在白质中为BOLD信号的扩散信息空间平滑窗口的4D地图
Adam M Saunders1, Gaurav Rudravaram1, Nancy R Newlin2
1Department of Electrical and Computer Engineering, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA.
概括
这项研究引入了一种新的基于图谱的扩散信息空间平滑 (DSS) 方法,用于功能性MRI (fMRI) 预处理. 这种技术增强了白质信号处理,而不需要个人扩散MRI数据,改进了功能连接分析.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 标准的fMRI预处理使用同位素高斯平滑,由于异位素纤维方向,可以降低白质中的信号.
- 现有的扩散信息空间平滑 (DSS) 方法需要配对扩散MRI和fMRI数据,限制了它们的适用性.
- 白质的完整性对于理解大脑功能和连接性至关重要.
研究的目的:
- 为fMRI数据开发和验证基于图谱的扩散信息空间平滑 (DSS) 方法.
- 为了改善血液氧化水平依赖 (BOLD) 信号在白质区域的无声化.
- 为了在扩散MRI数据无法获得时实现生理学信息的fMRI光滑.
主要方法:
- 创建基于地图库的DSS窗口,使用人类连接项目年轻成人人口平均光纤方向分布函数.
- 63名受试者的光滑的fMRI数据使用基于地图的DSS窗口.
- 结果与使用同位素高斯窗口 (1.04毫米和3毫米FWHM) 调整的fMRI数据进行比较.
主要成果:
- 与同位素光滑相比,基于Atlas的DSS窗口显著增加了本地功能连接 (区域均性,ReHo;p < 0.001).
- 独立组件分析显示,DSS平滑的数据产生了生物知情感兴趣的区域,这些区域更好地匹配基于MRI的扩散白质地图.
- 该方法证明了白质区域的空间特异性得到改善.
结论:
- 开发的基于图谱的DSS方法为fMRI数据提供了有效的生理学信息平滑,即使没有个体扩散MRI.
- 这种方法增强了白质中的功能连接的分析,为神经成像研究提供了有价值的工具.
- 为了促进更广泛的采用,DSS地图和相关代码是公开的.
