fMRI を用いて測定したresting-state の脳の結合の時間-周波数ダイナミクス

Time-frequency dynamics of resting-state brain connectivity measured with fMRI
C. Chang and G.H. Glover
Neuroimage, vol. 50, no. 1, pp. 81-98, 2010
20180116 mmizuno

fMRI を用いた静止状態の機能的接続性に関する多くの研究は,スキャンの期間にわたって計算された相関およびデータ変動の分解などの一時的な定常性を仮定する方法を採用している.しかし,タスクベースのfMRI 研究および動物の電気生理学の両方の知見から,機能的な接続性は数秒から数分の時間スケールで動的な変化を示すことが示唆されている.本研究では,ウェーブレット変換に基づいた時間-周波数コヒーレンス解析を実行し,1スキャンの間のresting-state の接続性の動的挙動を検討した.我々は,デフォルトモデルのネットワークの主要なノードである後部帯状皮質(posterior cingulate cortex:PCC)の接続性に焦点を当て,反相関(「タスクポジティブ」)ネットワークおよび他のデフォルトモードネットワークのノードとの関係を調査した.PCC と反相関ネットワークとの間のコヒーレンスおよび位相は,時間および周波数によって変化し,モンテカルロシミュレーションに基づく統計的検定によって,有意なスケール依存性の時間的変動の存在を明らかにした.さらに,スライディングウインドウ相関処理によって,スキャン中にPCC と可変性の接続を示す脳の他の領域を同定した.それらの領域には,注意および顕著な処理に関与してるとこれまでに報告されている領域が含まれていた.観測したコヒーレンスおよび位相変動が残存ノイズまたは認知状態の調節に起因する可能性があるかどうかは不明である.しかし,現在の結果は,resting-state の機能的接続性が静的ではないことを示している.したがって,resting-stateネットワークを特徴づける際に,平均的な量に加えて変動性の尺度を考慮する必要があることが示唆された.

安静時の機能的なコネクティビティは,実行機能の個人差に敏感である:ネットワーク解析

Functional connectivity at rest is sensitive to individual differences in executive function: A network analysis
A.E. Reineberg and M.T. Banich Human Brain Mapping, Vol.37, Issue.8, 2959-2975, 2016
20180109 rhagiwara

“グラフ理論は,特定の脳領域間のネットワーク特性と接続性の性質を理解する手段を提供する.ここでは,安静時の脳内ネットワーク特性が,実行機能(EF)の個人差の根底にあると考えられる3 次元に関連しているかどうかを調べるために使用される.それには,共通EF,シフト特異的EF,および更新特異的EF が含まれる.これを行うために,主にEF の個人差に関連する選択された前頭頭頂領域に焦点を当てた先験的分析および全脳解析を行った.この知見は,EF の3 次元のそれぞれにおける個人差が,先験的脳領域および他の脳領域の両方において,レスティングステイトの接続性の特定のパターンと関連していることを示した.より具体的には,より高い共通EF は,楔部および補足運動領域のより大きな統合(すなわち,よりハブのような)接続性と関連していたが,
外側前頭ノードおよび左側頭葉ノードの統合機能はあまりない.より高いシフト特異的EF は,より多くのハブのような運動関連ノードと帯状弁蓋ノードに関連していた.より高い更新特異的EF は,ハブのような外側および内側前頭葉ノードの減少と関連していた.一般に,これらの結果は,EF のこれらの3 次元のそれぞれのより高い能力が,単独で前頭頭頂領域の結合特性によって特徴づけられないことを示唆した.このパターンは,より高いEFが,従来の前頭頭頂ネットワークの外部のノードの接続性特徴と同様に,前頭頭頂ネットワーク内のいくつかのノードのより少ないハブあるいは中心性の特徴と関連していた.” /home/git/personal/rhagiwara/LiteratureSearch/180109

両極性障害におけるマスクされた顔面感情処理中の機能的結合

Functional connectivity during masked and unmasked face emotion processing in bipolar disorder
Tseng, Wan-Ling and Thomas, Laura A and Harkins, Elizabeth and Stoddard, Joel and Zarate, Carlos A and Pine, Daniel S and Leibenluft, Ellen and Brotman, Melissa A
Psychiatry Research: Neuroimaging, Vol.258, pp.1-09, 2016
20180109 sikeda

双極性障害(BD)を患う個人における無意識の顔の自動感情処理中の神経の接続性に関してはほとんど知られ ていない.本研究では,BD を患う 14 人の成人および健康なボランティア(HV)14 人が,無意識的,または意 識的に知覚された顔(怒り、幸せ、中立、空白の楕円形)で感情的プライミング作業を行いながら fMRI スキャン を受けた.認識レベルと感情タイプにかかわらず,BD 患者は HV と比較して扁桃体と腹側前頭前野の間における 機能的結合の低下を示した.この接続性の所見は,扁桃体の活性化の相違がない場合に存在する.さらに BD 患 者は HV と比較して内側前頭回で大きな活性を示した.一方,HV は空白の楕円と比較して,怒っている顔と中立 的な顔への活性が少なかった.これらの結果は,感情の評価および発現に関与する領域(中前頭回)に関与する 扁桃体と腹側前頭前野の結合および神経機能障害が、認識レベルに関わらず BD における感情処理の病態生理学 的相関性であり得ることを示唆する.

注意のコネクトームに基づく予測的なモデリング:データセットを横切る異なる機能的接続性と予測方法の比較

Connectome-based predictive modeling of attention Comparing different functional connectivity features and prediction methods across datasets
K. Yoo, M.D. Rosenberg, W.-T. Hsu, S. Zhang, C.-S.R. Li, D. Scheinost, R.T. Constable and M.M. Chun NeuroImage 167 (2018): 11-22.
20171214_mnishizawa

“コネクトームに基づく予測モデリングは,fMRIで測定された機能的接続性から流動性知性と持続的注意を含む個人で異なる特徴と行動を予測するために近年発展してきた.
ここではCPM枠組みを利用して,3つの異なる尺度(ピアソン相関,一致,不一致)および2つの異なる予測アルゴリズム(線形,部分的最小二乗回帰(PLS)により)により注意機能を比較した.
一致および不一致は,それぞれ同相同期と逆相逆相関を追跡する近年提案された機能的接続性測定である.
我々は,課題時または安静時の機能的接続性データを使用してコネクトームに基づくモデルを定義し,個人で異なる注意予測における(1)機能的接続性測定と(2)機能選択/予測アルゴリズムの効果を試験した.
モデルは,leave-one-subject-out法の交差検証を使用してトレーニングデータセットで内部的に検証され,3つの独立したデータセットで外部検証された.
トレーニングデータセットには,被験者が持続的注意課題を行っていた時と安静時のfMRIデータが含まれていた.
検証データセットには(1)Stop Signal Task (SST)実行中および安静時に収集されたデータ,(2)注意ネットワークタスクの実行中および安静時に収集されたデータ,(3)ADHD-200コンソーシアムからのADHD症状の重症度と安静時のデータが含まれる.
機能的接続性尺度(ピアソン相関,一致,不一致)および予測アルゴリズム(線形および部分的最小二乗回帰(PLS))のすべての組み合わせを使用して定義されたモデルは,内部妥当性では0.9,外部検証では0.6と高い(全て<0.05). 課題時のデータで作成されたモデルは,安静時のデータで作成されたモデルよりも優れていた. Peason相関および適合特徴は一般的に,不適合特徴よりも小さな数値的利点を示したが,部分的最小二乗回帰は一般的に線形回帰よりも優れたモデルであった. 全体として,線形モデルと組み合わされた相関特徴に加えて,CPMによって特徴と部分的最小二乗回帰を考慮すると便利である."

全脳機能的結合を用いた多変量パターン解析による大うつ病の識別

Identifying major depression using whole-brain functional connectivity: a multivariate pattern analysis 全脳機能的結合を用いた多変量パターン解析による大うつ病の識別

Ling-Li Zeng, Hui Shen, Li Liu, Lubin Wang, Baojuan Li, Peng Fang, Zongtan Zhou, Yaming Li, Dewen Hu Brain,Volume 135, Issue 5, 1 May 2012, Pages 1498-1507
20171212 sishida

近年のresting-state の機能的結合核磁気共鳴イメージング研究は大うつ病患者と健康なコントロールの間のいくつかの領域とネットワークの重要なグループの違いを示している.現在の研究は健康なコントロールから大うつ病の識別の可能性を検証するために用いられるうつ病患者の全脳resting state 機能的結合のパターンを調査することである.多変量パターン解析は人工統計学的に健康な24人の被験者から2 人のうつ病患者を分類するために用いられたpermutation test は分類機の性能を評価するために用いられた.実験の結果は被験者の94.3%(P>0.0001)が100%の識別の全ての患者のleave-one-out cross-validation によって正しく分類されたことを証明した.最も違いとしてわかる機能的結合の大部分はデフォルトモードネットワーク,アフェクティブネットワーク,視覚皮質領域と小脳およびそれらの間にあり,それにより疾患関連のresting state ネットワークの変化は大うつ病における複雑な感情・認知障害の一部を引き起こすことが示される.さらに,分類に高い判別力を示すamygdala,anterior cingulate cortex,parahippocampal gyrus,そしてhippocampus はこの疾患の病態生理学において重要な役割を果たすかもしれない.現在の研究は新たな大うつ病の病理学的メカニズムを発見し,全脳resting state 機能的結合核磁気共鳴イメージングが臨床診断のための効果的なバイオマーカーになる可能性を示唆する.

前頭-頭頂注意ネットワークの機能評価:安静状態のfMRI と注意ネットワークテストからの洞察

Assessing the function of the fronto-parietal attention network insights from resting-state fMRI and the attentional network test
S. Markett, M. Reuter, C. Montag, G. Voigt, B. Lachmann, S. Rudorf, C.E. Elger and B. Weber
Human brain mapping, Vol.35, No4., 1700-1709, 2014
2017 rhagiwara

“近年,様々な固有コネクティビティネットワーク(ICN)が安静時の脳において同定されている.前頭-頭頂ICN は注意プロセスに関与しているという仮説が立てられている.この主張の証拠は,持続的な注意を必要とするタスク中に関与する脳領域の共同活性化を示すタスク関連の活性化研究に由来する.本研究では,機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)を使用して,前頭-頭頂ネットワーク内の機能的コネクティビティが安静状態に直接関わることを実証した.我々は,複数の関心領域からの機能的コネクティビティデータにグラフ理論を適用し,MRI環境外で別セッションで取得した注意ネットワークテスト(ANT)によって提供される注意行動の測定値との関連性について検証した.ネットワーク内のノードのグローバルおよびローカルのコネクティビティの中心性のあ
る測定値との強力な統計的関連性が,注意の警告および実行制御サブ機能によって検出された.この結果は,ICNの機能的意義と前頭-頭頂注意ネットワークの仮説的役割についてさらなる証拠を提供する.”

fMRI resting state におけるDCM

A DCM for resting state fMRI
Karl J.Friston, Joshua Kahan, Bharat Biswal, Adeel Razi
NeuroImage,Vol.94,396-407,2014
20171113 sishida

このテクニカルノートでは異なる脳領域間のクロススペクトルによって測定された機能的結合に基づくresting state fMRI 時系列の動的因果モデル(DCM)を紹介します.このDCM は分散したニューラルネットワークもしくはグラフにおける結合ニューロンの変動の生物物理学的に妥当なモデルから予測クロススペクトルを生成する決定論的モデルに基づいている.有効に得られた結果の図は観測された血行力学的反応間の機能的結合を説明する隠れたニューロン状態間のベストな実効的結合を見つける.これはクロススペクトルは領域変動の(二次)統計的依存性に関するの全情報を含むためである.このノートではモデルの描画,有向および無向の機能的結合の既存の計測との関係,そしてシミュレーションを用いた表面的妥当性を確立することに注目する.その後の論文で確率的DCM とパーキンソン病とハンチントン病における予後の妥当性に関して構築の妥当性を評価する.

個人における皮質機能ネットワークの分割

Parcellating Cortical Functional Networks in Individuals
Danhong Wang, Randy L Buckner, Michael D Fox
Nature Neuroscience, Volume 18, Pages 1853-1860
20171106knakamura

個人の脳の機能的アーキテクチャを解明するということは,個人の医学における重要なステップであり,人間の認知および行動の変化における神経基盤の解明に寄与する.本研究では,静止状態のfMRIデータを用いて個人のレベルで機能的に組織を正確にマッピングするための新しい皮質分割法を開発した.個々の被験者における脳機能ネットワークの反復的検索を行うために,集団ベースの機能アトラスと個人の変動性のマップを使用した.このアプローチによってマッピングされた機能アトラスは,被験者内において再現性が高く,また,被験者間の変動性を効果的に反映する.このアルゴリズムは,タスクfMRIを含む異なる被験者集団およびデータタイプにわたって良好に機能した.このアプローチは,外科的患者の侵襲性の皮質刺激の臨床応用における大きな可能性が存在することを示唆する.

後続レスティングステイト時における機能的コネクティビティの一時的な感情の影響:ウェーブレット相関法によるアプローチ

Impact of transient emotions on functional connectivity during subsequent resting state -A wavelet correlation approach-
Eryilmaz, Hamdi and Van De Ville, Dimitri and Schwartz, Sophie and Vuilleumier, Patrik
Neuroimage 54.3 (2011): 2481-2491.
20171031 sikeda

安静時の脳活動の機能的特性はほとんど理解されてないが,一般的に自己監視および内向的なプロセスに 関連している.本研究では,感情的に正と負の情報が,レスティングステイト時における後続の脳活動の差異に どのように影響したかを調べた.本研究では,恐ろしい,楽しい,ニュートラルな映画に続くレスティングステ イト時を対象に被験者 15 名の fMRI データを計測した.映画視聴時よりレスティングステイト時において,前部, 後部帯状皮質(ACC,PCC),両側島皮質(Insula)および下側頭頂葉(IPL)を含むいくつかの脳領域が有意に 活性した.ウェーブレット相関法およびスモールワールドネットワーク解析を用いて,異なる周波数帯域での機能 的コネクティビティも評価した.前部帯状回と島皮質の接続は,先行する感情によってレスティングステイト時に 強く増強し,腹側,内側前頭前野と扁桃間の結合は選択的に減少した.より高い周波数帯において,これらの影響 は楽しい映画よりも恐ろしい映画の後続レスティングステイト時に顕著であった.さらに,感情刺激後の前部帯 状回と島皮質におけるレスティングステイト時の初期抑制に続いて,経時的な緩やかな回復が確認された.また, 感情は下側頭頂葉の平均活動に影響を与えなかったが,他の地域との接続性を高めた.これらの知見は,感情的 な覚醒からの回復中に収集された特定の神経回路を明らかにし,感情的に顕著な刺激においてデフォルトモード ネットワークの複雑な機能的ダイナミックスを強調する. /git/personal/sikeda/LiteratureSearch/20171031

デフォルトモードネットワークにおける自発的な活動を休止することは、長期間の注意勤務中のパフォーマン スの低下を予測する

Resting spontaneous activity in the default mode network predicts performance decline during prolonged attention workload
Gui, Danyang and Xu, Sihua and Zhu, Senhua and Fang, Zhuo and Spaeth, Andrea M and Xin, Yuanyuan and Feng, Tingyong and Rao, Hengyi
NeuroImage, vol.120, pp.323{330, 2017

20171025_mnishizawa

“継続的かつ長期にわたる認知的作業負荷の後,人は行動のパフォーマンスの低下および疲労感の増加であるTime-on-task(TOT) 効果を表す.TOT の影響は現代の生活に浸透していますが,その根底にある神経メカニズムは依然として理解されていない.この研究においては,16 人の健康な成人の群に20 分間のPsychomotor vigilancetask(PVT) を行い,fMRI でのresting-state を用いて,疲労およびパフォーマンスに関連する自発的な脳活動変化を調査した.被験者はPVT を行うにつれて反応時間が遅くなり,20 分間のPVT 後に自己申告した精神疲労評点が高いことに反映されるように,TOT 効果を示した.PVT 前と比較して,被験者はデフォルトモードネットワーク(DMN) において低周波ゆらぎ(ALFF) の振幅が減少し,PVT 後は視床においてALFF が増加した.さらに,PCC および内前頭前野(MePFC) におけるALFF は,PVTのその後の性能低下を予測した.これらの領域においてより高いALFF を有する個体は,20 分間のPVT を通してより安定した反応時間を示した.これらの結果は,TOT 効果の媒介におけるタスク陽性,タスク陰性のネットワークの重要な役割を支持し,fMRI によって測定された自発的振動が精神的疲労のマーカーであり得ることわ示唆する.”