Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Эта статья посвящена сетям состояния покоя и функциональной визуализации. Для получения информации о сети в режиме по умолчанию, см. Сеть в режиме по умолчанию . Для использования в других целях, см Отдых (значения) .
ФМРТ в состоянии покоя
Фильм о в естественных условиях BOLD сигнала от поверхности коры человеческого субъекта от HCP , получены с использованием состоянии покоя фМРТ, предварительно обработаны для подавления шума в данных [1] [2] и воспроизводятся со скоростью в режиме реального времени. Жирные интенсивности сигналов визуализируются на сглаженной кортикальной поверхности. В каждой точке коры белый цвет представляет средний ЖЕЛТЫЙ сигнал, а синий и красный цвета представляют более низкий и более высокий сигнал, чем средний ЖИРНЫЙ сигнал соответственно. [2]
Цельоценить региональные взаимодействия, которые происходят в состоянии покоя (картирование мозга)

Состояние покоя. ФМРТ ( rsfMRI или R-fMRI ) - это метод функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRI), который используется при картировании мозга для оценки региональных взаимодействий, которые происходят в состоянии покоя или отрицательной задачи, когда явная задача не выполняется. . [3] [4] В мозгу идентифицируется ряд состояний покоя, одно из которых является сетевым режимом по умолчанию . [5] Эти состояния мозга в состоянии покоя наблюдаются через изменения кровотока в головном мозге, которые создают так называемый сигнал, зависящий от уровня кислорода в крови (ЖИРНЫЙ), который можно измерить с помощью фМРТ.

Поскольку мозговая активность является внутренней и присутствует даже в отсутствие внешней подсказки, любая область мозга будет иметь спонтанные колебания ЖИРНОГО сигнала. Подход в состоянии покоя полезен для изучения функциональной организации мозга и выяснения, не изменяется ли она при неврологических или психических расстройствах . Исследование функциональной связности в состоянии покоя выявило ряд сетей, которые постоянно встречаются у здоровых субъектов, на разных стадиях сознания и у разных видов и представляют собой определенные модели синхронной активности. [6] [7] [8]

Основы фМРТ [ править ]

Эти фМРТ-изображения взяты из исследования, показывающего, как части мозга загораются, когда видят дома, и другие части, когда видят лица. Значения «r» являются корреляциями, причем более высокие положительные или отрицательные значения указывают на лучшее совпадение.

Функциональная магнитно-резонансная томография (функциональная МРТ или фМРТ) - это особая процедура магнитно-резонансной томографии (МРТ), которая измеряет активность мозга путем обнаружения связанных изменений в кровотоке. Точнее говоря, активность мозга измеряется посредством низкочастотного ЖИВОГО сигнала в мозгу. [9]

Процедура аналогична МРТ, но в качестве основного показателя используется изменение намагниченности между богатой кислородом и бедной кислородом кровью. Эта мера часто искажается шумом от различных источников, поэтому для извлечения основного сигнала используются статистические процедуры. Результирующая активация мозга может быть представлена ​​графически с помощью цветного обозначения силы активации в мозге или в конкретной исследуемой области. Этот метод позволяет локализовать активность с точностью до миллиметра, но, используя стандартные методы, не лучше, чем в пределах окна в несколько секунд. [10]

FMRI используется как в исследованиях, так и, в меньшей степени, в клинических условиях. Его также можно комбинировать и дополнять с другими измерениями физиологии мозга, такими как ЭЭГ и NIRS . [11] [12] Маркировка спина артерий фМРТ может использоваться в качестве дополнительного подхода для оценки функций мозга в состоянии покоя. [13]

Физиологическая основа [ править ]

Физиологическая реакция кровотока в значительной степени определяет временную чувствительность, то есть, насколько хорошо активные нейроны можно измерить с помощью BOLD fMRI. Основным параметром временного разрешения является частота дискретизации или TR, которая определяет, как часто конкретный срез мозга возбуждается и теряет свою намагниченность. TR могут варьироваться от очень коротких (500 мс) до очень длинных (3 секунды). В частности, для фМРТ гемодинамический ответПредполагается, что длится более 10 секунд, увеличиваясь мультипликативно (то есть пропорционально текущему значению), достигая пика через 4-6 секунд, а затем мультипликативно падая. Изменения в системе кровотока, сосудистой системы со временем интегрируют ответы на нейронную активность. Поскольку этот ответ представляет собой плавную непрерывную функцию, выборка с более быстрыми TR помогает только отображать более быстрые колебания, такие как сигналы дыхания и частоты сердечных сокращений. [14]

В то время как фМРТ пытается измерить активность нейронов в головном мозге, на BOLD-сигнал могут влиять многие другие физиологические факторы, помимо нейрональной активности. Например, колебания дыхания и сердечно-сосудистые циклы влияют на BOLD-сигнал, измеряемый в головном мозге, и поэтому обычно их пытаются удалить во время обработки необработанных данных фМРТ. Из-за этих источников шума было много экспертов, которые очень скептически относились к идее фМРТ в состоянии покоя на ранних этапах использования фМРТ. Лишь совсем недавно исследователи убедились, что измеряемый сигнал не является артефактом, вызванным другой физиологической функцией. [15]

Функциональная взаимосвязь в состоянии покоя между пространственно различными областями мозга отражает повторяющуюся историю паттернов совместной активации в этих областях, тем самым служа мерой пластичности . [16]

История [ править ]

Бхарат Бисвал

В 1992 году Бхарат Бисвал начал свою работу в качестве аспиранта в Медицинском колледже Висконсина под руководством своего консультанта Джеймса С. Хайда и обнаружил, что мозг даже во время отдыха содержит информацию о его функциональной организации. Он использовал фМРТ, чтобы изучить, как различные области мозга взаимодействуют, когда мозг находится в состоянии покоя и не выполняет никаких активных задач. Хотя в то время исследования Бисвала в основном игнорировались и приписывались другому источнику сигнала, его техника нейровизуализации в состоянии покоя теперь широко копируется и считается действенным методом картирования.функциональные сети мозга. Картирование активности мозга в состоянии покоя открывает множество возможностей для исследований мозга и даже помогает врачам диагностировать различные заболевания мозга. [3]

Маркус Райхл

Эксперименты лаборатории невролога Маркуса Райхла в Медицинской школе Вашингтонского университета и других групп показали, что потребление энергии мозгом увеличивается менее чем на 5% от исходного уровня потребления энергии при выполнении целенаправленной умственной задачи. Эти эксперименты показали, что мозг постоянно активен с высоким уровнем активности, даже когда человек не занимается сфокусированной умственной работой (состояние покоя). Его лаборатория была в первую очередь сосредоточена на поиске основы для этого отдыха, и ей приписывают множество революционных открытий. К ним относятся относительная независимость кровотока и потребления кислорода во время изменений активности мозга, что обеспечило физиологическую основу фМРТ, а также открытие хорошо известной сети режима по умолчанию.. [17]

Связь [ править ]

Функциональный [ править ]

Функциональная связь - это связь между областями мозга, которые имеют общие функциональные свойства. Более конкретно, это можно определить как временную корреляцию между пространственно удаленными нейрофизиологическими событиями, выраженную как отклонение от статистической независимости этих событий в распределенных нейронных группах и областях. [18] Это относится как к исследованиям состояния покоя, так и к исследованиям состояния задачи. В то время как функциональная связность может относиться к корреляциям между субъектами, прогонами, блоками, испытаниями или отдельными временными точками, функциональная связность в состоянии покоя фокусируется на связности, оцениваемой через отдельные жирные точки времени в условиях покоя. [19] Функциональная связность также была оценена с использованием временных рядов перфузии, взятых с помощью перфузионной фМРТ с меткой артериального спина.[20] МРТ с функциональной связью (fcMRI), которая может включать в себя фМРТ в состоянии покоя и МРТ по задачам, когда-нибудь может помочь поставить более точные диагнозы психических расстройств, таких как биполярное расстройство, а также может помочь в понимании развития и прогрессирования пост- травматическое стрессовое расстройство, а также оценить эффект от лечения. [21] Функциональная связность была предложена как выражение сетевого поведения, лежащего в основе когнитивной функции высокого уровня, частично потому, что, в отличие от структурной связности, функциональная связность часто изменяется на порядок секунд, как в случае динамической функциональной связности .

Сети [ править ]

Исследование, показывающее четыре функциональные сети, которые оказались очень согласованными по предметам. Эти модули включают зрительную (желтый), сенсорно-моторную (оранжевый) и базальные ганглии (красный) коры, а также сеть режимов по умолчанию (задняя поясная извилина, нижние теменные доли и медиальная лобная извилина; темно-бордовый).

Сеть в режиме по умолчанию [ править ]

Сеть режима по умолчанию (DMN) - это сеть областей мозга, которые активны, когда человек бодрствует и находится в состоянии покоя. [22] Сеть режима по умолчанию - это взаимосвязанная и анатомически определенная система мозга, которая предпочтительно активируется, когда люди сосредотачиваются на внутренних задачах, таких как мечтания, видение будущего, получение воспоминаний и оценка точек зрения других. [23] Это отрицательно коррелирует с системами мозга, которые сосредотачиваются на внешних визуальных сигналах. Это одна из наиболее изученных сетей, присутствующих в состоянии покоя, и одна из наиболее легко визуализируемых сетей. [24]

Другие сети состояния покоя [ править ]

В зависимости от метода анализа состояния покоя исследования функциональной связности выявили ряд нейронных сетей, которые в результате оказываются прочно функционально связанными во время отдыха. Ключевые сети, также называемые компонентами, о которых чаще всего сообщают, включают: DMN, сенсорный / моторный компонент, компонент исполнительного контроля , до трех различных визуальных компонентов, два латерализованных фронтальных / теменных компонента, слуховой компонент и височный компонент. / теменный компонент. [25]Как уже сообщалось, эти сети состояния покоя состоят из анатомически разделенных, но функционально связанных областей, демонстрирующих высокий уровень коррелированной активности ЖИВОГО сигнала. Было обнаружено, что эти сети довольно согласованы в разных исследованиях, несмотря на различия в методах сбора и анализа данных. [25] [26] Важно отметить, что большинство этих компонентов состояния покоя представляют известные функциональные сети, то есть области, которые, как известно, разделяют и поддерживают когнитивные функции. [7]

Анализ данных [ править ]

Обработка данных [ править ]

Существует множество программ для обработки и анализа данных фМРТ в состоянии покоя. Некоторые из наиболее часто используемых программ включают SPM , AFNI , FSL (особенно Melodic для ICA), CONN , C-PAC и Connectome Computation System ( CCS ).

Методы анализа [ править ]

Существует множество методов получения и обработки данных rsfMRI. Наиболее популярные методы анализа сосредоточены либо на независимых компонентах, либо на областях корреляции.

Независимый компонентный анализ [ править ]

Независимый компонентный анализ (ICA) - полезный статистический подход к обнаружению сетей в состоянии покоя. ICA разделяет сигнал на неперекрывающиеся пространственные и временные компоненты. Он сильно управляется данными и позволяет лучше удалять зашумленные компоненты сигнала (движение, дрейф сканера и т. Д.). Также было показано, что он надежно извлекает сеть с режимом по умолчанию, а также многие другие сети с очень высокой согласованностью. [27] [28] ICA остается в авангарде методов исследования. [29]

Региональный анализ [ править ]

Другие методы наблюдения за сетями и связностью в мозгу включают методы анализа d-картирования на основе семян и области интереса (ROI). В этих случаях сигнал только от определенного вокселя или кластера вокселей, известного как начальная точка или ROI, используется для расчета корреляций с другими вокселями мозга. Это обеспечивает гораздо более точное и подробное рассмотрение конкретных подключений в интересующих областях мозга. [30] [31] Общая взаимосвязь между областью интереса (например, префронтальной корой) и всеми другими вокселами мозга также может быть усреднена, обеспечивая измерение глобальной связи мозга (GBC), специфичной для этой области интереса. [32]

Другие методы для характеристики сетей в состоянии покоя включают частичную корреляцию, когерентность и частичную когерентность, фазовые отношения, динамическое расстояние деформации времени , кластеризацию и теорию графов. [33] [34] [35]

Надежность и воспроизводимость [ править ]

Функциональная магнитно-резонансная томография в состоянии покоя (RFMRI) может отображать низкочастотные флуктуации спонтанной активности мозга, представляя собой популярный инструмент для макромасштабной функциональной коннектомики для характеристики межиндивидуальных различий в нормальной функции мозга, ассоциациях мозг-мозг и различные расстройства. Это предполагает надежность и воспроизводимость широко используемых показателей функциональной коннектомики человеческого мозга на основе rfMRI. Эти показатели обладают огромным потенциалом ускорения идентификации биомаркеров различных заболеваний головного мозга, что требует в первую очередь повышения надежности и воспроизводимости. [36]

Комбинирование методов визуализации [ править ]

Это изображение получено в результате исследования с использованием как фМРТ, так и ЭЭГ в состоянии покоя. В левом ряду показаны сагиттальные, коронарные и горизонтальные срезы десяти RSN. Справа отображаются ковариация и t-карты для 8 частотных диапазонов.

фМРТ с ЭЭГ [ править ]

Многие специалисты по визуализации считают, что для получения наилучшего сочетания пространственной и временной информации от активности мозга необходимо одновременно использовать как фМРТ, так и электроэнцефалографию (ЭЭГ). Этот двойной метод сочетает хорошо задокументированную способность ЭЭГ характеризовать определенные состояния мозга с высоким временным разрешением и выявлять патологические паттерны, а также способность фМРТ (недавно обнаруженная и менее понятная) отображать динамику крови по всему мозгу с высоким пространственным разрешением. До сих пор ЭЭГ-фМРТв основном рассматривался как метод фМРТ, в котором синхронно полученная ЭЭГ используется для характеристики активности мозга («состояния мозга») во времени, позволяя картировать (например, посредством статистического параметрического картирования) связанные гемодинамические изменения. [37]

Клиническая ценность этих результатов является предметом текущих исследований, но недавние исследования предполагают приемлемую надежность исследований ЭЭГ-фМРТ и лучшую чувствительность сканера с большим полем зрения. Помимо эпилепсии, ЭЭГ-фМРТ использовалась для изучения связанных с событиями (вызванных внешними стимулами) реакций мозга и предоставила новые важные сведения об исходной активности мозга во время бодрствования и сна в состоянии покоя. [38]

ФМРТ с ТМС [ править ]

Транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС) использует небольшие и относительно точные магнитные поля для стимуляции областей коры без опасных инвазивных процедур. Когда эти магнитные поля стимулируют область коры головного мозга, фокусный кровоток увеличивается в месте стимуляции, а также в удаленных местах, анатомически связанных с местом стимуляции. Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) может затем использоваться для визуализации мозга и изменений кровотока, и результаты показывают очень похожие области сетей, подтверждающих подключение, обнаруженные в исследованиях фМРТ, и TMS также может использоваться для поддержки и предоставления более подробной информации о связанных областях. . [39]

Возможные ловушки [ править ]

Дополнительная информация: Функциональная магнитно-резонансная томография § Проблемы фМРТ

Потенциальными ошибками при использовании rsfMRI для определения функциональной целостности сети являются загрязнение BOLD-сигнала источниками физиологического шума, такими как частота сердечных сокращений, дыхание [40] [41] и движение головы. [42] [43] [44] [45] Эти смешивающие факторы часто могут искажать результаты в исследованиях, в которых пациентов сравнивают со здоровыми людьми из контрольной группы, в сторону предполагаемых эффектов, например, более низкая согласованность может быть обнаружена в сети по умолчанию у пациента. группы, в то время как группы пациентов также больше перемещались во время сканирования. Также было показано, что использование глобальной регрессии сигналов может создавать искусственные корреляции между небольшим количеством сигналов (например, двумя или тремя). [46]К счастью, мозг получает множество сигналов. [47]

Текущие и будущие приложения [ править ]

Исследования с использованием фМРТ в состоянии покоя могут быть применены в клиническом контексте, в том числе для оценки многих различных заболеваний и психических расстройств . [48]

Состояние заболевания и изменения функциональной связности в состоянии покоя [ править ]

  • Болезнь Альцгеймера : снижение связи [49]
  • Легкие когнитивные нарушения : нарушение связи [50]
  • Аутизм : нарушение связи [51] [52]
  • Депрессия и эффекты лечения антидепрессантами : нарушение связи [53] [54] [55] [56]
  • Биполярное расстройство и эффекты стабилизаторов настроения : нарушение связи и сетевых свойств [57] [58] [59] [60]
  • Шизофрения : нарушенные сети [61]
  • Синдром дефицита внимания с гиперактивностью (СДВГ): измененные «небольшие сети» и изменения таламуса [62]
  • Старение мозга : нарушение работы систем мозга и двигательной сети [49]
  • Эпилепсия : нарушение и уменьшение / увеличение связи [63]
  • Болезнь Паркинсона : нарушение связи [64]
  • Обсессивно-компульсивное расстройство : увеличение / уменьшение возможности подключения [65]
  • Болевое расстройство : нарушение связи [66] [67]
  • Нервная анорексия : нарушения связности внутри кортиколимбической цепи и коры островка [68]

Другие типы текущих и будущих клинических применений фМРТ в состоянии покоя включают выявление групповых различий в заболеваниях мозга, получение диагностической и прогностической информации, продольные исследования и эффекты лечения, кластеризацию в гетерогенных состояниях болезни, а также предоперационное картирование и целевое вмешательство. [69] Поскольку измерения состояния покоя не имеют когнитивных требований (вместо психологических экспериментов, включая задания), людей с когнитивными нарушениями также можно легко измерить.

См. Также [ править ]

  • Список функционального программного обеспечения для подключения
  • Вычисление медицинских изображений

Ссылки [ править ]

  1. ^ Смит, Стивен М; Андерссон, Джеспер; Ауэрбах, Эдвард Дж .; Бекманн, Кристиан Ф; Бийстербош, Жанин; Дуод, Гвенаэль; Дафф, Юджин; Файнберг, Дэвид А; Гриффанти, Людовика (2013-10-15). «ФМРТ в состоянии покоя в проекте Human Connectome» . NeuroImage . 80 : 144–168. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2013.05.039 . ISSN  1053-8119 . PMC  3720828 . PMID  23702415 .
  2. ^ а б Бхушан, Читреш; Чонг, Минци; Чхве, Соён; Джоши, Ананд А .; Халдар, Джастин П .; Дамасио, Ханна; Лихи, Ричард М. (8 июля 2016 г.). «Временная нелокальная фильтрация средств выявляет корковые взаимодействия всего мозга в реальном времени в покоящейся фМРТ» . PLOS ONE . 11 (7): e0158504. Bibcode : 2016PLoSO..1158504B . DOI : 10.1371 / journal.pone.0158504 . ISSN 1932-6203 . PMC 4938391 . PMID 27391481 .   
  3. ^ a b Biswal, BB (2012). «ФМРТ в состоянии покоя: личная история. [Обзор]». NeuroImage . 62 (2): 938–944. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2012.01.090 . PMID 22326802 . 
  4. ^ Бакнер, RL; Криенен, FM; Йео, БТ (2013). «Возможности и ограничения МРТ внутренней функциональной связности». Природа Неврологии . 16 (7): 832–837. DOI : 10.1038 / nn.3423 . PMID 23799476 . 
  5. ^ Шараев, Максим Г .; Завьялова Виктория В .; Ушаков, Вадим Л .; Карташов, Сергей И .; Величковский, Борис М. (2016). «Эффективное подключение в сети с режимом по умолчанию: динамическое моделирование причинно-следственных связей данных fMRI в состоянии покоя» . Границы нейробиологии человека . 10 : 14. DOI : 10,3389 / fnhum.2016.00014 . PMC 4740785 . PMID 26869900 .  
  6. ^ Biswal, BB (2011). «Функциональная связность в состоянии покоя». Биологическая психиатрия . 69 (9): 200С. DOI : 10.1016 / j.biopsych.2011.03.032 .
  7. ^ a b Rosazza, C .; Минати, Л. (2011). «Сети мозга в состоянии покоя: обзор литературы и клиническое применение». Neurol Sci . 32 (5): 773–785. DOI : 10.1007 / s10072-011-0636-у . PMID 21667095 . 
  8. ^ Коул, Дэвид М .; Смит, Стивен М .; Бекманн, Кристиан Ф. (2010). «Достижения и подводные камни в анализе и интерпретации данных FMRI в состоянии покоя» . Границы системной нейробиологии . 4 : 8. DOI : 10,3389 / fnsys.2010.00008 . PMC 2854531 . PMID 20407579 .  
  9. ^ DeYoe, EA; Bandettini, P .; Neitz, J .; Miller, D .; Винанс, П. (1994). «Функциональная магнитно-резонансная томография (ФМРТ) мозга человека». J Neurosci Methods . 54 (2): 171–187. DOI : 10.1016 / 0165-0270 (94) 90191-0 . PMID 7869750 . 
  10. ^ Bandettini, PA (2009). «Семь тем в функциональной магнитно-резонансной томографии» . J Integr Neurosci . 8 (3): 371–403. DOI : 10.1142 / s0219635209002186 . PMC 3143579 . PMID 19938211 .  
  11. ^ Bandettini, P (2007). «Функциональная МРТ сегодня». Int J Psychophysiology . 63 (2): 138–145. DOI : 10.1016 / j.ijpsycho.2006.03.016 . PMID 16842871 . 
  12. ^ Корхонен, V; и другие. (2014). «Синхронная многомасштабная среда нейровизуализации для критически подобранного физиологического анализа функции мозга: концепция гептасканирования» . Brain Connect . 4 (9): 677–689. DOI : 10,1089 / brain.2014.0258 . PMC 4238249 . PMID 25131996 .  
  13. ^ Чуанг, KH .; и другие. (2008). «Картирование функциональной связности в состоянии покоя с помощью перфузионной МРТ» . NeuroImage . 40 (4): 1595–605. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2008.01.006 . PMC 2435272 . PMID 18314354 .  
  14. ^ Huettel, SA; Песня, AW; Маккарти, Г. (2009), Функциональная магнитно-резонансная томография (2-е изд.), Массачусетс: Sinauer, ISBN 978-0-87893-286-3 
  15. ^ Damoiseaux, JS; Rombouts, S .; Баркгоф, Ф .; Scheltens, P .; Стам, CJ; Смит, С. М.; и другие. (2006). «Согласованные сети состояния покоя среди здоровых субъектов» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 103 (37): 13848–13853. Bibcode : 2006PNAS..10313848D . DOI : 10.1073 / pnas.0601417103 . PMC 1564249 . PMID 16945915 .  
  16. ^ Guerra-Carrillo, B .; Mackey, AP; Bunge, SA (21 февраля 2014 г.). «ФМРТ в состоянии покоя: окно в пластичность человеческого мозга». Невролог . 20 (5): 522–533. DOI : 10.1177 / 1073858414524442 . PMID 24561514 . 
  17. ^ Фокс, доктор медицины; Снайдер, Аризона; Винсент, JL; Corbetta, M .; Ван Эссен, округ Колумбия; Райхл, МЭ (2005). «Человеческий мозг внутренне организован в динамические, антикоррелированные функциональные сети» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 102 (27): 9673–9678. Bibcode : 2005PNAS..102.9673F . DOI : 10.1073 / pnas.0504136102 . PMC 1157105 . PMID 15976020 .  
  18. ^ Biswal, BB; VanKylen, J .; Гайд, JS (1997). «Одновременная оценка потока и сигналов BOLD в функциональных картах связности в состоянии покоя». ЯМР в биомедицине . 10 (4–5): 165–170. DOI : 10.1002 / (sici) 1099-1492 (199706/08) 10: 4/5 <165 :: aid-nbm454> 3.0.co; 2-7 .
  19. ^ Friston, K (2009). «Причинное моделирование и взаимосвязь мозга в функциональной магнитно-резонансной томографии. [Редакционный материал]» . PLOS Биология . 7 (2): 220–225. DOI : 10.1371 / journal.pbio.1000033 . PMC 2642881 . PMID 19226186 .  
  20. ^ Fernandez-Seara, MA (2011). «Влияние метоклопрамида на церебральный кровоток в покое и функциональную связность: исследование перфузионной МРТ у здоровых добровольцев» . Br J Pharmacol . 163 (8): 1639–52. DOI : 10.1111 / j.1476-5381.2010.01161.x . PMC 3166692 . PMID 21175574 .  
  21. ^ Смит, SM (2012). «Будущее FMRI-связи». NeuroImage . 62 (2): 1257–1266. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2012.01.022 . PMID 22248579 . 
  22. ^ Raichle, ME (2015). «Сеть режима мозга по умолчанию». Ежегодный обзор нейробиологии . 38 (1): 433–447. DOI : 10.1146 / annurev-neuro-071013-014030 . PMID 25938726 . 
  23. ^ Greicius, MD; Краснов, Б .; Reiss, AL; Менон, В. (2003). «Функциональная связь в покоящемся мозгу: сетевой анализ гипотезы режима по умолчанию» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 100 (1): 253–258. Bibcode : 2003PNAS..100..253G . DOI : 10.1073 / pnas.0135058100 . PMC 140943 . PMID 12506194 .  
  24. Перейти ↑ Buckner, RL (2012). «Случайное открытие сети мозга по умолчанию». NeuroImage . 62 (2): 1137–1145. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2011.10.035 . PMID 22037421 . 
  25. ^ a b Мусса, Миннесота; Стин, MR; Laurienti, PJ; Хаясака, С. (2012). «Согласованность сетевых модулей в данных коннектома FMRI в состоянии покоя» . PLOS ONE . 7 (8): e44428. Bibcode : 2012PLoSO ... 744428M . DOI : 10.1371 / journal.pone.0044428 . PMC 3432126 . PMID 22952978 .  
  26. ^ Ли, MH; Хакер, CD; Снайдер, Аризона; Corbetta, M .; Zhang, DY; Leuthardt, EC; и другие. (2012). «Кластеризация сетей состояния покоя» . PLOS ONE . 7 (7): 7. Bibcode : 2012PLoSO ... 740370L . DOI : 10.1371 / journal.pone.0040370 . PMC 3392237 . PMID 22792291 .  
  27. ^ Кивиниеми, Веса Дж .; Кантола, Джуха-Хейкки; Яухиайнен, Юкка; Hyvärinen, Aapo; Тервонен, Осмо (2003). «Независимый компонентный анализ недетерминированных источников сигнала фМРТ». NeuroImage . 19 (2 Pt 1): 253–260. DOI : 10.1016 / S1053-8119 (03) 00097-1 . PMID 12814576 . 
  28. ^ Бекманн, CF; DeLuca, M .; Девлин, JT; Смит, С.М. (2005). «Исследования связности в состоянии покоя с использованием независимого компонентного анализа» . Философские труды Королевского общества B: биологические науки . 360 (1457): 1001–1013. DOI : 10.1098 / rstb.2005.1634 . PMC 1854918 . PMID 16087444 .  
  29. ^ Calhoun, VD; де Ласи, Н. (ноябрь 2017 г.). «Десять ключевых наблюдений по анализу данных функциональной МРТ в состоянии покоя с использованием независимого компонентного анализа» . Клиники нейровизуализации Северной Америки . 27 (4): 561–579. DOI : 10.1016 / j.nic.2017.06.012 . PMC 5657522 . PMID 28985929 .  
  30. ^ Маргулис, DS; Келли, AMC; Уддин, LQ; Biswal, BB; Castellanos, FX; Милхэм, член парламента (2007). «Картирование функциональной связности передней поясной коры». NeuroImage . 37 (2): 579–588. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2007.05.019 . PMID 17604651 . 
  31. ^ Ван Дейк, КРА; Хедден, Т; Венкатараман, А; Evans, KC; Лазарь, ЮЗ; Бакнер, Р.Л. (2010). «Внутренняя функциональная связь как инструмент человеческой коннектомики: теория, свойства и оптимизация» . Журнал нейрофизиологии . 103 (1): 297–321. DOI : 10,1152 / jn.00783.2009 . PMC 2807224 . PMID 19889849 .  
  32. ^ Коул, Майкл В .; Яркони, Тал; Репов, Грега; Античевич, Алан; Бравер, Тодд С. (27.06.2012). «Глобальная связь префронтальной коры предсказывает когнитивный контроль и интеллект» . Журнал неврологии . 32 (26): 8988–8999. DOI : 10.1523 / JNEUROSCI.0536-12.2012 . ISSN 0270-6474 . PMC 3392686 . PMID 22745498 .   
  33. ^ Чанг, C .; Гловер, Г. Х. (2010). «Частотно-временная динамика связности мозга в состоянии покоя, измеренная с помощью фМРТ» . NeuroImage . 50 (1): 81–98. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.011 . PMC 2827259 . PMID 20006716 .  
  34. ^ Фариа, А.В.; Joel, SE; Zhang, YJ; Оиси, К .; ван Жил, PCM; Миллер, Мичиган; и другие. (2012). «Атласный анализ функциональной связности в состоянии покоя: оценка воспроизводимости и многомодальные исследования корреляции анатомических функций» . NeuroImage . 61 (3): 613–621. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2012.03.078 . PMC 3358461 . PMID 22498656 .  
  35. ^ Meszlényi, Регина J .; Германн, Петра; Буза, Кристиан; Гал, Виктор; Виднянски, Золтан (01.01.2017). «Функциональный анализ связности фМРТ в состоянии покоя с использованием динамического преобразования времени» . Границы неврологии . 11 : 75. DOI : 10,3389 / fnins.2017.00075 . PMC 5313507 . PMID 28261052 .  
  36. ^ Цзо, XN; Син, XX (2014). «Тестирование и повторное тестирование надежности измерений FMRI в состоянии покоя в функциональной коннектомике человеческого мозга: перспектива системной нейробиологии». Неврология и биоповеденческие обзоры . 45 : 100–118. DOI : 10.1016 / j.neubiorev.2014.05.009 . PMID 24875392 . 
  37. ^ Majeed, W .; Magnuson, M .; Кейльхольц, SD (2009). «Пространственно-временная динамика низкочастотных колебаний в BOLD фМРТ крысы» . Журнал магнитно-резонансной томографии . 30 (2): 384–393. DOI : 10.1002 / jmri.21848 . PMC 2758521 . PMID 19629982 .  
  38. ^ Кейлхольц, SD; Magnuson, M .; Томпсон, Г. (2010). «Оценка основанных на данных подходов сетевого анализа для функциональной связности МРТ». Структура и функции мозга . 215 (2): 129–140. DOI : 10.1007 / s00429-010-0276-7 . PMID 20853181 . 
  39. ^ Фокс, доктор медицины; Халко, Массачусетс; Эльдаеф, MC; Паскуаль-Леоне А. (2012). «Измерение и управление связью мозга с помощью магнитно-резонансной томографии функциональной связи в состоянии покоя (fcMRI) и транскраниальной магнитной стимуляции (TMS)» . NeuroImage . 62 (4): 2232–2243. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2012.03.035 . PMC 3518426 . PMID 22465297 .  
  40. ^ Бирн, РМ; Diamond, JB; Смит, Массачусетс; Бандеттини, Пенсильвания (2006). «Разделение колебаний, связанных с респираторными вариациями, от колебаний, связанных с нейрональной активностью, в фМРТ». NeuroImage . 31 (4): 1536–1548. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2006.02.048 . PMID 16632379 . 
  41. ^ Chang, C., Glover, GH, 2009. Взаимосвязь между дыханием, CO (2) в конце выдоха и жирными сигналами в фМРТ в состоянии покоя. NeuroImage.
  42. ^ Ing, A; Шварцбауэр, C (2012). «Подход с двойным эхом к коррекции движения для исследования функциональной связности». NeuroImage . 63 (3): 1487–1497. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2012.07.042 . PMID 22846657 . 
  43. ^ Ван Дейк, КРА; Sabuncu, MR; Бакнер, Р.Л. (2012). «Влияние движения головы на внутреннюю функциональную связность МРТ» . NeuroImage . 59 (1): 431–438. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2011.07.044 . PMC 3683830 . PMID 21810475 .  
  44. ^ Мощность, JD; Barnes, KA; Снайдер, Аризона; Schlaggar, BL; Петерсен, С.Е. (2012). «Ложные, но систематические корреляции в функциональной связности сетей МРТ возникают из-за движения объекта» . NeuroImage . 59 (3): 2142–2154. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2011.10.018 . PMC 3254728 . PMID 22019881 .  
  45. ^ Satterthwaite, TD; Wolf, DH; Loughead, J .; Ruparel, K .; Эллиотт, Массачусетс; Hakonarson, H .; Гур, RC; Гур, Р. Э. (2012). «Влияние движения головы в сканере на множественные показатели функциональной связи: актуальность для исследований нейроразвития у молодежи» . NeuroImage . 60 (1): 623–632. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2011.12.063 . PMC 3746318 . PMID 22233733 .  
  46. ^ Саад, ZS; Готтс, SJ; Murpy, K .; Chen, G .; Jo, HJ; Martin, A .; Кокс, RW (2012). «Проблемы в покое: как модели корреляции и групповые различия искажаются после глобальной регрессии сигнала» . Связь мозга . 2 (1): 25–32. DOI : 10,1089 / brain.2012.0080 . PMC 3484684 . PMID 22432927 .  
  47. ^ Кордес, D .; Нанди, Р.Р. (2006). «Оценка внутренней размерности данных фМРТ». NeuroImage . 29 (1): 145–154. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2005.07.054 . PMID 16202626 . 
  48. ^ Holtbernd, F .; Эйдельберг, Д. (2012). «Функциональные сети мозга при двигательных расстройствах: последние достижения» . Текущее мнение в неврологии . 25 (4): 392–401. DOI : 10.1097 / wco.0b013e328355aa94 . PMC 4554600 . PMID 22710361 .  
  49. ^ а б Ли, Р., Ву, X., Чен, К., Флейшер, А.С., Рейман, Э.М., и Яо, Л. (2012). Изменения направленной связности между сетями состояния покоя при болезни Альцгеймера. AJNR Am J Neuroradiol.
  50. ^ Liang, P .; Wang, Z .; Ян, Й .; Ли К. (2012). «Три подсистемы нижней теменной коры по-разному поражаются при легких когнитивных нарушениях». Журнал болезни Альцгеймера . 30 (3): 475–487. DOI : 10,3233 / JAD-2012-111721 . PMID 22451310 . 
  51. ^ Мюллер, РА .; Shih, P .; Keehn, B .; Deyoe, J .; Leyden, K .; Шукла, Д. (2011). «Недостаточно подключены, но как? Обзор исследований функциональной связности МРТ при расстройствах аутистического спектра» . Кора головного мозга . 21 (10): 2233–2243. DOI : 10.1093 / cercor / bhq296 . PMC 3169656 . PMID 21378114 .  
  52. ^ Vigneshwaran S, Mahanand BS, Suresh S, Sundararajan N. Выявление различий в деятельности мозга и точное обнаружение расстройства аутистического спектра с использованием функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя: подход с пространственной фильтрацией. Анализ медицинских изображений . 2017; 35: 375–389. DOI : 10.1016 / j.media.2016.08.003 .
  53. ^ Ананд, А; Ли, У; Ван, Y; Ву, Дж; Gao, S; Калнин, А; и другие. (2005). «Активность и связь контура регулирования настроения при депрессии: исследование функционального магнитного резонанса». Биологическая психиатрия . 57 (10): 1079–88. DOI : 10.1016 / j.biopsych.2005.02.021 . PMID 15866546 . 
  54. ^ Greicius, MD; Флорес, BH; Menon, V; Glover, GH; Солвасон, HB; Kenna, H; и другие. (2007). «Функциональная связь в состоянии покоя при большой депрессии: аномально повышенный вклад субгенуальной поясной коры и таламуса» . Биологическая психиатрия . 62 (5): 429–37. DOI : 10.1016 / j.biopsych.2006.09.020 . PMC 2001244 . PMID 17210143 .  
  55. ^ Ананд, Амит; Ли, Ю; Ван, Ян; У, Цзинвэй; Гао, Судзюань; Бухари, Лубна; Мэтьюз, Винсент П.; Калнин Андрей; Лоу, Марк Дж (июль 2005 г.). «Эффект антидепрессанта на связность цепи регуляции настроения: исследование с помощью фМРТ» . Нейропсихофармакология . 30 (7): 1334–1344. DOI : 10.1038 / sj.npp.1300725 . ISSN 1740-634X . PMID 15856081 .  
  56. ^ Ананд, Амит; Ли, Ю; Ван, Ян; Гарднер, Кэтрин; Лоу, Марк Дж. (2007-07-01). «Взаимные эффекты лечения антидепрессантами на активность и взаимосвязь цепи регуляции настроения: исследование с помощью фМРТ» . Журнал нейропсихиатрии и клинической неврологии . 19 (3): 274–282. DOI : 10,1176 / jnp.2007.19.3.274 . ISSN 0895-0172 . PMC 3465666 . PMID 17827412 .   
  57. ^ Ананд, А; Ли, У; Ван, Y; Лоу, MJ; Джемидзич, М (2009). «Нарушения кортиколимбической связи в состоянии покоя при немедикаментозном биполярном расстройстве и униполярной депрессии» . Психиатрические исследования: нейровизуализация . 171 (3): 189–98. DOI : 10.1016 / j.pscychresns.2008.03.012 . PMC 3001251 . PMID 19230623 .  
  58. ^ Спилберг, Джеффри М; Билл, Эрик Б. Халвершорн, Лесли А.; Алтынай, Мурат; Карне, Хариш; Ананд, Амит (декабрь 2016 г.). «Нарушения сети мозга в состоянии покоя, связанные с гипоманией и депрессией при биполярном расстройстве без лекарств» . Нейропсихофармакология . 41 (13): 3016–3024. DOI : 10.1038 / npp.2016.112 . ISSN 1740-634X . PMC 5101549 . PMID 27356764 .   
  59. ^ Алтынай, Мурат I .; Hulvershorn, Leslie A .; Карне, Хариш; Билл, Эрик Б.; Ананд, Амит (2015-12-20). «Дифференциальная функциональная связь состояния покоя полосатых субрегионов при биполярной депрессии и гипомании» . Связь мозга . 6 (3): 255–265. DOI : 10,1089 / brain.2015.0396 . ISSN 2158-0014 . PMC 4827275 . PMID 26824737 .   
  60. ^ Алтынай, Мурат; Карне, Хариш; Ананд, Амит (2018). «Монотерапия литием, связанная с клиническими улучшениями, влияет на связь состояния покоя миндалевидного тела и вентромедиальной префронтальной коры при биполярном расстройстве» . Журнал аффективных расстройств . 225 : 4–12. DOI : 10.1016 / j.jad.2017.06.047 . PMC 5844774 . PMID 28772145 .  
  61. ^ Venkataraman, A .; Whitford, TJ; Вестин, CF; Golland, P .; Кубицки, М. (2012). «Нарушения функциональной связи всего мозга в состоянии покоя при шизофрении» . Исследование шизофрении . 139 (1–3): 7–12. DOI : 10.1016 / j.schres.2012.04.021 . ЛВП : 1721,1 / 100215 . PMC 3393792 . PMID 22633528 .  
  62. ^ Уддин, LQ; Келли, AMC; Biswal, BB; Маргулис, Д.С. Shehzad, Z .; Shaw, D .; и другие. (2008). «Однородность сети показывает снижение целостности сети в режиме по умолчанию при СДВГ». Журнал методов неврологии . 169 (1): 249–254. DOI : 10.1016 / j.jneumeth.2007.11.031 . PMID 18190970 . 
  63. ^ Wurina, Zang; Чжао С.Г. (2012). «ФМРТ в состоянии покоя при эпилепсии» . Бюллетень неврологии . 28 (4): 449–455. DOI : 10.1007 / s12264-012-1255-1 . PMC 5561896 . PMID 22833042 .  
  64. ^ Tessitore, A .; Amboni, M .; Эспозито, Ф .; Руссо, А .; Picillo, M .; Marcuccio, L .; и другие. (2012). «Связь между мозгом в состоянии покоя у пациентов с болезнью Паркинсона и застывшей походкой». Паркинсонизм и связанные с ним расстройства . 18 (6): 781–787. DOI : 10.1016 / j.parkreldis.2012.03.018 . PMID 22510204 . 
  65. ^ Li, P .; Ли, SF; Донг, З.Ы .; Luo, J .; Хан, HY; Xiong, HF; и другие. (2012). «Измененные паттерны функциональной связи состояния покоя передней префронтальной коры при обсессивно-компульсивном расстройстве». NeuroReport . 23 (11): 681–686. DOI : 10.1097 / wnr.0b013e328355a5fe . PMID 22692554 . 
  66. ^ Отти, А; Guendel, H; Wohlschlager, A; Циммер, К; Нолл-Хусонг, М. (2013). «Частотные сдвиги в сети переднего режима по умолчанию и сети значимости при хроническом болевом расстройстве» . BMC Psychiatry . 13 : 84. DOI : 10,1186 / 1471-244x-13-84 . PMC 3616999 . PMID 23497482 .  
  67. ^ Отти, А; Guendel, H; Henningsen, P; Циммер, К; Wohlschlaeger, AM; Noll-Hussong, M (январь 2013 г.). «Функциональное сетевое соединение связанных с болью сетей состояния покоя при соматоформном болевом расстройстве: исследовательское исследование с помощью фМРТ» . J Psychiatry Neurosci . 38 (1): 57–65. DOI : 10,1503 / jpn.110187 . PMC 3529220 . PMID 22894821 .  
  68. ^ Годио S, L Wiemerslage, Брукс SJ, Schiöth HB (2016). «Систематический обзор исследований функциональной МРТ в состоянии покоя при нервной анорексии: доказательства нарушения функциональной связи в когнитивном контроле и интеграции визуально-пространственных и телесных сигналов» . Neurosci Biobehav Rev . 71 : 578–589. DOI : 10.1016 / j.neubiorev.2016.09.032 . PMID 27725172 . 
  69. ^ Фокс, доктор медицины; Грейциус, М. (2010). «Клинические приложения функциональной связности в состоянии покоя» . Front Syst Neurosci . 4 : 19. DOI : 10,3389 / fnsys.2010.00019 . PMC 2893721 . PMID 20592951 .