Сравнительная оценка пространственной структуры и крупномасштабных функциональных сетей головного мозга человека при когнитивной нагрузке и в состоянии покоя

С. 72–73.

Зинченко В. В., Ушаков В. Л., Карташов С. И.

В  данной  работе  проводится  сравнительный  анализ  крупномасштабных  функциональных сетей головного мозга человека в состоянии покоя и при выполнении  задач.  Для  идентификации  непосредственно  крупномасштабных  сетей  (независимых  компонент,  выделенных  при  обработке  данных)  использовали  экспертную  оценку  и  маски,  препроцессинг  проводили  с  помощью  следующих  программ:  SPM  8  (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm),  GIFT,  FNC  (http://mialab.mrn.org)  и  CARET  [1].  В  качестве основного элемента анализа независимых компонент (Independent Component  Analysis  –  ICA)  использовался  метод  Infomax  [2].  Для  каждого  вокселя  вычисляли  весовые  коэффициенты,  показывающие  степень  совпадения  BOLD-сигнала  данного  с  сигналом  идентифицированных  компонент.  Для  всех  экспериментальных  заданий  выявили  некоторое  количество  групп  вокселей  (функциональных  сетей),  имеющих  статистически  независимые  динамики  BOLD-сигнала,  усредненные  по  всем  испытуемым  с  помощью  t-критерия  (р<0.001).  Количество  компонент  определяли  с  помощью MDL-критерия (Minimum Description Length  -  MDL). Изменение во времени  величины  BOLD-сигнала  независимой  компоненты  определяли,  как  динамику  выделенной сети. Первичный отбор сетей проводили по анатомическому принципу [3],  согласно которому 85% вокселей сети должны содержать серое вещество. Для  получения  экспериментальных  данных  использовался  3  Тл  МРТ  (Philips  Achieva).  Данные  для  исследования  сетей  состояния  покоя  были  получены  на  23  здоровых  испытуемых.  При  этом были  выделены  следующие  сети:  фронтальная  сеть,  сенсорно-моторная  сеть,  слуховая  сеть,  зрительная  сеть,  левая  лобно-теменная  сеть,  правая лобно-теменная сеть, дефолтная сеть. Данные для исследования сетей головного  мозга при когнитивных нагрузках (просмотр, представление и припоминание сюжетов  видеофильма)  были  получены  на  21  здоровом  испытуемом.  Выделены  следующие  крупномасштабные  сети  головного  мозга:  префронтальная  сеть,  центрально-височная  сеть, левая фронтально-теменная сеть, правая фронтально-теменная сеть, центральная  зрительная  сеть,  периферическая  зрительная  сеть,  дефолтная  сеть.  Все  испытуемые были обследованы на предмет наличия черепно-мозговых травм и других заболеваний  нервной системы. Методика эксперимента одобрена комитетом по этике при ИВНД и  НФ  РАН.  Анатомические  данные  МРТ  были  получены  с  помощью  стандартной  3D  последовательности  с  размером  вокселя  1*1*1  мм.  Функциональные  данные  регистрировали с применением эхо-планарной последовательности T2* EPI (TR=2 сек,  TE=30  мсек)  с  разрешением  3,4*3,4*3  мм  и  числом  срезов  30.  В  каждой  временной  серии  исследования  resting  state  были  получены  1000  наборов  функциональных  объемов,  покрывающих  весь  головной  мозг.  При  тестах  выполнения  когнитивной  задачи  (просмотр,  представление  и  припоминание  сюжетов  видеофильма)  в  методе  функциональной  MRI  (fMRI)  было  использовано  9  экспериментальных  заданий,  реализуемых  с  помощью  блоковых  парадигм:  три  блока  общей  длительностью  парадигмы  3  минуты,  блок  состоял  из  базового  стимула  и  задачи  парадигмы  длительностью по 30 сек каждый. Экспертная оценка распределений t-критерия вероятностей активации показала  преобладание  совпадений  локализации  сетей  состояния  покоя  (RSN)  и  сетей  при  выполнении заданий (TSN). Дальнейший анализ заключался в статистической проверке  предварительной  экспертной  оценки.  Для  этой  цели  был  предложен  подход,  основанный  на  вычислении  коэффициентов  корреляции  Пирсона  между  сравниваемыми  картами,  предварительно  переведя  пространственные  распределения  массива  значений  t-критерия  в  векторный  вид.  В  зрительной  коре  обнаружена  пространственная  дифференциация  активности  зон,  участвующих  в  обеспечении  процессов  просмотра  видеофильма,  представления  и  resting  state  состояния  по  направлению  центр-периферия.  Построение  на  основе  метода  Granger  causality  эффективных и направленных графов для 26 компонент сетей в resting state состояния  показало направленное центральное влияние сетей по умолчанию (DMN) на остальные  сети.

Ключевые слова: фМРТ

В книге

НОВЫЕ ДОСТИЖЕНИЯ ЯМР В СТРУКТУРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Каз.: [б.и.], 2015.