機能的ネットワーク行列のランダム性の評価方法

A method to assess randomness of functional connectivity matrices
Victor M.Vergara, QingbaoYu, Vince D.Calhoun Journal of Neuroscience Methods, Volume 303, Pages 146-158, 1 June 2018

“機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、脳の機能的接続性の測定を可能にする.このコンテキストにおいて,グラフ理論は,特徴的な非ランダム接続パターンを明らかにした.しかし,fMRIへのグラフ理論の適用はしばしば,エッジ表現を抽出するために非線形変換(絶対値)を利用する.対照的に,この研究は機能的接続性評価からのランダム性の分析のための数学的枠組みを提案する.この枠組みは,機能マトリックス(FCM)の分析にランダムマトリックス理論を適用する.発生したランダム性測定値には,確率密度関数と統計的検査法が含まれる.利用されたデータは,603人の健常者を含む以前の研究から得られたものである.結果は提案された方法の適用を実証し,全脳FCMがランダムマトリックスではないことを確認した.一方,いくつかのFCMサブマトリックスは,有意なランダム性を示さなかった.提案された方法は,グラフ理論に置き換わるものではない.その代わりに,機能的な接続性のさまざまな側面を評価する.グラフ理論に含まれていない特徴はノードの数が少なく,FCMの部分行列をテストした際の負の値と正のエッジ値を扱うことである.ランダムテストは,ランダム性を決定するだけでなく,非ランダムFCM内のより小さな非ランダムパターンの指標としても役立つ.結果は,データの広範な記述として,より低次のモデルでは十分であるかもしれないが情報の損失を示す.開発されたランダム性尺度は,グラフ理論とは異なるランダム性の側面を評価する.”

機能的接続ダイナミクスの統計的テストに向けて

Towards a statistical test for functional connectivity dynamics
Zalesky, Andrew and Breakspear, Michael
Neuroimage, Vol. 114, 466-470, 2015.

“スライディングウィンドウ相関は,時間分解された安静状態の機能的接続性をマッピングするための新しい方法である.Leonardi とVan De Ville は,偽の接続性の変動(誤検出)を回避するため,BOLD 信号を構成する最長波長を超えるウィンドウ長を選択することを推奨した.通常、100 秒以内と仮定された.この論文では,この経験則をさらに統計的にサポートしている.しかし,偽陽性のわずかな制御を維持しながら,非常に短いウィンドウ長(-40s) で機能的な接続性の非定常な変動を理論的に検出できることを示している.統計力は,Leonardi とVan DeVille の経験則に基づいて選択されたウィンドウ長に対して,最も近いことがわかる.さらに,機能的接続性の非定常変動を特定するための数学的な基礎を築き,Leonardi とVan De Ville の研究が基づいている正弦波モデルの限界を指摘した.特に,我々の分析結果は,統計的なテストと同様に共分散に関連するが,機能的な接続性は,相関関係を使用してより一般的に測定される.”

注意のコネクトームに基づくの予測モデリング:データセット間の異なる機能的接続の特徴と予測手法の比較

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

“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から持続的な注意や流動的な知能を含む形質・行動における個人差を予測するために最近開発された.ここでは, コネクトームに基づく予測モデリングフレームワークを使用して,注意機能における3 つの異なる尺度のFC(ピアソンの相関,調和,不調和)と2 つの異なる予測アルゴリズム(直線および部分最小二乗[PLS] 回帰)の予測力を比較した.調和および不調和は,同相同期および逆位相反相関を追跡する最近提案されたFC 測定である.我々は,課題に基づいたまたは安静状態の機能的接続のデータを使用して,コネクトームに基づくモデルを定義し,個人の注意予測に対する(1)機能的接続性測定および(2)特徴選択/予測アルゴリズムの効果をテストした.モデルは,leave-one-subject-out クロスバリエーションを使用してトレーニングデータセットで内部検証され,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,参加者が持続的注意課題を行った時と安静にしていた時に収集されたfMRIデータが含まれていた.検証データセットには,ストップシグナル課題中と安静中に収集されたデータ,注意ネットワーク課題中と安静中に収集されたデータ,ADHD-200 コンソーシアムからのデータおよびADHD 症状の重症度と安静時のデータ含まれている.機能的接続性指標(ピアソンの相関,調和および不調和)と予測アルゴリズム(線形およびPLS 回帰)のすべての組み合わせを使用して定義されたモデルは,内部妥当性検査では0.9,外部妥当性検査では0.6 と高く評価された.課題中のデータで訓練されたモデルは,安静時データで訓練されたモデルより優れていた.ピアソン相関および調和特徴は一般的には,不調和特徴よりも小さな数値優位を示したが,PLS 回帰モデルは線形回帰モデルよりも優れていた.全体として,線形モデルと組み合わせた相関特徴は,調和特徴とコネクトームに基づく予測モデリングのPLS 回帰を考慮する.”

脳の接続性:性別は違いを生む

Brain connectivity: genter makes a difference
Gaolang Gong,Yong He,Alan C. Evans
The Neuroscientist, Vol.17, No.5, 575-591, 2011.

性別は人間の脳の解剖学および機能ならびに人間の行動に重要な役割を果たすことがよく知られている. 最近の
脳神経イメージング研究では脳の局所領域だけでなく領域間のつながりにも性別の影響が示されている. 具体的な
例として構造的MRI および拡散MRI データは白質に基づく解剖学的接続性における実質的な性差を示している.
構造的MRI データは脳領域間の形態学的相関によって明らかにされた結合性における性差を示した. 機能的な神
経イメージング(例えば機能的MRI およびPET)データから得られる機能的連結性も性別によって左右される.
さらに男性の脳と女性の脳はネットワークトポロジーの違いを示し,それぞれ異なった脳全体の脳の接続性の組
織パターンを表しています. 本稿では現代の神経画像技術から得られた大規模なデータセットに焦点を当て性別と
のマルチモーダルな脳の接続性/ネットワーク研究における最近の知見を要約している. 文献はおそらく性別に関
連した認知能力の差異の根底にある人間の脳内の脳の接続における実質的な性差についての証拠を提供する. した
がって実験を設計したり健康や病気における脳の接続性/ネットワークの結果を解釈する際には性別による差異を
考慮する必要がある. 性別に関連した脳の接続性/ネットワークと脳疾患の性別特有の性質との相互依存性を探る
とともに,正常な脳におけるマルチモーダルな脳の接続性/ネットワークの性別関連の特性を調べるための今後の
研究が行われることが予想される.

機能的接続性MRIを用いた小児トゥレット症候群の多変量パターン分類

Multivariate pattern classification of pediatric Tourette syndrome using functional connectivity MRI
Deanna J. Greene, Jessica A. Church, Nico U.F. Dosenbach, Ashley N. Nielsen, Babatunde Adeyemo, Binyam Nardos, Steven E. Petersen, Kevin J. Black, Bradley L. Schlaggar
Developmental science 19.4 (2016): 581-598

“トゥレット症候群(TS)は動きや声のチックで特徴づけられる神経精神の発達障害である.
TSを有する人は症状の時間変化の予測と治療の効力の進歩に大きな恩恵を受けている.
初めのステップとして,私たちはレスティングステイト機能的接続性(RSFC)MRIで計測した脳のネットワークの活動におけるパターンが個人の属する症候群のグループを予測可能かどうかを検証するために多変量解析のサポートベクターマシーン(SVM)を適用した.TSを有する42人の小児(8-15歳)と対照的な42人の非罹患者(年齢,IQ,スキャナー内運動の一致)のRSFCデータが含まれていた.単変量の検定はグループの重要な違いを見分けられなかったが,SVMは70%の精度でグループを分類した(p<.001).私たちはまた,SVMの全体的な制度に加えて,個々の正確な分類のための信頼度を提供するSVMのバイナリ分類の新たな適応を報告する.私たちの結果は,多変量解析がいくつかの脳障害の複雑さをよりよく攻略し,TSを有する人の予後と治療結果を予測することを約束しているという主張を支持する."

ワーキングメモリのパフォーマンスに関する脳の接続性

Brain Connectivity Related to Working Memory Performance
Michelle Hampson, Naomi R. Driesen, Pawel Skudlarski, John C. Gore and R. Todd Constable
Journal of Neuroscience 20 December 2006, 26 (51) 13338-13343
2018_0423 taimoto

後部帯状回皮質(PCC)および内側前頭回および腹側前方帯状回皮質(MFG / vACC)の部分を組み込んだ内側前頭領域を含む,いくつかの脳領域は,機能的イメージング研究における多くの異なる認知課題中にシグナル低下を示す.これらの領域は,安静時に係合し,認知課題中に離脱するデフォルトモードネットワークの構成要素であることが示唆されている.この研究では,作業記憶タスク中および安静時のPCCとMFG / vACCとの間の機能的接続性を,領域間の磁気共鳴信号レベルの時間相関を調べることによって調査した. 2つの領域は両方の条件において機能的に連結されていた.さらに,作業記憶タスクの性能は,作業記憶タスクの間だけでなく,安静時でも,この機能接続の強度と正の相関があった.したがって,これらの領域は,認知課題の間に乖離するのではなく,認知能力を促進または監視するネットワークの構成要素であると思われる.さらに,これらのデータは,これらの2つの領域の間の結合強度の個人差が,この作業記憶タスクにとって重要な認知能力の差異を予測する可能性を高める.

個々の人間の脳の精密な機能マッピング

Precision Functional Mapping of Individual Human Brains
Evan M.Gordon, Timothy O.Laumann, Adrian W.Gilmore, Dillan J.Newbold Neuron, Volume 95, Issue 4, 16 August 2017, Pages 727-729
20180423knakamura

fMRIを用いた人間の脳機能の研究は,休止状態の機能的接続性(RSFC)およびタスク活性化マップの詳細と特異性,および臨床的有用性を調べるためにグループ全体で平均化されたデータを分析することに主に焦点を当てている.脳組織の機能的な理解を個々の人間のレベルについて行うために,10名の成人のそれぞれから,5時間のRSFCデータ,6時間のタスクfMRI,複数の構造的MRI,および神経心理学的検査を含む新規なMRIデータセットを用意した.これらのデータを使用して,個人ごとに10の忠実度の高い個人特有の機能的コネクトームを生成しました.この個人の機能的接続に基づくアプローチは,構造的およびタスクに由来する脳の特徴に対応する独自のネットワーク機能とネットワークトポロジーを含む,脳ネットワークにおけるいくつかの新たな変動性を明らかにした.我々は健常者および罹患した個々の人間の脳の組織を調べる将来の研究に用いるモデルとして,この高度にサンプリングされた個人中心のデータセットを神経科学者のためのリソースとして発表した.

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.