一种主体内部的voxel-wise常数块部分最小平方相关方法,以探索基于MRI的大脑结构-功能关系
Xiaoyu Zhao1,2, Kewei Chen3,4,5, Hailing Wang6
1Department of Information Engineering, Ordos Institute of Technology, Ordos, China.
Cognitive neurodynamics
|November 14, 2024
概括
一种新的常量块部分最小平方相关 (PLSC) 方法有效地分析大脑结构功能关系,即使数据尺寸不匹配. 这种方法提高了识别大脑网络及其基础结构的准确性和稳定性.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 脑部成像 脑部成像
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 了解大脑的结构功能关系对于神经科学和临床应用至关重要.
- 由于时间维度不匹配,传统方法难以将静态结构MRI与动态功能MRI整合起来.
- 部分最小平方相关性 (PLSC) 是分析联合空间和时间模式的常用技术.
研究的目的:
- 开发一种新的PLSC变体,称为主体内,语音智能和恒定块PLSC,以解决时间维度不匹配的问题.
- 用模拟和真实大脑数据验证拟议的方法.
- 在健康个体中探索老化对大脑结构功能关系的影响.
主要方法:
- 提出了一种新的"恒定块PLSC"方法来处理结构和功能MRI数据之间的不匹配的时间维度.
- 使用模拟数据集与不同程度的结构功能关系 (弱和强) 验证了方法.
- 将该方法应用于健康受试者 (16-85岁) 的真实大脑数据,分析灰色物质体积枢纽 (sMRI) 和静止状态fMRI数据.
主要成果:
- 与现有方法相比,常量块PLSC在检测弱结构-功能关系方面表现出卓越的性能,并且对噪声有了更好的稳定性.
- 该方法准确地识别了模拟数据中的潜在变量数量,并在真实数据中揭示了更多有意义的潜在变量,并显著改善了共变率 (16.19-41.48%模拟,13.29-53.68%真实).
- 对真实数据的分析成功地在功能和结构领域同时识别了已知的大脑网络 (默认模式,感觉运动,听觉,背部注意力).
结论:
- 拟议的恒定块PLSC是分析大脑结构功能关系的可行和有效工具,特别是在处理不匹配的时间数据时.
- 这些发现表明,灰色物质体积枢纽对各种大脑功能至关重要.
- 这种方法为神经成像数据分析提供了更高的准确性和稳定性,从而提高了我们对整个生命周期中大脑组织和功能的理解.
