超越文物:重新思考休息状态fMRI分析中的运动相关信号

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 神经科学是一个神经科学.
• 精神病学是一个精神病学.

背景情况:

• 休息状态功能磁共振成像 (rsfMRI) 对于绘制大脑连接的地图至关重要.
• 头部运动是rsfMRI数据解释中的一个重要问题.
• 当前的预处理方法经常在没有进一步分析的情况下删除运动工件.

研究的目的:

• 在rsfMRI中研究头部运动与血液氧气水平依赖 (BOLD) 信号之间的关系.
• 在大脑连接性研究中探索头部运动的潜在临床影响.
• 通过探索其潜在的信息内容,挑战运动仅仅是噪音的观点.

主要方法:

• 利用独立组件分析 (ICA) 来从BOLD fMRI数据中提取大规模的大脑网络.
• 在三个主要的精神病项目中,模拟了508名受试者的头部运动时间序列.
• 在BOLD和运动衍生网络中分析了功能网络连接 (FNC).

主要成果:

• 发现了嵌入在头部运动数据中的潜在网络信息.
• 在BOLD和运动网络中观察到健康对照组 (HC) 和精神分裂症患者 (SZ) 之间的FNC变化.
• 证明了BOLD信号投射到运动网络特征上包含队列特定信息.

结论:

• 在rsfMRI中头部运动信号不仅仅是噪音,而且包含神经生物学相关的信息.
• 来自头部运动数据的功能连接模式可以区分临床群体,如精神分裂症.
• 这种方法通过整合与运动相关的信号,为大脑连接提供了新的见解.