静止状態の機能的接続性データの前処理におけるモーションアーチファクトの制御のためのコンフラウンド回帰およびフィルタリングのための改良されたフレームワーク

An improved framework for confound regression and filtering for control of motion artifact in the preprocessing of resting-state functional connectivity data
Satterthwaite, Theodore D and Elliott, Mark A and Gerraty, Raphael T and Ruparel, Kosha and Loughead, James and Calkins, Monica E and Eickhoff, Simon B and Hakonarson, Hakon and Gur, Ruben C and Gur, Raquel E and others
Neuroimage, Vol. 64, pp.240-256, 2013

大規模で独立したサンプルのいくつかの最近の報告で,静止状態の機能的接続性MRI(rsfc-MRI)にモーションアーチファクトの影響が示されている.標準的なrsfc-MRI前処理は,混合信号の回帰およびバンドパスフィルタリングを含む.しかしながら,これらの技法が研究を通してどのように実施されるかについて多くの不明瞭な点が存在し,先行研究では,運動誘導アーチファクトの制御に対する異なるアプローチの効果を検討できていない.スキャナ内の頭部運動がrsfc-MRIデータにどのように影響するかをより良く理解するために,348人の青少年のサンプルにおける動きアーチファクトの空間的,時間的,およびスペクトル的特徴を説明する.解析手法はボクセル単位で頭部運動を記述するための新規な手法を用いた.次に,動き誘起アーチファクトの制御のための一連の混乱回帰およびフィルタリング技術の有効性を体系的に評価する.結果は動きの制御に対する前処理手順の効果が複数あり,改善された前処理が典型的な手順を超えて実質的な利益をもたらすことを示している.これらの結果は,rsfc-MRIに対する運動の影響が改善された前処理手順によって実質的に減衰され得るが,完全に除去されないことを実証する.