静态和动态的fMRI衍生功能连接体在很大程度上代表了类似的信息
Andraž Matkovič1, Alan Anticevic2,3, John D Murray2,3,4
1Department of Psychology, Faculty of Arts, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia.
Network neuroscience (Cambridge, Mass.)
|December 25, 2023
概括
使用血氧水平依赖 (BOLD) fMRI的动态功能连接 (FC) 估计在很大程度上与静态FC相似,尽管多变量与双变量方法的差异. 这表明动态FC可能不会为大脑行为关联提供与静态FC相比的实质优势.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 认知神经科学 认知神经科学
- 数据分析 数据分析
背景情况:
- 血液中依赖氧气水平 (BOLD) 的fMRI数据的功能连接 (FC) 分析对于理解大脑功能至关重要.
- 方法在时间灵敏度 (静态与动态) 和区域范围 (双变异与多变异) 中不同.
- 动态FC被假设能够捕捉到比静态FC更大的大脑变化.
研究的目的:
- 系统地比较静态和动态FC估计方法.
- 在FC分析中评估双变量与多变量方法.
- 评估不同FC方法对大脑行为关联的影响.
主要方法:
- 我们比较了五种FC方法:皮尔森的相关性 (静态,双变量),滞后相关性 (动态,双变量),部分相关性 (静态,多变量) 和多变量AR模型 (动态,多变量).
- 评估了FC矩阵和节点中心性指标之间的相似性.
- 通过不同的FC方法,比较了来自不同FC方法的脑行为关联模式.
主要成果:
- 根据时间顺序灵敏度 (静态与动态) 的计算,FC估计没有显著差异.
- 多变量和双变量方法产生了不同的FC估计.
- 动态和静态FC估计高度相关,特别是在组级.
- 大脑行为关联模式在动态和静态FC方法中是相似的.
结论:
- 动态FC估计在很大程度上反映了与静态FC估计相同的信息.
- 动态FC与静态FC相比,用于捕捉大脑行为关系的增值可能是有限的.
- 与双变量方法相比,多变量方法为FC提供了不同的视角.
