在休息和基于任务的fMRI期间,空间平滑对组级功能连接的影响

科学领域:

• 神经成像分析分析神经成像分析
• 大脑网络连接能力大脑网络连接

背景情况:

• 空间平滑对于神经成像数据质量至关重要.
• 内核大小选择具有挑战性,可能会改变图像和网络属性.
• 关于高斯核大小对小组级神经成像结果的影响的数据有限.

研究的目的:

• 研究高斯核大小对功能连接网络的影响.
• 评估对网络参数和主要组件分析 (PCA) /独立组件分析 (ICA) 指标的影响.
• 在健康成年人的全脑静止状态 (rs-fMRI) 和基于任务的 (tb-fMRI) 数据中评估这些影响.

主要方法:

• 应用{0, 2, 4, 6, 8, 10}毫米的高斯核到rs-fMRI和tb-fMRI数据.
• 分析的图形理论指标:中间中心性,全球/本地效率,聚类系数,平均路径长度.
• 评估了PCA和ICA参数 (kurtosis,斜率) 对于跨内核大小的功能图像.

主要成果:

• 内核大小显著改变节点连接和功能网络结构.
• 在PCA和ICA参数中观察到基于内核大小的修改.
• 图形理论网络指标显示了不同内核大小的相对稳定性.

结论:

• 高斯核大小是影响神经成像数据预处理的关键参数.
• 虽然网络结构和某些分析参数对平滑很敏感,但关键图表指标仍然很强大.
• 这些发现为优化fMRI研究中的空间平滑提供了指导.