作業記憶,感情処理および安静状態におけるfMRIに基づくグラフの理論的特性のtest-retestの信頼性

Test-retest reliability of fMRI-based graph theoretical properties during working memory, emotion processing, and resting state
H. Cao, M.M. Plichta, A. Schafer, L. Haddad, O. Grimm, M. Schneider, C. Esslinger, P. Kirsch, A. Meyer-Lindenberg and H. Tost
Neuroimage, vol. 84, pp. 888-900, 2014.
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機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)およびグラフ理論分析による脳結合の研究は,近年非常に普及しているが,これらの特性,特に能動的fMRIタスクから得られたものの堅牢性についてはほとんど知られていない.ここでは,3つの確立したfMRI実験(n-back,ワーキングメモリ,顔照合,安静状態)とノードを定義するための2つのアトラス(AAL,Power)を用いて健常者26名から脳グラフのtest-retest信頼性を計算した.我々は,5つの異なるデータ処理戦略のクラス内相関係数(ICC)を比較し,条件別回帰分析を用いたタスク回帰法の優れた信頼性を実証した.タスク間の比較では,アクティブなタスクと比較して安静時のICCが大幅に高くなっており,グローバルおよびローカルネットワークプロパティの顔照合タスクに対するn-backタスクの優位性が明らかになった.平均ICCは一般的にアクティブなタスクでは低くなっていたが,グローバルおよびローカルの接続プロパティ,両方のアトラス,スモールワールドでのn-backタスクでは,全体的に相当で良好な信頼性が検出された.また,3つのタスクとアトラスすべてについて,ローカルネットワークプロパティの平均ICCが低いことがわかった.しかし,チャレンジされた機能(安静状態:デフォルトモードのネットワークノード、nバック:フロントノード、頭頂ノード、顔マッチング:辺縁系ノード)にとって重要であることが知られている領域では、ノード特有の良好な信頼性が検出された.しかし,安静状態のデフォルトモードネットワークノード,n-backの前頭ノード,頭頂ノード,顔マッチングの辺縁系ノードのように,その機能にとって重要であることが知られている領域では,ノード特有の良好な信頼性が検出された.アトラス比較の結果では,グローバルおよびローカルネットワークプロパティの機能的な分割化の信頼性が大幅に向上した.我々の知見は,能動的なタスク,グラフ理論の方法,および対象内のデザイン.,特に将来のpharmaco-fMRI研究を用いて,fMRI研究の処理戦略,脳アトラスおよび結果特性の選択を知らせることができる.