stringtranslate.com

фМРТ в состоянии покоя

Состояние покоя фМРТ ( 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 отсутствия задачи, когда явная задача не выполняется. [3] [4] Было выявлено несколько мозговых сетей состояния покоя, одна из которых является сетью режима по умолчанию . [5] Эти мозговые сети наблюдаются через изменения кровотока в мозге , что создает то, что называется сигналом, зависящим от уровня кислорода в крови (BOLD), который можно измерить с помощью фМРТ.

Поскольку мозговая активность является внутренней, присутствующей даже при отсутствии внешней подсказки, любая область мозга будет иметь спонтанные колебания сигнала BOLD. Подход состояния покоя полезен для изучения функциональной организации мозга и изучения того, изменяется ли она при неврологических или психических расстройствах . Благодаря аспекту состояния покоя этой визуализации данные могут быть собраны у различных групп пациентов, включая людей с ограниченными интеллектуальными возможностями, педиатрические группы и даже тех, кто находится без сознания. [6] [7] Исследования функциональной связности в состоянии покоя выявили ряд сетей, которые постоянно 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

Снимки фМРТ из исследования, показывающие, что некоторые части мозга активизируются при виде домов, а другие — при виде лиц.
Эти изображения фМРТ получены в ходе исследования, показывающего, что части мозга активизируются при виде домов, а другие части — при виде лиц. Значения «r» являются корреляциями, причем более высокие положительные или отрицательные значения указывают на лучшее соответствие.

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

Процедура похожа на МРТ, но использует изменение намагниченности между богатой и бедной кислородом кровью в качестве своей базовой меры. Эта мера часто искажается шумом из различных источников, и поэтому статистические процедуры используются для извлечения базового сигнала. Результирующая активация мозга может быть представлена ​​графически путем цветовой кодировки силы активации по всему мозгу или конкретной изучаемой области. Метод может локализовать активность с точностью до миллиметров, но, используя стандартные методы, не лучше, чем в пределах окна в несколько 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 УЗИ. [13] [14] Артериальная спиновая маркировка фМРТ может использоваться как дополнительный подход для оценки функций мозга в состоянии покоя. [15] [16]

Физиологическая основа

Физиологическая реакция кровотока в значительной степени определяет временную чувствительность, насколько хорошо активные нейроны могут быть измерены в BOLD фМРТ. Основным параметром разрешения по времени 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). Для фМРТ, в частности, гемодинамический ответ , как предполагается, длится более 10 секунд, увеличиваясь мультипликативно (то есть как пропорция текущего значения), достигая пика в 4-6 секунд, а затем мультипликативно уменьшаясь. Изменения в системе кровотока, сосудистой системе, интегрируют ответы на нейронную активность с течением времени. Поскольку этот ответ является плавной непрерывной функцией, выборка с более быстрыми TR помогает только отображать более быстрые колебания, такие как сигналы дыхания и частоты сердечных сокращений. [17]

В то время как фМРТ стремится измерить нейронную активность в мозге, на сигнал BOLD могут влиять многие другие физиологические факторы, помимо нейронной активности. 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 во время раннего использования фМРТ. Только совсем недавно исследователи убедились, 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 в этих областях, тем самым выступая в качестве меры пластичности . [19]

История

Бхарат Бисвал

В 1992 году Бхарат Бисвал начал свою работу в качестве аспиранта в Медицинском колледже 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 для изучения того, 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 приписывались другому источнику сигнала, его метод нейровизуализации в состоянии покоя теперь широко воспроизводится и считается допустимым методом картирования функциональных сетей мозга. Картирование активности мозга в состоянии покоя имеет много возможностей для исследования мозга и даже помогает врачам диагностировать различные заболевания мозга. [3]

Маркус Райхле

Эксперименты лаборатории невролога Маркуса Райхла в Медицинской школе Вашингтонского университета и других групп показали, что потребление энергии мозгом увеличивается менее чем на 5% от его базового потребления энергии при выполнении сосредоточенной умственной задачи. Эти эксперименты показали, что мозг постоянно активен с высоким уровнем активности, даже когда человек не занят сосредоточенной умственной работой (состояние покоя). Его лаборатория была в первую очередь сосредоточена на поиске основы этой активности покоя и ей приписывают множество новаторских открытий. К ним относятся относительная независимость кровотока и потребления кислорода во время изменений мозговой активности, что обеспечило физиологическую основу фМРТ, а также открытие хорошо известной сети режима по умолчанию . [20]

Связность

Функциональный

Функциональная связность — это связность между областями мозга, которые разделяют функциональные свойства. Более конкретно, ее можно определить как временную корреляцию между пространственно удаленными нейрофизиологическими событиями, выраженную как отклонение от статистической независимости между этими событиями в распределенных нейронных группах и областях. [21] 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, забегами, блоками, испытаниями или отдельными временными точками, функциональная связность состояния покоя фокусируется на связности, оцениваемой по отдельным временным точкам BOLD в условиях покоя. [22] Функциональная связность также оценивалась с использованием временных рядов перфузии, отобранных с помощью артериальной спин-меченой перфузионной фМРТ. [23] Функциональная МРТ связности (фкМРТ), которая может включать фМРТ состояния покоя и МРТ на основе задач, может когда-нибудь помочь в постановке более точных диагнозов для расстройств психического здоровья, таких как биполярное расстройство , а также может помочь в понимании развития и прогрессирования посттравматического стрессового расстройства , а также в оценке эффекта лечения. [24] Функциональная связность, как предполагается, является выражением сетевого поведения, лежащего в основе когнитивной функции высокого уровня, отчасти потому, что в отличие от структурной связности, функциональная связность часто изменяется в течение нескольких секунд, как в случае динамической функциональной связности . [ необходима ссылка ]

Сети

Исследование, показывающее четыре функциональные сети, которые, как было обнаружено, были высоко согласованы между субъектами. Эти модули включают зрительную (желтую), сенсорно-моторную (оранжевую) и базальные ганглии (красную) кору, а также сеть режима по умолчанию (задняя поясная извилина, нижняя теменная доля и медиальная лобная извилина; бордовая).

Сеть в режиме по умолчанию

Сеть режима по умолчанию (DMN) — это сеть областей мозга, которые активны, когда человек бодрствует и отдыхает. [25] Сеть режима по умолчанию — это взаимосвязанная и анатомически определенная система мозга, которая преимущественно активируется, когда человек фокусируется на внутренних задачах, таких как мечтания, видение будущего, извлечение воспоминаний и оценка точек зрения других. [26] Она 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. [27]

Другие сети в состоянии покоя

В зависимости от метода анализа состояния покоя, исследования функциональной связности сообщили о ряде нейронных сетей , которые в результате оказываются сильно функционально связанными во время покоя. Ключевые сети, также называемые компонентами, которые чаще всего сообщаются, включают: DMN, сенсорные / двигательные сети, центральную исполнительную сеть (CEN), до трех различных визуальных сетей, вентральную и дорсальную сеть внимания, слуховую сеть и лимбическую сеть. [28] Как уже сообщалось, эти сети состояния покоя состоят из анатомически разделенных, но функционально связанных областей, демонстрирующих высокий уровень коррелированной активности сигнала BOLD. Эти сети оказались довольно последовательными в разных исследованиях, несмотря на различия в методах сбора и анализа данных. [28] [29] Важно, 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 как получения, так и обработки данных rsfMRI. Наиболее популярные методы анализа фокусируются либо на независимых компонентах, либо на областях корреляции. [ необходима цитата ]

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 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 на переднем крае исследовательских методов. [32]

Региональный анализ

Другие методы наблюдения за сетями и связями в мозге включают основанные на семени методы d-картирования и анализа области интереса (ROI). В этих случаях сигнал только от определенного воксела или кластера вокселей, известных как семя или ROI, используется для расчета корреляций с другими вокселями мозга. Это обеспечивает гораздо более точный и подробный взгляд на конкретную связность в интересующих областях мозга. [33] [34] [35] Это также можно выполнить по всему мозгу, используя атлас, что упрощает определение ROI и измерение связности. В 2021 году Йенг и его коллеги провели региональный анализ, используя модифицированную версию атласа проекта 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 вокселями мозга также может быть усреднена, что обеспечивает меру глобальной связности мозга (GBC), специфичную для этой ROI. [37] Другие методы характеристики 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 (rfMRI) в состоянии покоя может отображать низкочастотные колебания в спонтанной активности мозга, представляя собой популярный инструмент макромасштабной функциональной коннектомики для характеристики межиндивидуальных различий в нормальной работе мозга, связей разум-мозг и различных расстройств. Это предполагает надежность и воспроизводимость для обычно используемых измерений функциональной коннектомики человеческого мозга, полученных с помощью rfMRI . Эти показатели имеют большой потенциал ускорения идентификации биомаркеров для различных заболеваний мозга, которые требуют решения проблемы надежности и воспроизводимости в первую очередь. [41]

Сочетание методов визуализации

В левом ряду показаны сагиттальные, коронарные и горизонтальные срезы десяти RSN (p < 0,005; скорректировано при 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 частотных диапазонов. Положительное значение ковариации (красный) указывает на то, что с увеличением активности RSN происходит относительное увеличение спектральной мощности на данном электроде в данной частотной полосе, тогда как отрицательное значение (синий) указывает на уменьшение мощности при увеличении активности RSN, и наоборот.
Это изображение получено в ходе исследования с использованием фМРТ и ЭЭГ в состоянии покоя. В левом ряду показаны сагиттальные, коронарные и горизонтальные срезы десяти RSN. С правой стороны показаны ковариация и t-карты для 8 частотных диапазонов.

фМРТ с DWI

Поскольку фМРТ предоставляет функциональную и ДВИ- структурную информацию о мозге, эти два метода визуализации обычно используются совместно для предоставления целостного представления о взаимодействиях мозговых сетей. При сборе данных фМРТ из определенных областей интереса, данные фМРТ информируют исследователей о том, как активность (кровоток) в мозге изменяется с течением времени или во время выполнения задачи. [42] Затем это подкрепляется структурными данными ДВИ, которые показывают, как отдельные тракты белого вещества соединяют эти области интереса. [43] Исследования, использующие эти методы, продвинули область сетевой нейронауки, путем дальнейшего определения групп областей в мозге, которые соединяются как структурно (имея тракты белого вещества, проходящие между ними), 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 мозговые сети или пути белого вещества подрываются из-за наличия психического заболевания или структурного повреждения. [45] Измененная связность мозговых сетей была продемонстрирована при ряде расстройств, таких как шизофрения, [46] [47] депрессия, [48] [49] инсульт, [49] [50] и опухоль мозга, [51], что лежит в основе их уникальных симптомов.

фМРТ с ЭЭГ

Многие специалисты по визуализации [ кто? ] считают, что для получения наилучшего сочетания пространственной и временной информации об активности мозга следует использовать одновременно 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 (недавно обнаруженной и менее изученной) отображать динамику крови через весь мозг 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) связанные гемодинамические изменения. [52]

Клиническая ценность этих результатов является предметом текущих исследований, но недавние исследования предполагают приемлемую надежность исследований ЭЭГ-фМРТ и лучшую чувствительность в сканере с более высоким полем. За пределами области эпилепсии ЭЭГ-фМРТ использовалась для изучения событийно-связанных (вызванных внешними стимулами) реакций мозга и предоставила важные новые сведения об исходной 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, фокальный кровоток увеличивается в месте стимуляции, а также в отдаленных местах, анатомически связанных со стимулируемым местом. Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) затем может использоваться для визуализации мозга и изменений в кровотоке, и результаты показывают очень похожие области связности, подтверждающие сети, обнаруженные в исследованиях фМРТ, а ТМС также может использоваться для поддержки и предоставления более подробной информации о связанных областях. [54]

Потенциальные подводные камни

Потенциальные подводные камни при использовании rsfMRI для определения функциональной сетевой целостности — это загрязнение сигнала BOLD источниками физиологического шума, такими как частота сердечных сокращений, дыхание [55] [56] и движение головы. [57] [58] [59] [60] Эти смешивающие факторы часто могут искажать результаты в исследованиях, где пациентов сравнивают со здоровыми контрольными лицами в направлении предполагаемых эффектов, например, более низкая когерентность может быть обнаружена в сети по умолчанию в группе пациентов, в то время как группы пациентов также больше двигались во время сканирования. Кроме того, было показано, что использование глобальной регрессии сигнала может создавать искусственные корреляции между небольшим количеством сигналов (например, двумя или тремя). [61] К счастью, у мозга много сигналов. [62]

Текущие и будущие приложения

Исследования с использованием фМРТ в состоянии покоя могут быть потенциально применены в клиническом контексте, включая использование для оценки многих различных заболеваний и психических расстройств . [63]

Болезненное состояние и изменения функциональной связи в состоянии покоя

Другие типы текущих и будущих клинических применений фМРТ в состоянии покоя включают определение групповых различий в заболеваниях мозга, получение диагностической и прогностической информации, продольные исследования и эффекты лечения, кластеризацию в гетерогенных состояниях заболевания, а также предоперационное картирование и целевое вмешательство. [84] Из-за отсутствия зависимости от производительности задач и когнитивных требований фМРТ в состоянии покоя может быть полезным инструментом для оценки изменений мозга при расстройствах нарушения сознания и познания, а также в педиатрической популяции. [85]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Смит SM, Бекманн CF, Андерссон J, Ауэрбах EJ, Бейстербош J, Дуо G и др. (октябрь 2013 г.). «ФМРТ в состоянии покоя в проекте человеческого коннектома». NeuroImage . 80 : 144–168. doi :10.1016/j.neuroimage.2013.05.039. PMC  3720828 . PMID  23702415.
  2. ^ ab Bhushan C, Chong M, Choi S, Joshi AA, Haldar JP, Damasio H, Leahy RM (2016-07-08). "Temporal Non-Local Means Filtering Reveals Real-Time Whole-Brain Cortical Interactions in Resting fMRI". PLOS ONE . ​​11 (7): e0158504. Bibcode :2016PLoSO..1158504B. doi : 10.1371/journal.pone.0158504 . PMC 4938391 . PMID  27391481. 
  3. ^ ab Biswal BB (август 2012 г.). «ФМРТ в состоянии покоя: личная история». NeuroImage . 62 (2): 938–944. doi :10.1016/j.neuroimage.2012.01.090. PMID  22326802. S2CID  93823.
  4. ^ Бакнер Р. Л., Кринен Ф. М., Йео Б. Т. (июль 2013 г.). «Возможности и ограничения внутренней функциональной связности МРТ». Nature Neuroscience . 16 (7): 832–837. doi :10.1038/nn.3423. PMID  23799476. S2CID  17141252.
  5. ^ Шараев МГ, Завьялова ВВ, Ушаков ВЛ, Карташов СИ, Величковский БМ (2016). "Эффективная связность в сети режима по умолчанию: динамическое причинное моделирование данных фМРТ в состоянии покоя". Frontiers in Human Neuroscience . 10 : 14. doi : 10.3389/fnhum.2016.00014 . PMC 4740785 . PMID  26869900. 
  6. ^ Agcaoglu O, Wilson TW, Wang YP, Stephen J, Calhoun VD (июнь 2019 г.). «Различия в связях в состоянии покоя при открытых и закрытых глазах». Human Brain Mapping . 40 (8): 2488–2498. doi :10.1002/hbm.24539. PMC 6865559. PMID  30720907 . 
  7. ^ Смита КА, Ахил Раджа К, Арун КМ, Раджеш ПГ, Томас Б, Капиламурти ТР, Кесавадас К (август 2017 г.). «ФМРТ в состоянии покоя: обзор методов анализа связности в состоянии покоя и сетей в состоянии покоя». The Neuroradiology Journal . 30 (4): 305–317. doi :10.1177/1971400917697342. PMC 5524274 . PMID  28353416. 
  8. ^ Biswal BB (2011). «Функциональная связность в состоянии покоя». Биологическая психиатрия . 69 (9): 200S. doi :10.1016/j.biopsych.2011.03.032. S2CID  142478873.
  9. ^ ab Rosazza C, Minati L (октябрь 2011 г.). «Сети мозга в состоянии покоя: обзор литературы и клинические приложения». Neurological Sciences . 32 (5): 773–785. doi :10.1007/s10072-011-0636-y. PMID  21667095. S2CID  17222.
  10. ^ Cole DM, Smith SM, Beckmann CF (2010). «Достижения и подводные камни в анализе и интерпретации данных FMRI в состоянии покоя». Frontiers in Systems Neuroscience . 4 : 8. doi : 10.3389/fnsys.2010.00008 . PMC 2854531. PMID  20407579 . 
  11. ^ DeYoe EA, Bandettini P, Neitz J, Miller D, Winans P (октябрь 1994 г.). «Функциональная магнитно-резонансная томография (ФМРТ) человеческого мозга». Journal of Neuroscience Methods . 54 (2): 171–187. doi :10.1016/0165-0270(94)90191-0. PMID  7869750. S2CID  3718293.
  12. ^ Bandettini PA (сентябрь 2009 г.). «Семь тем в функциональной магнитно-резонансной томографии». Журнал интегративной нейронауки . 8 (3): 371–403. doi :10.1142/s0219635209002186. PMC 3143579. PMID  19938211 . 
  13. ^ Bandettini P (февраль 2007). «Функциональная МРТ сегодня». Международный журнал психофизиологии . 63 (2): 138–145. doi :10.1016/j.ijpsycho.2006.03.016. PMID  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. ^ Chuang KH, van Gelderen P, Merkle H, Bodurka J, Ikonomidou VN, Koretsky AP и др. (Май 2008 г.). «Картирование функциональных связей в состоянии покоя с использованием перфузионной МРТ». NeuroImage . 40 (4): 1595–1605. doi :10.1016/j.neuroimage.2008.01.006. PMC 2435272 . PMID  18314354. 
  16. ^ Бертоло, Адриен (2023). «Высокочувствительное картирование функциональных сетей мозга у бодрствующих мышей с использованием одновременной многосрезовой fUS-визуализации». Imaging Neuroscience . 1 : 1–18. doi : 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. ^ Damoiseaux JS, Rombouts SA, Barkhof F, Scheltens P, Stam CJ, Smith SM, Beckmann CF (сентябрь 2006 г.). «Постоянные сети состояния покоя у здоровых субъектов». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 103 (37): 13848–13853. Bibcode : 2006PNAS..10313848D. doi : 10.1073/pnas.0601417103 . PMC 1564249. PMID  16945915 . 
  19. ^ Guerra-Carrillo B, Mackey AP, Bunge SA (октябрь 2014 г.). «ФМРТ в состоянии покоя: окно в пластичность человеческого мозга». The Neuroscientist . 20 (5): 522–533. doi :10.1177/1073858414524442. PMID  24561514. S2CID  13300284.
  20. ^ Fox MD, Snyder AZ, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC, Raichle ME (июль 2005 г.). «Человеческий мозг по своей сути организован в динамические, антикоррелированные функциональные сети». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 102 (27): 9673–9678. Bibcode : 2005PNAS..102.9673F. doi : 10.1073/pnas.0504136102 . PMC 1157105. PMID  15976020. 
  21. ^ Biswal BB, Van Kylen J, Hyde JS (1997). «Одновременная оценка потоков и сигналов BOLD в функциональных картах связности в состоянии покоя». NMR in Biomedicine . 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». PLOS Biology . 7 (2): e33. doi : 10.1371/journal.pbio.1000033 . PMC 2642881. PMID  19226186 . 
  23. ^ Fernández-Seara MA, Aznárez-Sanado M, Mengual E, Irigoyen J, Heukamp F, Pastor MA (август 2011 г.). «Влияние метоклопрамида на мозговой кровоток в состоянии покоя и функциональную связность: исследование перфузионной МРТ у здоровых добровольцев». British Journal of Pharmacology . 163 (8): 1639–1652. doi :10.1111/j.1476-5381.2010.01161.x. PMC 3166692 . PMID  21175574. 
  24. ^ Смит SM (август 2012 г.). «Будущее подключения FMRI». NeuroImage . 62 (2): 1257–1266. doi :10.1016/j.neuroimage.2012.01.022. PMID  22248579. S2CID  30701163.
  25. ^ Raichle ME (июль 2015 г.). «Сеть режима работы мозга по умолчанию». Annual Review of Neuroscience . 38 (1): 433–447. doi : 10.1146/annurev-neuro-071013-014030 . PMID  25938726.
  26. ^ Greicius MD, Krasnow B, Reiss AL, Menon V (январь 2003 г.). «Функциональная связность в покоящемся мозге: сетевой анализ гипотезы режима по умолчанию». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 100 (1): 253–258. Bibcode : 2003PNAS..100..253G . doi : 10.1073/pnas.0135058100 . PMC 140943. PMID  12506194. 
  27. ^ Бакнер Р.Л. (август 2012 г.). «Счастливое открытие сети мозга по умолчанию». NeuroImage . 62 (2): 1137–1145. doi :10.1016/j.neuroimage.2011.10.035. PMID  22037421. S2CID  9880586.
  28. ^ ab Moussa MN, Steen MR, Laurienti PJ, Hayasaka S (2012). "Согласованность сетевых модулей в данных FMRI-коннектома в состоянии покоя". PLOS ONE . ​​7 (8): e44428. Bibcode :2012PLoSO...744428M. doi : 10.1371/journal.pone.0044428 . PMC 3432126 . PMID  22952978. 
  29. ^ Lee MH, Hacker CD, Snyder AZ, Corbetta M, Zhang D, Leuthardt EC, Shimony JS (2012). "Кластеризация сетей в состоянии покоя". PLOS ONE . 7 (7): e40370. Bibcode : 2012PLoSO...740370L. doi : 10.1371/journal.pone.0040370 . PMC 3392237. PMID  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. ^ Beckmann CF, DeLuca M, Devlin JT, Smith SM (май 2005 г.). «Исследования связности в состоянии покоя с использованием анализа независимых компонентов». Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Серия B, Биологические науки . 360 (1457): 1001–1013. doi :10.1098/rstb.2005.1634. PMC 1854918. PMID 16087444  . 
  32. ^ Calhoun VD, de Lacy N (ноябрь 2017 г.). «Десять ключевых наблюдений по анализу данных функциональной МРТ-визуализации в состоянии покоя с использованием анализа независимых компонентов». Neuroimaging Clinics of North America . 27 (4): 561–579. doi :10.1016/j.nic.2017.06.012. PMC 5657522. PMID  28985929. 
  33. ^ Doyen S, Nicholas P, Poologaindran A, Crawford L, Young IM, Romero-Garcia R, Sughrue ME (ноябрь 2021 г.). «Парцелляция нормальной и анатомически искаженной коры головного мозга человека на основе связей». Human Brain Mapping . 43 (4): 1358–1369. doi :10.1002/hbm.25728. PMC 8837585. PMID 34826179.  S2CID 244660926  . 
  34. ^ Margulies DS, Kelly AM, Uddin LQ , Biswal BB, Castellanos FX, Milham MP (август 2007 г.). «Картирование функциональной связности передней поясной извилины». NeuroImage . 37 (2): 579–588. doi :10.1016/j.neuroimage.2007.05.019. PMID  17604651. S2CID  3330669.
  35. ^ Van Dijk KR, Hedden T, Venkataraman A, Evans KC, Lazar SW, Buckner RL (январь 2010 г.). «Внутренняя функциональная связность как инструмент для человеческой коннектомики: теория, свойства и оптимизация». Журнал нейрофизиологии . 103 (1): 297–321. doi :10.1152/jn.00783.2009. PMC 2807224. PMID  19889849 . 
  36. ^ Yeung JT, Young IM, Doyen S, Teo C, Sughrue ME (октябрь 2021 г.). «Изменения в коннектоме мозга после повторной транскраниальной магнитной стимуляции для реабилитации после инсульта». Cureus . 13 (10): e19105. doi : 10.7759/cureus.19105 . PMC 8614179 . PMID  34858752. 
  37. ^ Cole MW, Yarkoni T, Repovs G, Anticevic A, Braver TS (июнь 2012 г.). «Глобальная связанность префронтальной коры предсказывает когнитивный контроль и интеллект». The Journal of Neuroscience . 32 (26): 8988–8999. doi :10.1523/JNEUROSCI.0536-12.2012. PMC 3392686 . PMID  22745498. 
  38. ^ Chang C, Glover GH (март 2010 г.). «Частотно-временная динамика связей мозга в состоянии покоя, измеренная с помощью фМРТ». NeuroImage . 50 (1): 81–98. doi :10.1016/j.neuroimage.2009.12.011. PMC 2827259 . PMID  20006716. 
  39. ^ Faria AV, Joel SE, Zhang Y, Oishi K, van Zjil PC, Miller MI и др. (Июль 2012 г.). «Анализ функциональной связности в состоянии покоя на основе атласа: оценка воспроизводимости и мультимодальные исследования корреляции анатомии и функции». NeuroImage . 61 (3): 613–621. doi :10.1016/j.neuroimage.2012.03.078. PMC 3358461 . PMID  22498656. 
  40. ^ Meszlényi RJ, Hermann P, Buza K, Gál V, Vidnyánszky Z (2017-01-01). "Анализ функциональной связности фМРТ в состоянии покоя с использованием динамического искажения времени". Frontiers in Neuroscience . 11 : 75. doi : 10.3389/fnins.2017.00075 . PMC 5313507. PMID  28261052. 
  41. ^ Zuo XN, Xing XX (сентябрь 2014 г.). «Надежность повторных тестов измерений FMRI в состоянии покоя в функциональной коннектомике человеческого мозга: системная нейробиологическая перспектива». Neuroscience and Biobehavioral Reviews . 45 : 100–118. doi : 10.1016/j.neubiorev.2014.05.009. PMID  24875392. S2CID  20844969.
  42. ^ Fox MD, Snyder AZ, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC, Raichle ME (июль 2005 г.). «Человеческий мозг по своей сути организован в динамические, антикоррелированные функциональные сети». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 102 (27): 9673–9678. Bibcode : 2005PNAS..102.9673F. doi : 10.1073/pnas.0504136102 . PMC 1157105. PMID  15976020. 
  43. ^ Балиян В., Дас К.Дж., Шарма Р., Гупта А.К. (сентябрь 2016 г.). «Диффузионная взвешенная визуализация: техника и применение». World Journal of Radiology . 8 (9): 785–798. doi : 10.4329/wjr.v8.i9.785 . PMC 5039674 . PMID  27721941. 
  44. ^ Baker CM, Burks JD, Briggs RG, Conner AK, Glenn CA, Sali G и др. (декабрь 2018 г.). «Коннектомический атлас человеческого мозга — глава 1: введение, методы и значение». Оперативная нейрохирургия . 15 (suppl_1): S1–S9. doi : 10.1093/ons/opy253. PMC 6887907. PMID  30260422. 
  45. ^ Dadario NB, Brahimaj B, Yeung J, Sughrue ME (2021). «Уменьшение когнитивного следа хирургии опухолей головного мозга». Frontiers in Neurology . 12 : 711646. doi : 10.3389/fneur.2021.711646 . PMC 8415405. PMID  34484105 . 
  46. ^ Konrad A, Winterer G (январь 2008). «Нарушенная структурная связность при шизофрении — первичный фактор патологии или эпифеномен?». Schizophrenia Bulletin . 34 (1): 72–92. doi :10.1093/schbul/sbm034. PMC 2632386. PMID  17485733 . 
  47. ^ Скудларски П., Джаганнатхан К., Андерсон К., Стивенс М.С., Калхун В.Д., Скудларска БА., Перлсон Г. (июль 2010 г.). «Связность мозга не только ниже, но и отличается при шизофрении: комбинированный анатомический и функциональный подход». Биологическая психиатрия . Шизофрения: дисфункция рецепторов N-метил-D-аспартата и кортикальная связность. 68 (1): 61–69. doi :10.1016/j.biopsych.2010.03.035. PMC 2900394. PMID  20497901 . 
  48. ^ Long Z, Duan X, Wang Y, Liu F, Zeng L, Zhao JP, Chen H (январь 2015 г.). «Нарушенная структурная сеть связей при депрессии, не получавшей лечения». Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry . 56 : 18–26. doi :10.1016/j.pnpbp.2014.07.007. PMID  25092218. S2CID  31447630.
  49. ^ ab Wu F, Tu Z, Sun J, Geng H, Zhou Y, Jiang X и др. (2020). «Аномальная функциональная и структурная связность миндалевидно-префронтальной цепи при первом эпизоде ​​подростковой депрессии: комбинированное исследование фМРТ и DTI». Frontiers in Psychiatry . 10 : 983. doi : 10.3389 /fpsyt.2019.00983 . PMC 7013238. PMID  32116814. 
  50. ^ Park CH, Chang WH, Ohn SH, Kim ST, Bang OY, Pascual-Leone A, Kim YH (май 2011 г.). «Продольные изменения функциональной связности в состоянии покоя во время восстановления моторики после инсульта». Stroke . 42 (5): 1357–1362. doi :10.1161/STROKEAHA.110.596155. PMC 3589816 . PMID  21441147. 
  51. ^ Bartolomei F, Bosma I, Klein M, Baayen JC, Reijneveld JC, Postma TJ и др. (сентябрь 2006 г.). «Нарушенная функциональная связность у пациентов с опухолями 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. ^ Majeed W, Magnuson M, Keilholz SD (август 2009). «Пространственно-временная динамика низкочастотных колебаний в BOLD фМРТ крысы». Журнал магнитно-резонансной томографии . 30 (2): 384–393. doi :10.1002/jmri.21848. PMC 2758521. PMID  19629982 . 
  53. ^ Keilholz SD, Magnuson M, Thompson G (август 2010 г.). «Оценка подходов к сетевому анализу на основе данных для функциональной связности МРТ». Структура и функции мозга . 215 (2): 129–140. doi :10.1007/s00429-010-0276-7. PMID  20853181. S2CID  25783833.
  54. ^ Fox MD, Halko MA, Eldaief MC, Pascual-Leone A (октябрь 2012 г.). «Измерение и манипулирование связями мозга с помощью функциональной связности в состоянии покоя, магнитно-резонансной томографии (fcMRI) и транскраниальной магнитной стимуляции (TMS)». NeuroImage . 62 (4): 2232–2243. doi :10.1016/j.neuroimage.2012.03.035. PMC 3518426 . PMID  22465297. 
  55. ^ Birn RM, Diamond JB, Smith MA, Bandettini PA (июль 2006 г.). «Отделение колебаний, связанных с вариациями дыхания, от колебаний, связанных с активностью нейронов, в фМРТ». NeuroImage . 31 (4): 1536–1548. doi :10.1016/j.neuroimage.2006.02.048. PMID  16632379. S2CID  3892813.
  56. ^ Chang C, Glover GH (октябрь 2009 г.). «Связь между дыханием, конечным уровнем CO2 и сигналами BOLD в фМРТ в состоянии покоя». NeuroImage . 47 (4): 1381–93. doi :10.1016/j.neuroimage.2009.04.048. PMC 2721281 . PMID  19393322. 
  57. ^ Ing A, Schwarzbauer C (ноябрь 2012 г.). «Подход с двойным эхом к коррекции движения для исследований функциональных связей». NeuroImage . 63 (3): 1487–1497. doi :10.1016/j.neuroimage.2012.07.042. PMID  22846657. S2CID  670206.
  58. ^ Van Dijk KR, Sabuncu MR, Buckner RL (январь 2012 г.). «Влияние движения головы на внутреннюю функциональную связность МРТ». NeuroImage . 59 (1): 431–438. doi :10.1016/j.neuroimage.2011.07.044. PMC 3683830 . PMID  21810475. 
  59. ^ Power JD, Barnes KA, Snyder AZ, Schlaggar BL, Petersen SE (февраль 2012 г.). «Ложные, но систематические корреляции в функциональных связях сетей МРТ возникают из-за движения субъекта». NeuroImage . 59 (3): 2142–2154. doi :10.1016/j.neuroimage.2011.10.018. PMC 3254728 . PMID  22019881. 
  60. ^ Satterthwaite TD, Wolf DH, Loughead J, Ruparel K, Elliott MA, Hakonarson H и др. (март 2012 г.). «Влияние движения головы в сканере на множественные показатели функциональной связности: значимость для исследований нейроразвития у молодежи». NeuroImage . 60 (1): 623–632. doi :10.1016/j.neuroimage.2011.12.063. PMC 3746318 . PMID  22233733. 
  61. ^ Saad ZS, Gotts SJ, Murphy K, Chen G, Jo HJ, Martin A, Cox RW (2012). «Проблемы в состоянии покоя: как корреляционные паттерны и групповые различия искажаются после глобальной регрессии сигнала». Brain Connectivity . 2 (1): 25–32. doi :10.1089/brain.2012.0080. PMC 3484684. PMID  22432927 . 
  62. ^ Cordes D, Nandy RR (январь 2006 г.). «Оценка внутренней размерности данных фМРТ». NeuroImage . 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 мозговые сети при двигательных расстройствах: последние достижения». Current Opinion in Neurology . 25 (4): 392–401. doi :10.1097/wco.0b013e328355aa94. PMC 4554600. PMID  22710361 . 
  64. ^ ab Li R, Wu X, Chen K, Fleisher AS, Reiman EM, Yao L (февраль 2013 г.). «Изменения направленной связности между сетями состояния покоя при болезни Альцгеймера». AJNR. Американский журнал нейрорадиологии . 34 (2): 340–5. doi :10.3174/ajnr.A3197. PMC 4097966. PMID  22790250 . 
  65. ^ Liang P, Wang Z, Yang Y, Li K (2012). «Три подсистемы нижней теменной коры по-разному поражаются при легком когнитивном нарушении». Журнал болезни Альцгеймера . 30 (3): 475–487. doi :10.3233/JAD-2012-111721. PMID  22451310.
  66. ^ Müller RA, Shih P, Keehn B, Deyoe JR, Leyden KM, Shukla DK (октябрь 2011 г.). «Недостаточно взаимосвязаны, но как? Обзор исследований функциональной связности МРТ при расстройствах аутистического спектра». Cerebral Cortex . 21 (10): 2233–2243. doi :10.1093/cercor/bhq296. PMC 3169656. PMID  21378114 . 
  67. ^ Subbaraju V, Suresh MB, Sundaram S, Narasimhan S (январь 2017 г.). «Выявление различий в активности мозга и точное обнаружение расстройств аутистического спектра с использованием функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя: подход пространственной фильтрации». Medical Image Analysis . 35 : 375–389. doi : 10.1016/j.media.2016.08.003. PMID  27585835. S2CID  4922560.
  68. ^ Anand A, Li Y, Wang Y, Wu J, Gao S, Bukhari L и др. (май 2005 г.). «Активность и связность цепи регуляции настроения мозга при депрессии: функциональное магнитно-резонансное исследование». Biological Psychiatry . 57 (10): 1079–1088. doi :10.1016/j.biopsych.2005.02.021. PMID  15866546. S2CID  19311022.
  69. ^ Greicius MD, Flores BH, Menon V, Glover GH, Solvason HB, Kenna H, et al. (сентябрь 2007 г.). «Функциональная связность в состоянии покоя при большой депрессии: аномально увеличенный вклад субгенуальной поясной извилины и таламуса». Biological Psychiatry . 62 (5): 429–437. doi :10.1016/j.biopsych.2006.09.020. PMC 2001244 . PMID  17210143. 
  70. ^ Anand A, Li Y, Wang Y, Wu J, Gao S, Bukhari L и др. (июль 2005 г.). «Влияние антидепрессанта на связность цепи, регулирующей настроение: исследование FMRI». Neuropsychopharmacology . 30 (7): 1334–1344. doi : 10.1038/sj.npp.1300725 . PMID  15856081.
  71. ^ Anand A, Li Y, Wang Y, Gardner K, Lowe MJ (01.07.2007). «Взаимные эффекты лечения антидепрессантами на активность и связность контура регуляции настроения: исследование FMRI». Журнал нейропсихиатрии и клинической нейронауки . 19 (3): 274–282. doi :10.1176/jnp.2007.19.3.274. PMC 3465666. PMID 17827412  . 
  72. ^ Anand A, Li Y, Wang Y, Lowe MJ, Dzemidzic M (март 2009 г.). «Нарушения кортиколимбической связи в состоянии покоя при немедикаментозном биполярном расстройстве и униполярной депрессии». Psychiatry Research . 171 (3): 189–198. doi :10.1016/j.pscychresns.2008.03.012. PMC 3001251. PMID  19230623 . 
  73. ^ Spielberg JM, Beall EB, Hulvershorn LA, Altinay M, Karne H, Anand A (декабрь 2016 г.). «Нарушения мозговой сети в состоянии покоя, связанные с гипоманией и депрессией при биполярном расстройстве без приема лекарств». Neuropsychopharmacology . 41 (13): 3016–3024. doi :10.1038/npp.2016.112. PMC 5101549 . PMID  27356764. 
  74. ^ Altinay MI, Hulvershorn LA, Karne H, Beall EB, Anand A (апрель 2016 г.). «Дифференциальная функциональная связность в состоянии покоя субрегионов полосатого тела при биполярной депрессии и гипомании». Brain Connectivity . 6 (3): 255–265. doi :10.1089/brain.2015.0396. PMC 4827275 . PMID  26824737. 
  75. ^ Altinay M, Karne H, Anand A (январь 2018 г.). «Монотерапия литием, ассоциированная с клиническим улучшением связей миндалевидного тела и вентромедиальной префронтальной коры в состоянии покоя при биполярном расстройстве». Журнал аффективных расстройств . 225 : 4–12. doi : 10.1016/j.jad.2017.06.047. PMC 5844774. PMID 28772145  . 
  76. ^ Venkataraman A, Whitford TJ, Westin CF, Golland P , Kubicki M (август 2012 г.). «Аномалии функциональной связности всего мозга в состоянии покоя при шизофрении». Schizophrenia Research . 139 (1–3): 7–12. doi :10.1016/j.schres.2012.04.021. hdl :1721.1/100215. PMC 3393792 . PMID  22633528. 
  77. ^ Uddin LQ , Kelly AM, Biswal BB, Margulies DS, Shehzad Z, Shaw D и др. (март 2008 г.). «Гомогенность сети выявляет сниженную целостность сети дефолтного режима при СДВГ». Journal of Neuroscience Methods . 169 (1): 249–254. doi :10.1016/j.jneumeth.2007.11.031. PMID  18190970. S2CID  35668659.
  78. ^ Zang YF, Zhao SG (август 2012 г.). «Исследования фМРТ в состоянии покоя при эпилепсии». Neuroscience Bulletin . 28 (4): 449–455. doi :10.1007/s12264-012-1255-1. PMC 5561896. PMID  22833042 . 
  79. ^ Tessitore A, Amboni M, Esposito F, Russo A, Picillo M, Marcuccio L и др. (Июль 2012 г.). «Связь мозга в состоянии покоя у пациентов с болезнью Паркинсона и застыванием походки». Parkinsonism & Related Disorders . 18 (6): 781–787. doi :10.1016/j.parkreldis.2012.03.018. PMID  22510204.
  80. ^ Li P, Li S, Dong Z, Luo J, Han H, Xiong H и др. (август 2012 г.). «Измененные функциональные паттерны связей в состоянии покоя передней префронтальной коры при обсессивно-компульсивном расстройстве». NeuroReport . 23 (11): 681–686. doi :10.1097/wnr.0b013e328355a5fe. PMID  22692554. S2CID  41049732.
  81. ^ Отти А., Гюндель Х., Вольшлегер А., Циммер К., Нолл-Хуссонг М. (март 2013 г.). «Сдвиги частоты в передней сети дефолтного режима и сети заметности при хроническом болевом расстройстве». BMC Psychiatry . 13 : 84. doi : 10.1186/1471-244x-13-84 . PMC 3616999 . PMID  23497482. 
  82. ^ Отти А., Гюндель Х., Хеннингсен П., Циммер К., Вольшлегер А.М., Нолл-Хуссонг М. (январь 2013 г.). «Функциональная сетевая связность сетей состояния покоя, связанных с болью, при соматоформном болевом расстройстве: разведочное исследование фМРТ». Журнал психиатрии и нейробиологии . 38 (1): 57–65. doi :10.1503/jpn.110187. PMC 3529220. PMID  22894821 . 
  83. ^ Gaudio S, Wiemerslage L, Brooks SJ, Schiöth HB (декабрь 2016 г.). «Систематический обзор исследований функциональной МРТ в состоянии покоя при нервной анорексии: доказательства нарушения функциональной связности в когнитивном контроле и визуально-пространственной и телесно-сигнальной интеграции». Neuroscience and Biobehavioral Reviews . 71 : 578–589. doi : 10.1016/j.neubiorev.2016.09.032 . PMID  27725172.
  84. ^ Fox MD, Greicius M (2010). «Клинические применения функциональной связности в состоянии покоя». Frontiers in Systems Neuroscience . 4 : 19. doi : 10.3389/fnsys.2010.00019 . PMC 2893721. PMID  20592951 . 
  85. ^ Ли, МХ; Смайсер, КД; Шимони, Дж. С. (октябрь 2013 г.). «ФМРТ в состоянии покоя: обзор методов и клинических приложений». AJNR. Американский журнал нейрорадиологии . 34 (10): 1866–72. doi : 10.3174/ajnr.A3263 . PMC 4035703. PMID  22936095 .