동적 상호 주제 기능 연결 밝혀 연속에 의해 구동 하는 순간 순간 두뇌 네트워크 구성 또는 통신 패러다임

우리의 방법 덕분에, 기능적 뇌 상호 작용이 과목 에 걸쳐 동기화되는 시간의 순간을 결정하고 시각화 할 수 있습니다. 우리의 접근 방식의 주요 장점은 통계적으로 건전한 방식으로 주제 간 기능성 뇌 반응의 변화를 동적으로 추적하는 능력입니다. 당사의 파이프라인은 다양한 피험자의 기능적 신호 간의 동시성 평가를 가능하게 합니다.

그리고 이것은 그 때 건강한 통제와 같은 다른 인구와 자폐증과 정신 분열증과 같은 질병 그리고 무질서에 의해 영향을 받은 그들 사이에서 비교될 수 있습니다. 우리의 방법은 다양한 시간 과정 사이의 동시성을 동적으로 추적하려는 모든 연구에 도움이 될 수 있습니다. 그리고 이것은 뇌파학과 같은 그밖 화상 진찰 양식에 또한 적용될 수 있습니다.

이 방법의 시각적 데모를 통해 새 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스의 기능뿐만 아니라 메서드의 다양한 처리 단계를 이해할 수 있습니다. 이미징 절차를 시연하는 것은 연구 센터의 선도적인 MRI 운영자인 로베르토 마르투치(Roberto Martuzzi)가 될 것입니다. 각 자원봉사자가 분석에서 고려될 때마다 스캔한 자원봉사자가 관심의 패러다임과 스캔한 자원 봉사자가 눈을 감고 스캐너에 누워 잠들지 않도록 지시받는 기능성 이미징 세션이 하나 이상 수행됩니다.

그런 다음 구조 MRI 볼륨을 획득합니다. 첫 번째 전처리 그래픽 사용자 인터페이스 창을 열려면 MATLAB 단말에서 JOVE_GUI1 입력합니다. 그런 다음 fMRI 데이터 입력을 클릭하고 적절한 재조정된 기능 볼륨을 선택하고 전용 편집 가능한 텍스트 창에서 몇 초 만에 데이터의 반복 시간을 입력합니다.

T1 데이터를 입력하고 세 가지 적절한 확률 조직 유형 볼륨을 선택합니다. 모션 파일 입력을 클릭하고 관심 있는 세션에서 모션 매개 변수가 포함된 텍스트 파일을 선택합니다. 그런 다음 데이터를 해독해야 하는지 여부와 어떤 코바레를 회귀해야 하는지 여부를 선택합니다.

데이터를 미리 처리하려면 사전 프로세스를 클릭하고 창에 표시될 때까지 기다립니다. 옵션을 수정하고 사전 프로세스 버튼을 다시 클릭하여 데이터를 다르게 다시 처리할 수 있습니다. 다음으로 MATLAB 단말의 JOVE_GUI2 입력하여 두 번째 전처리 그래픽 사용자 인터페이스 창을 열고 선택 된 데이터를 클릭하여 미리 처리 된 데이터 파일을 선택합니다.

아틀라스 선택을 클릭하고 측구에 사용할 아틀라스를 나타내는 신경 이미징 정보학 기술 이니셔티브 또는 NIFTI 파일을 선택합니다. 역 왜곡 을 선택하고 몬트리올 신경 학회에서 네이티브 공간으로 변형 필드를 나타내는 NIFTI 파일을 선택합니다. 그런 다음 fMRI 볼륨을 선택하고 fMRI 데이터 볼륨 중 일부를 선택합니다.

스크러빙 관련 정보를 입력하려면 스크러빙 유형 목록에서 태그된 프레임 전후에 스크러빙할 프레임 수를 선택합니다. 스크러빙 임계값 텍스트 창에서 fMRI 볼륨을 밀리미터 단위로 스크러빙해야 하는 프레임 현명한 변위 임계값값을 입력합니다. 그런 다음 반복 시간에 종량제 기능 상관 관계 또는 ISFC 계산에 사용할 슬라이딩 창 W의 크기를 입력하고 플롯을 클릭하여 스크러빙 및 필터링 단계 전후에 지표 아틀라스 시간 코스를 표시합니다.

슬라이딩 윈도우 ISFC 계산의 경우 MATLAB 단말의 JOVE_GUI3 입력하여 첫 번째 ISCF 관련 그래픽 사용자 인터페이스 창을 열고 로드 데이터를 클릭하여 모든 적절한 데이터 파일을 선택합니다. 선택한 세션 세그먼트가 위상 무작위화를 거쳐 연속 창을 이동해야 하는 반복 시간뿐만 아니라 연결 측정을 계산해야 하는 반복 시간에 창 크기를 입력할지 여부를 선택합니다. 세션 유형 테이블을 수정하여 동일한 실험 조건에서 획득한 세션 세그먼트 중 정수 수를 늘리는 방식으로 다른 유형의 세그먼트에 태그를 지정합니다.

적절한 편집 가능한 텍스트 창에서 ISFC 계산을 수행할 부트 트래핑 접기 수와 ISFC 계산의 각 접에 대한 참조 그룹을 구성해야 하는 피험자 수를 입력합니다. 타이밍 매개 변수 섹션에서 시간 과정의 하위 부분을 분석해야 하는 사양을 입력하고 플롯을 클릭하여 ISFC 계산을 수행합니다. 디스플레이는 경과된 부트트래핑 폴드의 양과 함께 시간이 지남에 따라 점진적으로 업데이트됩니다.

두 번째 ISFC 관련 그래픽 사용자 인터페이스 창을 열려면 MATLAB 단말에서 JOVE_GUI4 입력합니다. 자극 관련 ISFC 출력 파일을 선택하려면 ISFC 로드 데이터를 클릭하고 자극 관련 ISFC 출력 파일을 선택합니다. null ISFC 출력 파일을 선택하려면 null 데이터 로드를 클릭하고 사용 된 null 데이터 생성 방식에 따라 나머지 상태 ISFC 또는 위상 무작위 자극 관련 ISFC 출력 파일을 선택합니다.

그런 다음 코드북 로드를 클릭하고 코드북 파일을 선택합니다. 적절한 편집 가능한 텍스트 창에서 중요한 변경 내용을 강조하기 위해 ISFC 시간 과정을 임계값으로 설정해야 하는 백분율로 알파 값을 입력합니다. null 분포를 구성하려면 플롯을 클릭하여 사용 가능한 모든 null ISFC 측정값이 지정된 연결에 대해 집계되고 그 후에는 자극 관련 ISFC 측정이 선택한 알파 값에 따라 임계값이 지정된 ISFC 측정값을 시작합니다.

ISFC 공간 패턴을 서로 다른 시점에서 시각화하려면 슬라이더를 ISFC 소풍 플롯 아래에 드래그합니다. 이 대표적인 세션에서평가된 영화는 5초에서 353초까지 표시되었으며, 영화 다음에 이어 386초에서 678초까지 휴식 상태 세그먼트가 표시되었습니다. 또한 각 주제에 대해 310초만 나머지 상태 세션이 획득되었습니다.

ISFC 시간 과정은 W 10 및 W 5 반복 시간의 창 길이에서 생성되어 반응 억제를 중재하는 지역 및 움직이는 물체, 감각 조정 또는 단어 의미처리에 대한 기대와 관련된 다른 3 가지 대표 연결에 대해 생성되었습니다. W 5 반복 시간에 는 소음이 더 크고 시간 잠긴 ISFC 변경 사항은 1및 2 개의 영화 시청 시간 코스에서 관찰됩니다. 여기서 통계적으로 유의한 시간 잠긴 ISFC 과도를 나타내는 피험자의 분수는 동일한 세 개의 연결에 대해 표시됩니다.

더 강력한 ISFC 측정이 더 많은 거짓 긍정을 감지함에 따라 추출을 용이하게 하고 더 큰 알파 값에서 더 큰 창 길이에서 과도가 더 많습니다. 이러한 대표적인 데이터에서, 특히 하나의 영화 추출물은 움직이는 물체와 연결된 반응 억제에 관여하고 광범위한 ISFC 변화를 주도했다. 창 길이가 너무 짧아서 강력한 추정에 대해 너무 짧거나 ISFC 역학을 캡처하기에너무 길어서는 안 됩니다.

그리고 충분히 엄격한 알파 값을 사용하여 거짓 긍정을 제한해야 합니다. ISFC 측정은 특별한 시간적 특성 검사를 위해 전체 뇌 ISFC 상태로 군집할 수 있습니다. 중요한 ISFC 과도도는 정보 흐름을 반영하는 그래프로 나타낼 수도 있습니다.