состоянии покоя: обзор литературы и клиническое применение». Неврологические науки . 32 (5): 773–785. doi : 10.1007/s10072-011-0636-y. PMID  21667095. S2CID  17222.
  10. ^ Коул Д.М., Смит С.М., Бекманн К.Ф. (2010). «Достижения и ошибки в анализе и интерпретации данных FMRI в состоянии покоя». Границы системной нейронауки . 4 : 8. дои : 10.3389/fnsys.2010.00008 . ПМЦ 2854531 . ПМИД  20407579. 
  11. ^ ДеЙо Э.А., Бандеттини П., Нейтц Дж., Миллер Д., Винанс П. (октябрь 1994 г.). «Функциональная магнитно-резонансная томография (ФМРТ) головного мозга человека». Журнал методов нейробиологии . 54 (2): 171–187. дои : 10.1016/0165-0270(94)90191-0. PMID  7869750. S2CID  3718293.
  12. ^ Бандеттини, Пенсильвания (сентябрь 2009 г.). «Семь тем функциональной магнитно-резонансной томографии». Журнал интегративной нейронауки . 8 (3): 371–403. дои : 10.1142/s0219635209002186. ПМК 3143579 . ПМИД  19938211. 
  13. ^ Бандеттини П. (февраль 2007 г.). «Функциональная МРТ сегодня». Международный журнал психофизиологии . 63 (2): 138–145. doi :10.1016/j.ijpsycho.2006.03.016. ПМИД  16842871.
  14. ^ Корхонен В., Хилтунен Т., Мюллиля Т., Ван Х., Кантола Дж., Никкинен Дж. и др. (ноябрь 2014 г.). «Синхронная многомасштабная среда нейровизуализации для критического физиологического анализа функций мозга: концепция гепта-сканирования». Мозговая связь . 4 (9): 677–689. дои : 10.1089/brain.2014.0258. ПМЦ 4238249 . ПМИД  25131996. 
  15. ^ Чуанг К.Х., ван Гельдерен П., Меркл Х., Бодурка Дж., Икономиду В.Н., Корецкий А.П. и др. (май 2008 г.). «Картирование функциональных связей в состоянии покоя с помощью перфузионной МРТ». НейроИмидж . 40 (4): 1595–1605. doi :10.1016/j.neuroimage.2008.01.006. ПМЦ 2435272 . ПМИД  18314354. 
  16. ^ Бертоло, Адриен (2023). «Высокочувствительное картирование функциональных сетей всего мозга у бодрствующих мышей с использованием одновременной мультисрезовой фузионной томографии». Визуализация нейробиологии . 1 :1–18. дои : 10.1162/imag_a_00030 .
  17. ^ Huettel SA, Song AW, McCarthy G (2008). Функциональная магнитно-резонансная томография (2-е изд.). Сандерленд, Массачусетс: Sinauer Associates. ISBN 978-0-87893-286-3.
  18. ^ Дамуазо Дж.С., Ромбоутс С.А., Баркхоф Ф., Шелтенс П., Стам К.Дж., Смит С.М., Бекманн К.Ф. (сентябрь 2006 г.). «Последовательные сети состояний покоя у здоровых людей». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 103 (37): 13848–13853. Бибкод : 2006PNAS..10313848D. дои : 10.1073/pnas.0601417103 . ПМЦ 1564249 . ПМИД  16945915. 
  19. ^ Герра-Каррильо Б., Макки AP, Bunge SA (октябрь 2014 г.). «ФМРТ в состоянии покоя: окно в пластичность человеческого мозга». Нейробиолог . 20 (5): 522–533. дои : 10.1177/1073858414524442. PMID  24561514. S2CID  13300284.
  20. ^ Фокс, доктор медицинских наук, Снайдер А.З., Винсент Дж.Л., Корбетта М., Ван Эссен, округ Колумбия, Рэйхл М.Э. (июль 2005 г.). «Человеческий мозг по своей природе организован в виде динамических, антикоррелированных функциональных сетей». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 102 (27): 9673–9678. Бибкод : 2005PNAS..102.9673F. дои : 10.1073/pnas.0504136102 . ПМК 1157105 . ПМИД  15976020. 
  21. ^ Бисвал Б.Б., Ван Кайлен Дж., Хайд Дж.С. (1997). «Одновременная оценка потока и ЖИРНЫХ сигналов на картах функциональных связей в состоянии покоя». ЯМР в биомедицине . 10 (4–5): 165–170. doi :10.1002/(sici)1099-1492(199706/08)10:4/5<165::aid-nbm454>3.0.co;2-7. PMID  9430343. S2CID  25428304.
  22. ^ Фристон К. (февраль 2009 г.). «Причинное моделирование и связь мозга в функциональной магнитно-резонансной томографии». ПЛОС Биология . 7 (2): е33. дои : 10.1371/journal.pbio.1000033 . ПМЦ 2642881 . ПМИД  19226186. 
  23. ^ Фернандес-Сеара М.А., Азнарес-Санадо М., Менгуаль Э., Иригойен Дж., Хьюкамп Ф., Пастор М.А. (август 2011 г.). «Влияние на мозговой кровоток в покое и функциональные связи, вызванные метоклопрамидом: исследование перфузии МРТ на здоровых добровольцах». Британский журнал фармакологии . 163 (8): 1639–1652. дои : 10.1111/j.1476-5381.2010.01161.x. ПМК 3166692 . ПМИД  21175574. 
  24. ^ Смит С.М. (август 2012 г.). «Будущее связи FMRI». НейроИмидж . 62 (2): 1257–1266. doi :10.1016/j.neuroimage.2012.01.022. PMID  22248579. S2CID  30701163.
  25. ^ Рэйхл М.Э. (июль 2015 г.). «Сеть режима мозга по умолчанию». Ежегодный обзор неврологии . 38 (1): 433–447. doi : 10.1146/annurev-neuro-071013-014030 . ПМИД  25938726.
  26. ^ Грейциус М.Д., Краснов Б., Рейсс А.Л., Менон В. (январь 2003 г.). «Функциональная связь в покоящемся мозге: сетевой анализ гипотезы режима по умолчанию». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 100 (1): 253–258. Бибкод : 2003PNAS..100..253G. дои : 10.1073/pnas.0135058100 . ПМК 140943 . ПМИД  12506194. 
  27. ^ Бакнер Р.Л. (август 2012 г.). «Случайное открытие сети мозга по умолчанию». НейроИмидж . 62 (2): 1137–1145. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.10.035. PMID  22037421. S2CID  9880586.
  28. ^ аб Мусса М.Н., Стин М.Р., Лауриенти П.Дж., Хаясака С. (2012). «Согласованность сетевых модулей в данных коннектома FMRI в состоянии покоя». ПЛОС ОДИН . 7 (8): е44428. Бибкод : 2012PLoSO...744428M. дои : 10.1371/journal.pone.0044428 . ПМЦ 3432126 . ПМИД  22952978. 
  29. ^ Ли М.Х., Hacker CD, Снайдер А.З., Корбетта М., Чжан Д., Лейтхардт ЕС, Шимони Дж.С. (2012). «Кластеризация покоящихся государственных сетей». ПЛОС ОДИН . 7 (7): е40370. Бибкод : 2012PLoSO...740370L. дои : 10.1371/journal.pone.0040370 . ПМЦ 3392237 . ПМИД  22792291. 
  30. ^ Кивиниеми В., Кантола Дж. Х., Яухиайнен Дж., Хиваринен А., Тервонен О. (июнь 2003 г.). «Независимый компонентный анализ недетерминированных источников сигналов фМРТ». НейроИмидж . 19 (2 ч. 1): 253–260. дои : 10.1016/S1053-8119(03)00097-1. PMID  12814576. S2CID  17110486.
  31. ^ Бекманн К.Ф., ДеЛука М., Девлин Дж.Т., Смит С.М. (май 2005 г.). «Исследование связности в состоянии покоя с использованием анализа независимых компонентов». Философские труды Лондонского королевского общества. Серия Б, Биологические науки . 360 (1457): 1001–1013. дои : 10.1098/rstb.2005.1634. ПМЦ 1854918 . ПМИД  16087444. 
  32. ^ Калхун В.Д., де Лейси 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. ПМЦ 5657522 . ПМИД  28985929. 
  33. ^ Дойен С., Николас П., Пулогайндран А., Кроуфорд Л., Янг IM, Ромеро-Гарсия Р., Сагрю М.Э. (ноябрь 2021 г.). «Парцелляция нормальной и анатомически искаженной коры головного мозга человека на основе связности». Картирование человеческого мозга . 43 (4): 1358–1369. дои : 10.1002/hbm.25728. ПМЦ 8837585 . PMID  34826179. S2CID  244660926. 
  34. ^ Маргулис Д.С., Келли А.М., Уддин LQ , Бисвал Б.Б., Кастельянос FX, Милхэм MP (август 2007 г.). «Картирование функциональных связей передней поясной извилины». НейроИмидж . 37 (2): 579–588. doi : 10.1016/j.neuroimage.2007.05.019. PMID  17604651. S2CID  3330669.
  35. ^ Ван Дейк К.Р., Хедден Т., Венкатараман А., Эванс К.К., Лазар С.В., Бакнер Р.Л. (январь 2010 г.). «Внутренняя функциональная связность как инструмент коннектомики человека: теория, свойства и оптимизация». Журнал нейрофизиологии . 103 (1): 297–321. дои : 10.1152/jn.00783.2009. ПМК 2807224 . ПМИД  19889849. 
  36. ^ Юнг Дж.Т., Янг ИМ, Дойен С., Тео С., Сугру М.Э. (октябрь 2021 г.). «Изменения в коннектоме головного мозга после повторяющейся транскраниальной магнитной стимуляции для реабилитации после инсульта». Куреус . 13 (10): e19105. дои : 10.7759/cureus.19105 . ПМЦ 8614179 . ПМИД  34858752. 
  37. ^ Коул М.В., Яркони Т., Реповс Г., Антицевич А., Бравер Т.С. (июнь 2012 г.). «Глобальная связь префронтальной коры предсказывает когнитивный контроль и интеллект». Журнал неврологии . 32 (26): 8988–8999. doi : 10.1523/JNEUROSCI.0536-12.2012. ПМК 3392686 . ПМИД  22745498. 
  38. ^ Чанг С., Гловер Г.Х. (март 2010 г.). «Частотно-временная динамика связей мозга в состоянии покоя, измеренная с помощью фМРТ». НейроИмидж . 50 (1): 81–98. doi : 10.1016/j.neuroimage.2009.12.011. ПМЦ 2827259 . ПМИД  20006716. 
  39. ^ Фариа А.В., Джоэл С.Е., Чжан Ю., Оиши К., ван Зил ПК, Миллер М.И. и др. (июль 2012 г.). «Анализ функциональной связи в состоянии покоя на основе атласа: оценка воспроизводимости и мультимодальные исследования корреляции анатомии и функций». НейроИмидж . 61 (3): 613–621. doi : 10.1016/j.neuroimage.2012.03.078. ПМЦ 3358461 . ПМИД  22498656. 
  40. ↑ Месленьи Р.Дж., Герман П., Буза К., Галь В., Виднянский З. (01.01.2017). «Анализ функциональной связности фМРТ в состоянии покоя с использованием динамического искажения времени». Границы в неврологии . 11:75 . дои : 10.3389/fnins.2017.00075 . ПМК 5313507 . ПМИД  28261052. 
  41. ^ Цзо XN, Син XX (сентябрь 2014 г.). «Надежность повторного тестирования измерений FMRI в состоянии покоя в функциональной коннектомике головного мозга человека: взгляд системной нейробиологии». Неврологические и биоповеденческие обзоры . 45 : 100–118. doi :10.1016/j.neubiorev.2014.05.009. PMID  24875392. S2CID  20844969.
  42. ^ Фокс, доктор медицинских наук, Снайдер А.З., Винсент Дж.Л., Корбетта М., Ван Эссен, округ Колумбия, Рэйхл М.Э. (июль 2005 г.). «Человеческий мозг по своей природе организован в виде динамических, антикоррелированных функциональных сетей». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 102 (27): 9673–9678. Бибкод : 2005PNAS..102.9673F. дои : 10.1073/pnas.0504136102 . ПМК 1157105 . ПМИД  15976020. 
  43. ^ Балиян В., Дас CJ, Шарма Р., Гупта АК (сентябрь 2016 г.). «Диффузионно-взвешенная визуализация: техника и применение». Всемирный журнал радиологии . 8 (9): 785–798. дои : 10.4329/wjr.v8.i9.785 . ПМК 5039674 . ПМИД  27721941. 
  44. ^ Бейкер CM, Беркс JD, Бриггс RG, Коннер AK, Гленн CA, Сали G и др. (декабрь 2018 г.). «Коннектомный атлас головного мозга человека. Глава 1: Введение, методы и значение». Оперативная нейрохирургия . 15 (дополнение_1): S1–S9. doi : 10.1093/ons/opy253. ПМК 6887907 . ПМИД  30260422. 
  45. ^ Дадарио Н.Б., Брахимадж Б., Юнг Дж., Сугру М.Э. (2021). «Уменьшение когнитивного воздействия хирургии опухоли головного мозга». Границы в неврологии . 12 : 711646. doi : 10.3389/fneur.2021.711646 . ПМЦ 8415405 . ПМИД  34484105. 
  46. ^ Конрад А, Винтерер Г (январь 2008 г.). «Нарушенная структурная связность при шизофрении является основным фактором патологии или эпифеномена?». Бюллетень шизофрении . 34 (1): 72–92. doi : 10.1093/schbul/sbm034. ПМЦ 2632386 . ПМИД  17485733. 
  47. ^ Скудларски П., Джаганнатан К., Андерсон К., Стивенс MC, Калхун В.Д., Скудларска Б.А., Перлсон Дж. (июль 2010 г.). «Связность мозга при шизофрении не только ниже, но и отличается: комбинированный анатомический и функциональный подход». Биологическая психиатрия . Шизофрения: дисфункция рецепторов N-метил-D-аспартата и корковые связи. 68 (1): 61–69. doi :10.1016/j.biopsych.2010.03.035. ПМК 2900394 . ПМИД  20497901. 
  48. ^ Лонг З, Дуань X, Ван Ю, Лю Ф, Цзэн Л, Чжао Дж. П., Чен Х (январь 2015 г.). «Нарушенная структурная сеть связей при не поддающейся лечению депрессии». Прогресс в нейропсихофармакологии и биологической психиатрии . 56 : 18–26. дои :10.1016/j.pnpbp.2014.07.007. PMID  25092218. S2CID  31447630.
  49. ^ Аб Ву Ф, Ту Z, Сунь Дж, Гэн Х, Чжоу Ю, Цзян X и др. (2020). «Аномальная функциональная и структурная связь миндалино-префронтального контура при первом эпизоде ​​подростковой депрессии: комбинированное исследование фМРТ и ДТИ». Границы в психиатрии . 10 :983. дои : 10.3389/fpsyt.2019.00983 . ПМК 7013238 . ПМИД  32116814. 
  50. ^ Пак CH, Чанг WH, Он SH, Ким ST, Bang OY, Паскуаль-Леоне А, Ким YH (май 2011 г.). «Продольные изменения функциональной связи в состоянии покоя во время восстановления моторики после инсульта». Гладить . 42 (5): 1357–1362. дои : 10.1161/СТРОКЕАХА.110.596155. ПМЦ 3589816 . ПМИД  21441147. 
  51. ^ Бартоломей Ф., Босма И., Кляйн М., Баайен Дж.К., Рейжневельд Дж.К., Постма Т.Дж. и др. (сентябрь 2006 г.). «Нарушенные функциональные связи у пациентов с опухолью головного мозга: оценка с помощью графического анализа матриц синхронизации». Клиническая нейрофизиология . 117 (9): 2039–2049. doi :10.1016/j.clinph.2006.05.018. PMID  16859985. S2CID  36779994.
  52. ^ Маджид В., Магнусон М., Кейлхольц С.Д. (август 2009 г.). «Пространственно-временная динамика низкочастотных колебаний в BOLD фМРТ крысы». Журнал магнитно-резонансной томографии . 30 (2): 384–393. дои : 10.1002/jmri.21848. ПМЦ 2758521 . ПМИД  19629982. 
  53. ^ Кейлхольц С.Д., Магнусон М., Томпсон Дж. (август 2010 г.). «Оценка подходов к сетевому анализу данных для функциональной связности МРТ». Структура и функции мозга . 215 (2): 129–140. дои : 10.1007/s00429-010-0276-7. PMID  20853181. S2CID  25783833.
  54. ^ Fox MD, Halko MA, Eldaief MC, Паскуаль-Леоне A (октябрь 2012 г.). «Измерение и управление связями мозга с функциональной связностью в состоянии покоя, магнитно-резонансной томографией (фкМРТ) и транскраниальной магнитной стимуляцией (ТМС)». НейроИмидж . 62 (4): 2232–2243. doi :10.1016/j.neuroimage.2012.03.035. ПМЦ 3518426 . ПМИД  22465297. 
  55. ^ Бирн Р.М., Даймонд Дж.Б., Смит М.А., Бандеттини П.А. (июль 2006 г.). «Отделение колебаний, связанных с дыхательными вариациями, от колебаний, связанных с активностью нейронов, при фМРТ». НейроИмидж . 31 (4): 1536–1548. doi : 10.1016/j.neuroimage.2006.02.048. PMID  16632379. S2CID  3892813.
  56. ^ Чанг С., Гловер Г.Х. (октябрь 2009 г.). «Взаимосвязь между дыханием, CO2 в конце выдоха и ЖИРНЫМИ сигналами при фМРТ в состоянии покоя». НейроИмидж . 47 (4): 1381–93. doi : 10.1016/j.neuroimage.2009.04.048. ПМЦ 2721281 . ПМИД  19393322. 
  57. ^ Ing A, Шварцбауэр C (ноябрь 2012 г.). «Подход с двойным эхом к коррекции движения для исследований функциональных связей». НейроИмидж . 63 (3): 1487–1497. doi :10.1016/j.neuroimage.2012.07.042. PMID  22846657. S2CID  670206.
  58. ^ Ван Дейк К.Р., Сабунку М.Р., Бакнер Р.Л. (январь 2012 г.). «Влияние движения головы на внутреннюю функциональную связь МРТ». НейроИмидж . 59 (1): 431–438. doi :10.1016/j.neuroimage.2011.07.044. ПМЦ 3683830 . ПМИД  21810475. 
  59. ^ Power JD, Барнс К.А., Снайдер А.З., Шлаггар Б.Л., Петерсен С.Е. (февраль 2012 г.). «Ложные, но систематические корреляции в функциональных связях сетей МРТ возникают из-за движения объекта». НейроИмидж . 59 (3): 2142–2154. doi :10.1016/j.neuroimage.2011.10.018. ПМЦ 3254728 . ПМИД  22019881. 
  60. ^ Саттертуэйт Т.Д., Вольф Д.Х., Лугхед Дж., Рупарел К., Эллиотт М.А., Хаконарсон Х. и др. (март 2012 г.). «Влияние движения головы в сканере на многочисленные показатели функциональной связи: актуальность для исследований развития нервной системы у молодежи». НейроИмидж . 60 (1): 623–632. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.12.063. ПМЦ 3746318 . ПМИД  22233733. 
  61. ^ Саад З.С., Готтс С.Дж., Мерфи К., Чен Дж., Джо Х.Дж., Мартин А., Кокс Р.В. (2012). «Проблема в покое: как модели корреляции и групповые различия искажаются после регрессии глобального сигнала». Мозговая связь . 2 (1): 25–32. дои : 10.1089/brain.2012.0080. ПМЦ 3484684 . ПМИД  22432927. 
  62. ^ Кордес Д., Нэнди Р.Р. (январь 2006 г.). «Оценка внутренней размерности данных фМРТ». НейроИмидж . 29 (1): 145–154. doi : 10.1016/j.neuroimage.2005.07.054. PMID  16202626. S2CID  9228087.
  63. ^ Холтбернд Ф, Эйдельберг Д (август 2012 г.). «Функциональные сети мозга при двигательных расстройствах: последние достижения». Современное мнение в неврологии . 25 (4): 392–401. doi : 10.1097/wco.0b013e328355aa94. ПМК 4554600 . ПМИД  22710361. 
  64. ^ Аб Ли Р., Ву X, Чен К., Флейшер А.С., Рейман Э.М., Яо Л. (февраль 2013 г.). «Изменения направленной связи между сетями состояния покоя при болезни Альцгеймера». АДЖНР. Американский журнал нейрорадиологии . 34 (2): 340–5. дои : 10.3174/ajnr.A3197. ПМК 4097966 . ПМИД  22790250. 
  65. ^ Лян П., Ван З., Ян Ю., Ли К. (2012). «При легких когнитивных нарушениях по-разному поражаются три подсистемы нижней теменной коры». Журнал болезни Альцгеймера . 30 (3): 475–487. дои : 10.3233/JAD-2012-111721. ПМИД  22451310.
  66. ^ Мюллер Р.А., Ши П., Кин Б., Дейо-младший, Лейден К.М., Шукла Д.К. (октябрь 2011 г.). «Недостаточная связь, но как? Исследование МРТ-исследований функциональной связи при расстройствах аутистического спектра». Кора головного мозга . 21 (10): 2233–2243. doi : 10.1093/cercor/bhq296. ПМК 3169656 . ПМИД  21378114. 
  67. ^ Суббараджу В., Суреш М.Б., Сундарам С., Нарасимхан С. (январь 2017 г.). «Выявление различий в активности мозга и точное выявление расстройств аутистического спектра с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя: подход к пространственной фильтрации». Анализ медицинских изображений . 35 : 375–389. дои : 10.1016/j.media.2016.08.003. PMID  27585835. S2CID  4922560.
  68. ^ Ананд А., Ли Й., Ван Й., Ву Дж., Гао С., Бухари Л. и др. (май 2005 г.). «Активность и связность цепи регулирования настроения мозга при депрессии: функциональное магнитно-резонансное исследование». Биологическая психиатрия . 57 (10): 1079–1088. doi :10.1016/j.biopsych.2005.02.021. PMID  15866546. S2CID  19311022.
  69. ^ Грейсиус М.Д., Флорес Б.Х., Менон В., Гловер Г.Х., Солвасон Х.Б., Кенна Х. и др. (сентябрь 2007 г.). «Функциональная связь в состоянии покоя при большой депрессии: аномально повышенный вклад субгенуальной поясной извилины и таламуса». Биологическая психиатрия . 62 (5): 429–437. doi :10.1016/j.biopsych.2006.09.020. ПМК 2001244 . ПМИД  17210143. 
  70. ^ Ананд А., Ли Й., Ван Й., Ву Дж., Гао С., Бухари Л. и др. (июль 2005 г.). «Влияние антидепрессантов на связь системы регулирования настроения: исследование FMRI». Нейропсихофармакология . 30 (7): 1334–1344. дои : 10.1038/sj.npp.1300725 . ПМИД  15856081.
  71. ^ Ананд А., Ли Ю, Ван Ю, Гарднер К., Лоу М.Дж. (01 июля 2007 г.). «Взаимное влияние лечения антидепрессантами на активность и связь цепи регулирования настроения: исследование FMRI». Журнал нейропсихиатрии и клинических нейронаук . 19 (3): 274–282. дои : 10.1176/jnp.2007.19.3.274. ПМК 3465666 . ПМИД  17827412. 
  72. ^ Ананд А., Ли Ю, Ван Ю, Лоу М.Дж., Дземиджич М. (март 2009 г.). «Нарушения кортиколимбической связи в состоянии покоя при немедикаментозном биполярном расстройстве и униполярной депрессии». Психиатрические исследования . 171 (3): 189–198. doi :10.1016/j.pscychresns.2008.03.012. ПМК 3001251 . ПМИД  19230623. 
  73. ^ Спилберг Дж.М., Билл Э.Б., Халвершорн Л.А., Алтинай М., Карне Х., Ананд А. (декабрь 2016 г.). «Нарушения сети мозга в состоянии покоя, связанные с гипоманией и депрессией при биполярном расстройстве без лекарств». Нейропсихофармакология . 41 (13): 3016–3024. дои : 10.1038/npp.2016.112. ПМК 5101549 . ПМИД  27356764. 
  74. ^ Алтинай М.И., Халвершорн Л.А., Карн Х., Билл Э.Б., Ананд А. (апрель 2016 г.). «Дифференциальная функциональная связь субрегионов полосатого тела в состоянии покоя при биполярной депрессии и гипомании». Мозговая связь . 6 (3): 255–265. дои : 10.1089/brain.2015.0396. ПМЦ 4827275 . ПМИД  26824737. 
  75. ^ Алтинай М., Карне Х., Ананд А. (январь 2018 г.). «Монотерапия литием связана с клиническим улучшением состояния связи между миндалевидным телом и вентромедиальной префронтальной корой в состоянии покоя при биполярном расстройстве». Журнал аффективных расстройств . 225 : 4–12. дои : 10.1016/j.jad.2017.06.047. ПМЦ 5844774 . ПМИД  28772145. 
  76. ^ Венкатараман А., Уитфорд Т.Дж., Вестин К.Ф., Голланд П. , Кубицки М. (август 2012 г.). «Нарушения функциональных связей всего мозга в состоянии покоя при шизофрении». Исследования шизофрении . 139 (1–3): 7–12. doi : 10.1016/j.schres.2012.04.021. hdl : 1721.1/100215. ПМЦ 3393792 . ПМИД  22633528. 
  77. ^ Уддин Л.К. , Келли А.М., Бисвал Б.Б., Маргулис Д.С., Шехзад З., Шоу Д. и др. (март 2008 г.). «Гомогенность сети демонстрирует снижение целостности сети в режиме по умолчанию при СДВГ». Журнал методов нейробиологии . 169 (1): 249–254. doi :10.1016/j.jneumeth.2007.11.031. PMID  18190970. S2CID  35668659.
  78. ^ Занг Ю.Ф., Чжао С.Г. (август 2012 г.). «МРТ-исследования в состоянии покоя при эпилепсии». Неврологический бюллетень . 28 (4): 449–455. дои : 10.1007/s12264-012-1255-1. ПМК 5561896 . ПМИД  22833042. 
  79. ^ Тесситоре А., Амбони М., Эспозито Ф., Руссо А., Пикилло М., Маркуччо Л. и др. (июль 2012 г.). «Связность мозга в состоянии покоя у пациентов с болезнью Паркинсона и замиранием походки». Паркинсонизм и связанные с ним расстройства . 18 (6): 781–787. doi :10.1016/j.parkreldis.2012.03.018. ПМИД  22510204.
  80. ^ Ли П, Ли С, Донг З, Луо Дж, Хан Х, Сюн Х и др. (август 2012 г.). «Измененные паттерны функциональных связей передней префронтальной коры в состоянии покоя при обсессивно-компульсивном расстройстве». НейроОтчёт . 23 (11): 681–686. doi : 10.1097/wnr.0b013e328355a5fe. PMID  22692554. S2CID  41049732.
  81. ^ Отти А., Гюндель Х., Вольшлегер А., Циммер С., Нолл-Хуссонг М. (март 2013 г.). «Сдвиги частоты в сети переднего режима по умолчанию и сети значимости при хроническом болевом расстройстве». БМК Психиатрия . 13:84 . дои : 10.1186/1471-244x-13-84 . ПМЦ 3616999 . ПМИД  23497482. 
  82. ^ Отти А., Гюндель Х., Хеннингсен П., Циммер С., Вольшлегер А.М., Нолл-Хуссонг М. (январь 2013 г.). «Функциональная сетевая связь сетей состояний покоя, связанных с болью, при соматоформном болевом расстройстве: предварительное исследование с помощью фМРТ». Журнал психиатрии и неврологии . 38 (1): 57–65. дои :10.1503/jpn.110187. ПМК 3529220 . ПМИД  22894821. 
  83. ^ Гаудио С., Вимерслаге Л., Брукс С.Дж., Шиот Х.Б. (декабрь 2016 г.). «Систематический обзор функциональных МРТ-исследований в состоянии покоя при нервной анорексии: доказательства нарушения функциональных связей в когнитивном контроле, а также зрительно-пространственной интеграции и интеграции сигналов тела». Неврологические и биоповеденческие обзоры . 71 : 578–589. doi : 10.1016/j.neubiorev.2016.09.032 . ПМИД  27725172.
  84. ^ Фокс, доктор медицинских наук, Грейсиус М. (2010). «Клиническое применение функциональной связи в состоянии покоя». Границы системной нейронауки . 4 : 19. дои : 10.3389/fnsys.2010.00019 . ПМЦ 2893721 . ПМИД  20592951. 
  85. ^ Ли, Миннесота; Смайзер, CD; Шимони, Дж. С. (октябрь 2013 г.). «ФМРТ в состоянии покоя: обзор методов и клинического применения». АДЖНР. Американский журнал нейрорадиологии . 34 (10): 1866–72. дои : 10.3174/ajnr.A3263 . ПМК 4035703 . ПМИД  22936095.