Функциональная магнитно-резонансная томография - Functional magnetic resonance imaging

"FMRI" перенаправляется сюда. Идентификатор ресурса управления сбоями см. OpenBSM.
Функциональная магнитно-резонансная томография
1206 FMRI.jpg
Изображение фМРТ с желтыми участками показывает повышенную активность по сравнению с контрольным условием.
Цельизмеряет активность мозга, обнаруживая изменения, связанные с кровотоком.

Функциональная магнитно-резонансная томография или же функциональная МРТ (фМРТ) измеряет активность мозга, обнаруживая изменения, связанные с кровоток.[1][2] Этот метод основан на том, что церебральный кровоток и активация нейронов взаимосвязаны. Когда какая-то область мозга используется, кровоток в этой области также увеличивается.[3]

Первичная форма фМРТ использует зависит от уровня кислорода в крови (ЖИРНЫЙ) контраст,[4] обнаружен Сэйдзи Огава в 1990 году. Это тип специализированного сканирования мозга и тела, используемый для картирования нервный деятельность в мозг или же спинной мозг людей или других животных путем визуализации изменения кровотока (гемодинамический ответ ), связанных с использованием энергии клетками мозга.[4] С начала 1990-х годов фМРТ стала доминировать картирование мозга исследование, потому что оно не требует, чтобы люди подвергались инъекциям или хирургическому вмешательству, глотали вещества или подвергались воздействию ионизирующего излучения.[5] Эта мера часто искажается шумом от различных источников; следовательно, для извлечения основного сигнала используются статистические процедуры. Результирующая активация мозга может быть графически представлена ​​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.[6] Другие методы получения контраста: маркировка артериального спина[7] и диффузная МРТ. Последняя процедура аналогична BOLD фМРТ, но обеспечивает контраст, основанный на величине диффузии молекул воды в головном мозге.

В дополнение к обнаружению ЖИРНЫХ ответов от активности, связанной с задачами / стимулами, фМРТ может измерять состояние покоя фМРТ, или фМРТ без задач, которая показывает исходную дисперсию испытуемых жирным шрифтом. Примерно с 1998 года исследования показали существование и свойства сеть в режиме по умолчанию (DMN), также известная как «Сеть состояний покоя» (RSN), функционально связанная нейронная сеть очевидных «состояний мозга».

ФМРТ используется в исследованиях и, в меньшей степени, в клинической работе. Он может дополнять другие измерения физиологии мозга, такие как: ЭЭГ и NIRS. Исследуются новые методы, улучшающие как пространственное, так и временное разрешение, и в них в основном используются биомаркеры, отличные от BOLD-сигнала. Некоторые компании разработали коммерческие продукты, такие как детекторы лжи, на основе методов фМРТ, но считается, что исследования недостаточно развиты для широкой коммерциализации.[8]

Обзор

Концепция фМРТ основана на более ранних МРТ технология сканирования и открытие свойств богатой кислородом крови. МРТ-сканирование мозга использует сильное постоянное статическое магнитное поле для выравнивания ядер в изучаемой области мозга. Затем применяется другое магнитное поле, градиентное, для пространственного определения местоположения различных ядер. Наконец, воспроизводится радиочастотный (RF) импульс, чтобы поднять ядра до более высоких уровней намагниченности, причем эффект теперь зависит от того, где они расположены. Когда РЧ-поле удаляется, ядра возвращаются в свое исходное состояние, а излучаемая ими энергия измеряется катушкой для воссоздания положения ядер. Таким образом, МРТ обеспечивает статическое структурное представление о мозговом веществе. Центральным направлением фМРТ было расширение возможностей МРТ для выявления функциональных изменений в головном мозге, вызванных нейрональной активностью. Эту связь обеспечивают различия в магнитных свойствах артериальной (богатой кислородом) и венозной (бедной кислородом) крови.[9]

Исследователь проверяет изображения фМРТ.
Исследователь проверяет изображения фМРТ

С 1890-х годов известно, что изменения в кровоток и оксигенация крови в мозг (вместе известные как гемодинамика ) тесно связаны с нейронной активностью.[10] Когда нейроны становятся активными, местный приток крови к этим областям мозга увеличивается, и примерно через 2 секунды богатая кислородом (насыщенная кислородом) кровь вытесняет обедненную кислородом (деоксигенированную) кровь. Он достигает пика в течение 4–6 секунд, а затем возвращается к исходному уровню (и обычно немного занижается). Кислород переносится гемоглобин молекула в красные кровяные тельца. Деоксигенированный гемоглобин (dHb) более магнитен (парамагнитный ), чем оксигенированный гемоглобин (Hb), который практически устойчив к магнетизму (диамагнитный ). Эта разница приводит к улучшенному MR-сигналу, поскольку диамагнитная кровь меньше мешает магнитному MR-сигналу. Это улучшение может быть отображено, чтобы показать, какие нейроны активны в данный момент.[11]

История

В конце 19 века Анджело Моссо изобрел «человеческий баланс циркуляции», который мог неинвазивным методом измерять перераспределение кровь во время эмоциональной и интеллектуальной деятельности.[12] Однако, хотя кратко упомянуто Уильям Джеймс в 1890 году детали и точная работа этих весов и эксперименты Моссо, выступавший с ним, оставался в значительной степени неизвестным до недавнего открытия оригинального инструмента, а также отчетов Моссо от Стефано Сандроне и коллеги.[13] Анджело Моссо расследовал несколько критических переменные которые по-прежнему актуальны в современной нейровизуализации, такие как 'соотношение сигнал шум ', соответствующий выбор экспериментального парадигма и необходимость одновременной регистрации различных физиологических параметры.[13] Рукописи Моссо не предоставляют прямых доказательств того, что весы действительно могли измерять изменения в мозговом кровотоке из-за познания,[13] однако современная реплика, выполненная Дэвидом Т. Филдом[14] с помощью современных методов обработки сигналов, недоступных для Mosso, продемонстрировал, что устройство балансировки этого типа способно обнаруживать изменения в объеме церебральной крови, связанные с познанием.[нужна цитата ]

В 1890 году Чарльз Рой и Чарльз Шеррингтон впервые экспериментально связал функцию мозга с его кровотоком, Кембриджский университет.[15] Следующим шагом к решению, как измерить приток крови к мозгу, был Линус Полинг '' и Чарльз Кориелл в 1936 году открыли, что богатая кислородом кровь с Hb слабо отталкивается магнитными полями, в то время как обедненная кислородом кровь с dHb притягивается магнитным полем, хотя и в меньшей степени, чем ферромагнитные элементы, такие как железо. Сэйдзи Огава в Лаборатории AT&T Bell признали, что это может быть использовано для увеличения МРТ, которое может изучать только статическую структуру мозга, поскольку различные магнитные свойства dHb и Hb, вызванные притоком крови к активированным областям мозга, вызовут измеримые изменения в сигнале МРТ. Жирный шрифт - контраст dHb на МРТ, обнаруженный в 1990 году Огавой. В плодотворном исследовании 1990 года, основанном на более ранней работе Тулборна и др., Огава и его коллеги сканировали грызунов в сильном магнитном поле (7,0Т ) МРТ. Чтобы управлять уровнем кислорода в крови, они изменили долю кислорода, которым дышали животные. По мере того, как эта пропорция уменьшалась, на МРТ была видна карта кровотока в головном мозге. Они проверили это, поместив пробирки с оксигенированной или деоксигенированной кровью и создав отдельные изображения. Они также показали, что изображения градиентного эха, которые зависят от формы потери намагниченности, называемой T2* распад, произвел лучшие изображения. Чтобы показать, что эти изменения кровотока связаны с функциональной активностью мозга, они изменили состав воздуха, которым дышали крысы, и сканировали их, отслеживая активность мозга с помощью ЭЭГ.[16] Первую попытку определить региональную активность мозга с помощью МРТ предприняли Белливо и его коллеги.[17] в Гарвардский университет с использованием контрастного вещества Магневист, ферромагнитного вещества, остающегося в кровотоке после внутривенной инъекции. Однако этот метод не пользуется популярностью при фМРТ человека из-за неудобства инъекции контрастного вещества и из-за того, что агент остается в крови только в течение короткого времени.[18]

Три исследования 1992 года были первыми, в которых использовался жирный контраст на людях. Кеннет Квонг и его коллеги, используя как градиентное эхо, так и восстановление с инверсией эхопланарное изображение (EPI) при напряженности магнитного поля 1,5 Тл опубликованы исследования, демонстрирующие явную активацию человеческого зрительная кора.[19] Таким образом, группа из Гарварда показала, что и кровоток, и объем крови увеличиваются локально в активности нервной ткани. Огава и другие провели аналогичное исследование, используя более сильное поле (4,0 Тл), и показали, что ЖИРНЫЙ сигнал зависит от потери намагниченности T2 *. Распад T2 * вызван намагниченными ядрами в объеме пространства, теряющими магнитную когерентность (поперечную намагниченность) как из-за столкновения друг с другом, так и из-за преднамеренных различий в напряженности приложенного магнитного поля в разных местах (неоднородность поля из-за пространственного градиента). Бандеттини и его коллеги использовали EPI при 1,5 Тл, чтобы продемонстрировать активацию в первичной моторной коре, области мозга на последней стадии схемы, контролирующей произвольные движения. Магнитные поля, последовательности импульсов, а также процедуры и методы, использованные в этих ранних исследованиях, все еще используются в современных исследованиях фМРТ. Но сегодня исследователи обычно собирают данные из большего количества срезов (используя более сильные магнитные градиенты), а также предварительно обрабатывают и анализируют данные с помощью статистических методов.[20]

Физиология

Мозг не хранит глюкозу, основной источник энергии. Когда нейроны становятся активными, для их возвращения в исходное состояние поляризации требуется активная перекачка ионов через мембраны нейрональных клеток в обоих направлениях. Энергия для тех ионные насосы в основном производится из глюкозы. Притекает больше крови для транспортировки большего количества глюкозы, а также приносит больше кислорода в виде оксигенированных молекул гемоглобина в красных кровяных тельцах. Это связано как с более высокой скоростью кровотока, так и с расширением кровеносных сосудов. Изменение кровотока локализовано в пределах 2–3 мм от места нервной активности. Обычно поступающий кислород превышает количество кислорода, потребляемого для сжигания глюкозы (еще не решено, является ли большая часть потребления глюкозы окислительной), и это вызывает чистое снижение деоксигенированного гемоглобина (dHb) в кровеносных сосудах этой области мозга. Это изменяет магнитные свойства крови, благодаря чему она меньше мешает намагничиванию и ее возможному распаду, вызванному процессом МРТ.[21]

Церебральный кровоток (CBF) по-разному соответствует потребляемой глюкозе в разных областях мозга. Первоначальные результаты показывают, что в таких регионах, как миндалина, базальный ганглий, таламус и поясная извилина, все они созданы для быстрого реагирования. В регионах, которые более продуманы, например, в боковых лобной и боковой теменный лепестки, вроде бы входящий поток меньше потребления. Это влияет на чувствительность BOLD.[22]

Гемоглобин отличается тем, как он реагирует на магнитные поля, в зависимости от того, имеет ли он связанную молекулу кислорода. Молекулу dHb больше привлекают магнитные поля. Следовательно, он искажает окружающее магнитное поле, индуцированное сканером МРТ, заставляя ядра терять намагниченность быстрее через T2* разлагаться. Таким образом, последовательности МР-импульсов, чувствительные к T2* показать больше МР-сигнала там, где кровь сильно насыщена кислородом, и меньше там, где его нет. Этот эффект увеличивается пропорционально квадрату силы магнитного поля. Следовательно, для сигнала фМРТ требуется как сильное магнитное поле (1,5 Тл или выше), так и последовательность импульсов, такая как EPI, которая чувствительна к T2* контраст.[23]

Физиологическая реакция кровотока в значительной степени определяет временную чувствительность, то есть то, насколько точно мы можем измерить, когда нейроны активны, с помощью жирной фМРТ. Основной параметр временного разрешения (время выборки) обозначен TR; TR диктует, как часто конкретный срез мозга возбуждается и теряет свою намагниченность. TR могут варьироваться от очень коротких (500 мс) до очень длинных (3 с). В частности, для фМРТ гемодинамический ответ длится более 10 секунд, увеличиваясь мультипликативно (то есть пропорционально текущему значению), достигая пика через 4-6 секунд, а затем мультипликативно снижаясь. Изменения в системе кровотока, сосудистой системы со временем интегрируют ответы на нейронную активность. Поскольку этот ответ представляет собой плавную непрерывную функцию, выборка с все более быстрыми TR не помогает; он просто дает больше точек на кривой отклика, которые в любом случае можно получить простой линейной интерполяцией. Экспериментальные парадигмы, такие как ошеломление при предъявлении стимула в различных испытаниях, могут улучшить временное разрешение, но уменьшают количество получаемых эффективных точек данных.[24]

Смелый гемодинамический ответ

Разрешение основных методов функциональной визуализации мозга

Изменение сигнала MR от активности нейронов называется гемодинамическим ответом (HDR). Он отстает от нейронных событий, запускающих его, на пару секунд, поскольку сосудистой системе требуется время, чтобы отреагировать на потребность мозга в глюкозе. С этого момента он обычно достигает пика примерно через 5 секунд после стимула. Если нейроны продолжают активироваться, скажем, от непрерывного стимула, пик переходит на плоское плато, в то время как нейроны остаются активными. После прекращения активности ЖИРНЫЙ сигнал падает ниже исходного уровня, базовой линии, и это явление называется недорезом. Со временем сигнал возвращается к исходному уровню. Есть некоторые свидетельства того, что постоянные метаболические потребности в определенной области мозга способствуют отставанию.[25]

Механизм, с помощью которого нервная система обеспечивает обратную связь с сосудистой системой о ее потребности в большем количестве глюкозы, частично является высвобождением глутамат как часть срабатывания нейронов. Этот глутамат влияет на близлежащие опорные клетки, астроциты, вызывая изменение кальций концентрация ионов. Это, в свою очередь, освобождает оксид азота в точке контакта астроцитов и кровеносных сосудов среднего размера артериолы. Оксид азота - это вазодилататор заставляя артериолы расширяться и втягивать больше крови.[26]

Один воксель Ответный сигнал с течением времени называется его временной шкалой. Как правило, нежелательный сигнал, называемый шумом, от сканера, случайной активности мозга и подобных элементов имеет такую ​​же мощность, как и сам сигнал. Чтобы их устранить, фМРТ многократно повторяют предъявление стимула.[27]

Пространственное разрешение

Пространственное разрешение исследования фМРТ означает, насколько хорошо оно распознает близлежащие местоположения. Он измеряется размером вокселей, как в МРТ. Воксель представляет собой трехмерный прямоугольный кубоид, размеры которого задаются толщиной среза, площадью среза и сеткой, наложенной на срез в процессе сканирования. Полноценные исследования мозга используют более крупные воксели, тогда как те, которые сосредоточены на конкретных областях интереса, обычно используют меньшие размеры. Размеры варьируются от 4 до 5 мм или с ламинарный разрешение фМРТ (lfMRI), до субмиллиметра.[28] Воксели меньшего размера содержат в среднем меньше нейронов, имеют меньший кровоток и, следовательно, имеют меньший сигнал, чем воксели большего размера. Меньшие воксели предполагают более длительное время сканирования, так как время сканирования напрямую увеличивается с количеством вокселей на срез и количеством срезов. Это может вызвать как дискомфорт для человека, находящегося внутри сканера, так и потерю сигнала намагничивания. Воксель обычно содержит несколько миллионов нейронов и десятки миллиардов нейронов. синапсы, при этом фактическое количество зависит от размера вокселя и области мозга, на которой выполняется изображение.[29]

Сосудистая артериальная система, снабжающая свежую кровь разветвляется на все меньшие и меньшие сосуды, когда она входит на поверхность мозга и в его области, что приводит к соединению капилляр кровать в мозгу. Дренажная система аналогично сливается на все большие и большие. вены поскольку он уносит обедненную кислородом кровь. Вклад dHb в сигнал фМРТ происходит как от капилляров вблизи области активности, так и от более крупных дренажных вен, которые могут находиться дальше. Для хорошего пространственного разрешения необходимо подавить сигнал от крупных вен, так как он не соответствует области, где находится нейронная активность. Это может быть достигнуто либо с помощью сильных статических магнитных полей, либо с помощью последовательностей импульсов спинового эха.[30] С их помощью фМРТ может исследовать пространственный диапазон от миллиметров до сантиметров и, следовательно, определять Площади Бродмана (сантиметры), подкорковые ядра, такие как хвостатый, скорлупа и таламус, и субполя гиппокампа, такие как комбинированные зубчатые извилины /CA3, CA1, и субикулум.[31]

Временное разрешение

Временное разрешение - это наименьший период нейронной активности, надежно выделенный с помощью фМРТ. Одним из элементов, определяющих это, является время выборки, TR. Однако ниже TR 1 или 2 секунды сканирование просто генерирует более четкие кривые HDR без добавления дополнительной информации (например, помимо того, что альтернативно достигается путем математической интерполяции зазоров кривой при более низком TR). Временное разрешение можно улучшить за счет ошеломляющего представления стимулов во время испытаний. Если одна треть испытаний данных отбирается нормально, одна треть - через 1, 4, 7 и т. Д., А последняя треть - через 2, 5 и 8 секунд, объединенные данные обеспечивают разрешение 1 с. , хотя и только с одной третью от общего числа событий.

Необходимое временное разрешение зависит от времени обработки мозгом различных событий. Примером широкого диапазона здесь является система обработки изображений. То, что видит глаз, регистрируется фоторецепторами сетчатки в течение миллисекунды или около того. Эти сигналы попадают в первичную зрительную кору через таламус за десятки миллисекунд. Активность нейронов, связанная с актом зрения, длится более 100 мс. Быстрая реакция, например поворот, чтобы избежать автомобильной аварии, занимает около 200 мс. Примерно через полсекунды наступает осознание и размышление об инциденте. Воспоминание о подобном событии может занять несколько секунд, а эмоциональные или физиологические изменения, такие как возбуждение страха, могут длиться минуты или часы. Усвоенные изменения, такие как распознавание лиц или сцен, могут длиться дни, месяцы или годы. Большинство экспериментов с фМРТ изучают процессы в головном мозге, которые длятся несколько секунд, а исследование занимает несколько десятков минут. Субъекты могут двигать головой в это время, и это движение головы необходимо исправить. То же самое с течением времени и в базовом сигнале. Скука и обучение могут изменить как поведение субъекта, так и когнитивные процессы.[32]

Линейное сложение из множественной активации

Когда человек выполняет две задачи одновременно или внахлест, ожидается, что ЖИРНЫЙ ответ будет линейно увеличиваться. Это фундаментальное предположение многих исследований фМРТ, основанное на том принципе, что можно ожидать, что непрерывно дифференцируемые системы будут вести себя линейно, когда возмущения малы; они линейны до первого порядка. Линейное сложение означает, что единственная операция, разрешенная для отдельных ответов до того, как они будут объединены (сложены вместе), - это отдельное масштабирование каждого из них. Поскольку масштабирование - это просто умножение на постоянное число, это означает, что событие, которое вызывает, скажем, в два раза больше нейронной реакции, чем другое, может быть смоделировано как первое событие, представленное дважды одновременно. Тогда HDR для удвоенного события просто вдвое больше, чем для одиночного события.

В той степени, в которой поведение является линейным, динамика ЖИВОЙ реакции на произвольный стимул может быть смоделирована путем свертки этого стимула с импульсной ЖИВОЙ реакцией. Точное моделирование хода времени важно для оценки ЖИВОЙ величины отклика.[33][34]

Это сильное предположение было впервые изучено в 1996 году Бойнтоном и его коллегами, которые проверили влияние на первичную зрительную кору головного мозга паттернов, мерцающих 8 раз в секунду и представленных в течение 3–24 секунд. Их результат показал, что при увеличении визуального контраста изображения форма HDR осталась прежней, но его амплитуда пропорционально увеличивалась. За некоторыми исключениями, ответы на более длинные стимулы также могут быть выведены путем сложения ответов на несколько более коротких стимулов в сумме с такой же более длительной продолжительностью. В 1997 году Дейл и Бакнер проверили, суммируются ли отдельные события, а не блоки некоторой продолжительности, одинаковым образом, и обнаружили, что это так. Но они также обнаружили отклонения от линейной модели на временных интервалах менее 2 секунд.

Источником нелинейности ответа фМРТ является рефрактерный период, когда активность мозга от предъявленного стимула подавляет дальнейшую активность на последующий аналогичный стимул. По мере того как стимулы становятся короче, рефрактерный период становится более заметным. Рефрактерный период не меняется с возрастом, как и амплитуды HDR.[нужна цитата ]. Период различается в зависимости от области мозга. В обоих первичная моторная кора и зрительной коры, амплитуда HDR линейно масштабируется с продолжительностью стимула или ответа. В соответствующих вторичных областях дополнительная моторная кора, который участвует в планировании моторного поведения и чувствительной к движению области V5, наблюдается сильный рефрактерный период, а амплитуда HDR остается постоянной в диапазоне длительностей стимула или реакции. Огнеупорной эффект может быть использован в аналогично привыкание чтобы увидеть, какие особенности стимула человек считает новыми.[35] Дальнейшие ограничения линейности существуют из-за насыщения: при больших уровнях стимуляции достигается максимальный ВЫСОКИЙ ответ.

Соответствие нейронной активности полужирному сигналу

Исследователи сравнили BOLD-сигнал с сигналами от имплантированных электродов (в основном у обезьян) и с сигналами потенциалов поля (то есть электрического или магнитного поля от активности мозга, измеренного вне черепа) от ЭЭГ и МЭГ. Потенциал локального поля, который включает как постнейрон-синаптическую активность, так и внутреннюю обработку нейронов, лучше предсказывает BOLD-сигнал.[36] Таким образом, ЖИРНЫЙ контраст отражает в основном входы нейрона и интегративную обработку нейронов в его теле, а не выходное срабатывание нейронов. Людям электроды могут быть имплантированы только пациентам, которым в качестве лечения требуется хирургическое вмешательство, но данные свидетельствуют о подобной взаимосвязи, по крайней мере, для слуховая кора и первичная зрительная кора. Места активации, обнаруженные жирным шрифтом фМРТ в областях коры (области поверхности мозга), как известно, совпадают с функциональными картами на основе CBF из ПЭТ сканирование. Некоторые регионы размером всего несколько миллиметров, например латеральное коленчатое ядро (LGN) таламуса, который передает зрительные сигналы от сетчатки к зрительной коре, как было показано, правильно генерирует BOLD-сигнал при представлении визуального ввода. Близлежащие регионы, такие как пульвинарное ядро не стимулировались для этой задачи, что указывает на миллиметровое разрешение для пространственной протяженности BOLD-ответа, по крайней мере, в ядрах таламуса. Было показано, что в мозгу крысы прикосновение к одному усу вызывает ЖИРНЫЕ сигналы от соматосенсорная кора.[37]

Однако сигнал BOLD не может разделить активные сети с обратной связью и с прямой связью в регионе; медленность сосудистого ответа означает, что окончательный сигнал является суммированной версией всей сети региона; кровоток не является прерывистым в процессе обработки. Кроме того, как тормозной, так и возбуждающий вход в нейрон от других нейронов суммируется и вносит свой вклад в BOLD-сигнал. Внутри нейрона эти два входа могут компенсироваться.[38] На BOLD ответ также могут влиять различные факторы, включая болезнь, седативный эффект, беспокойство, лекарства, расширяющие кровеносные сосуды,[39] и внимание (нейромодуляция)[40].

Амплитуда ЖИВОГО сигнала не обязательно влияет на его форму. Сигнал с большей амплитудой может быть замечен при более сильной нейронной активности, но достигает пика в том же месте, что и более слабый сигнал. Кроме того, амплитуда не обязательно отражает поведенческие характеристики. Сложная когнитивная задача может изначально запускать сигналы с большой амплитудой, связанные с хорошей производительностью, но по мере того, как испытуемый становится лучше в ней, амплитуда может уменьшаться, а производительность остается прежней. Ожидается, что это будет связано с повышением эффективности выполнения задачи.[41] ЖИВОЙ ответ по областям мозга нельзя сравнивать напрямую даже для одной и той же задачи, поскольку плотность нейронов и характеристики кровоснабжения в мозге не постоянны. Тем не менее, ЖИРНЫЙ ответ часто можно сравнить между испытуемыми для одной и той же области мозга и одной и той же задачи.[42]

Более поздняя характеристика BOLD-сигнала использовала оптогенетические методы на грызунах для точного управления возбуждением нейронов при одновременном мониторинге BOLD-ответа с использованием сильнопольных магнитов (метод, который иногда называют «optofMRI»).[43][44] Эти методы предполагают, что возбуждение нейронов хорошо коррелирует с измеренным BOLD-сигналом, включая приблизительно линейное суммирование BOLD-сигнала с близко расположенными импульсами возбуждения нейронов.[45] Линейное суммирование - это допущение для широко используемых конструкций фМРТ, связанных с событиями.[46]

Медицинское использование

Составные изображения с фМРТ.

Врачи используют фМРТ, чтобы оценить, насколько рискованна операция на головном мозге или аналогичное инвазивное лечение для пациента, и узнать, как функционирует нормальный, больной или поврежденный мозг. Они отображают мозг с помощью фМРТ, чтобы определить области, связанные с критически важными функциями, такими как речь, движение, восприятие или планирование. Это полезно при планировании операции и лучевой терапии головного мозга. Клиницисты также используют фМРТ для анатомического картирования мозга и выявления эффектов опухолей, инсульта, травм головы и головного мозга или таких заболеваний, как Болезнь Альцгеймера, а также нарушения развития, такие как Аутизм так далее..[47][48]

ФМРТ-изображение мозга участника Персональный проект генома.

Клиническое использование фМРТ все еще отстает от использования в исследованиях.[49] Пациентов с патологиями головного мозга сложнее сканировать с помощью фМРТ, чем молодых здоровых добровольцев, типичных субъектов исследования. Опухоли и поражения могут изменять кровоток способами, не связанными с нейронной активностью, маскируя нейронный HDR. Такие препараты как антигистаминные препараты и даже кофеин может повлиять на HDR.[50] Некоторые пациенты могут страдать от таких расстройств, как компульсивная ложь, что делает некоторые исследования невозможными.[51] Людям с клиническими проблемами труднее оставаться на одном месте надолго. Использование подголовников или прикусов может повредить эпилептиков, у которых внутри сканера начался припадок; Прикусные бруски также могут причинить дискомфорт тем, у кого есть зубные протезы.[52]

Несмотря на эти трудности, фМРТ использовалась в клинической практике для картирования функциональных областей, проверки лево-правой полусферической асимметрии в областях языка и памяти, проверки нейронных коррелятов приступа, изучения того, как мозг частично восстанавливается после инсульта, проверки того, насколько хорошо лекарство или поведенческая терапия работает, выявляет начало болезни Альцгеймера и отмечает наличие таких расстройств, как депрессия. Картирование функциональных областей и понимание латерализации языка и памяти помогают хирургам избегать удаления критических областей мозга, когда им приходится оперировать и удалять ткань мозга. Это особенно важно при удалении опухолей и у пациентов с трудноизлечимыми височная доля эпилепсия. Поражение опухолей требует предоперационного планирования, чтобы исключить ненужное удаление функционально полезных тканей. Выздоровевшие пациенты с депрессией показали измененную активность фМРТ в мозжечке, и это может указывать на тенденцию к рецидиву. Фармакологическая фМРТ, измеряющая активность мозга после введения лекарств, может использоваться для проверки того, насколько лекарство проникает через гематоэнцефалический барьер и информация о дозе и эффекте лекарства.[53]

Исследования на животных

Исследования в основном проводятся на нечеловеческих приматах, таких как макака резус. Эти исследования можно использовать как для проверки или прогнозирования результатов, полученных человеком, так и для проверки самого метода фМРТ. Но исследования трудны, потому что трудно заставить животное оставаться на месте, а типичные стимулы, такие как сок, вызывают движение головы, когда животное глотает его. Кроме того, содержать колонию более крупных животных, таких как макаки, ​​дорого.[54]

Анализ данных

Цель анализа данных фМРТ - выявить корреляцию между активацией мозга и задачей, которую субъект выполняет во время сканирования. Он также направлен на обнаружение корреляций с конкретными когнитивными состояниями, такими как память и узнавание, индуцированные у субъекта.[55] Однако жирный шрифт активации относительно слаб, поэтому необходимо тщательно контролировать другие источники шума в полученных данных. Это означает, что перед тем, как можно будет начать фактический статистический поиск активации, связанной с задачей, необходимо выполнить ряд этапов обработки полученных изображений.[56] Тем не менее, можно с высокой степенью точности предсказать, например, эмоции, которые испытывает человек, только с помощью фМРТ.[57]

Источники шума

Шум - это нежелательные изменения МР-сигнала от элементов, не представляющих интереса для исследования. Пять основных источников шума в фМРТ - это тепловой шум, системный шум, физиологический шум, случайная нейронная активность и различия как в психических стратегиях, так и в поведении людей и между задачами внутри человека. Тепловой шум умножается в соответствии со статической напряженностью поля, но физиологический шум умножается как квадрат напряженности поля. Поскольку сигнал также умножается как квадрат напряженности поля, и поскольку физиологический шум составляет большую долю от общего шума, более высокая напряженность поля выше 3 Тл не всегда дает пропорционально лучшие изображения.

Тепло заставляет электроны перемещаться и искажать ток в детекторе фМРТ, создавая тепловой шум. Тепловой шум увеличивается с повышением температуры. Это также зависит от диапазона частот, обнаруживаемых катушкой приемника, и ее электрического сопротивления. Он влияет на все воксели одинаково, независимо от анатомии.[58]

Системный шум исходит от оборудования формирования изображения. Одна из форм - это дрейф сканера, вызванный дрейфом поля сверхпроводящего магнита во времени. Другая форма - это изменения в распределении тока или напряжения самого мозга, вызывающие изменения в приемной катушке и снижающие ее чувствительность. Процедура, называемая согласованием импеданса, используется для обхода этого эффекта индуктивности. Также может быть шум от неоднородного магнитного поля. Это часто корректируется с помощью регулирующих катушек, небольших магнитов, которые физически вставляются, скажем, в рот испытуемого, для исправления магнитного поля. Неоднородности часто находятся около пазух головного мозга, таких как ухо, и длительная закупорка полости может вызывать дискомфорт. В процессе сканирования MR-сигнал регистрируется в k-пространстве, в котором перекрывающиеся пространственные частоты (то есть повторяющиеся края в объеме образца) представлены линиями. Преобразование этого в воксели вносит некоторые потери и искажения.[59]

Физиологический шум возникает из-за движения головы и мозга в сканере, вызванного дыханием, биением сердца или движением объекта, напряжением или физическими реакциями, такими как нажатие кнопок. Движения головы вызывают изменение отображения вокселей и нейронов во время сканирования. Поскольку фМРТ получается в срезах, после перемещения воксель продолжает ссылаться на то же самое абсолютное местоположение в пространстве, в то время как нейроны под ним изменились бы. Еще одним источником физиологического шума является изменение скорости кровотока, объема крови и использования кислорода с течением времени. Этот последний компонент составляет две трети физиологического шума, который, в свою очередь, является основным источником общего шума.[60]

Даже при наилучшем дизайне эксперимента невозможно контролировать и ограничивать все другие фоновые стимулы, воздействующие на объект, - шум сканера, случайные мысли, физические ощущения и тому подобное. Они вызывают нервную активность независимо от экспериментальной манипуляции. Они не поддаются математическому моделированию и должны контролироваться планом исследования.

Стратегии человека реагировать на раздражитель или реагировать на него и решать проблемы часто меняются со временем и в зависимости от задач. Это приводит к изменению нейронной активности от испытания к испытанию внутри субъекта. У разных людей нейронная активность тоже различается по схожим причинам. Исследователи часто проводят пилотные исследования, чтобы увидеть, как участники обычно выполняют поставленную задачу. Они также часто обучают субъектов тому, как реагировать или реагировать на пробной тренировке перед сканированием.[61]

Предварительная обработка

Платформа сканера генерирует трехмерный объем головы субъекта каждые TR. Он состоит из массива значений интенсивности вокселей, по одному значению на воксель в сканировании. Воксели располагаются один за другим, разворачивая трехмерную структуру в одну линию. Несколько таких томов из сеанса объединяются, чтобы сформировать объем 4D, соответствующий прогону, в течение периода времени, в течение которого субъект оставался в сканере без регулировки положения головы. Этот 4-мерный объем является отправной точкой для анализа. Первая часть этого анализа - предварительная обработка.

Первым шагом предварительной обработки обычно является временная коррекция среза. МРТ-сканер получает разные срезы в одном объеме мозга в разное время, и, следовательно, срезы представляют активность мозга в разные моменты времени. Так как это усложняет анализ позже, коррекция времени применяется, чтобы принести все срезы одной и той же временной точке ссылки. Это делается путем предположения, что временной ход вокселя является плавным, когда он отображается как пунктирная линия. Следовательно, значение интенсивности вокселя в другое время, не в выбранных кадрах, может быть вычислено путем заполнения точек для создания непрерывной кривой.

Коррекция движения головы - еще один распространенный этап предварительной обработки. Когда голова движется, нейроны под вокселем перемещаются, и, следовательно, его временной ход теперь в значительной степени соответствует некоторому другому вокселю в прошлом. Следовательно, временная кривая эффективно вырезана и вставлена ​​от одного воксела к другому. Коррекция движения пытается разными способами отменить это, чтобы увидеть, какая отмена вырезания и вставки дает самый плавный временной ход для всех вокселей. Отмена заключается в применении к объему преобразования твердого тела путем сдвига и поворота всех данных объема для учета движения. Преобразованный объем статистически сравнивается с объемом в первый момент времени, чтобы увидеть, насколько хорошо они совпадают, с использованием функции стоимости, такой как корреляция или же взаимная информация. В качестве модели движения головы выбрано преобразование, дающее функцию минимальной стоимости. Поскольку голова может двигаться самыми разными способами, невозможно найти всех возможных кандидатов; также нет прямо сейчас алгоритма, который обеспечивает глобально оптимальное решение, независимое от первых преобразований, которые мы пробуем в цепочке.

Поправки на искажения учитывают неоднородности поля сканера. Один из методов, описанный ранее, заключается в использовании регулировочных катушек. Другой способ - воссоздать карту основного поля путем получения двух изображений с разным временем отражения. Если бы поле было однородным, различия между двумя изображениями также были бы одинаковыми. Обратите внимание, что это не настоящие методы предварительной обработки, поскольку они не зависят от самого исследования. Оценка поля смещения - это реальный метод предварительной обработки с использованием математических моделей шума от искажения, таких как Марковские случайные поля и максимизация ожидания алгоритмы, чтобы исправить искажения.

В общем, исследования фМРТ получают как множество функциональных изображений с фМРТ, так и структурное изображение с помощью МРТ. Структурное изображение обычно имеет более высокое разрешение и зависит от другого сигнала, магнитное поле T1 затухает после возбуждения. Чтобы разграничить интересующие области на функциональном изображении, необходимо выровнять его со структурным. Даже когда проводится анализ всего мозга, чтобы интерпретировать окончательные результаты, то есть выяснить, в какие области попадают активные воксели, необходимо согласовать функциональное изображение со структурным. Это выполняется с помощью алгоритма совместной регистрации, который работает аналогично алгоритму коррекции движения, за исключением того, что здесь разные разрешения, а значения интенсивности нельзя сравнивать напрямую, поскольку генерирующий сигнал отличается.

Типичные МРТ-исследования позволяют сканировать несколько разных субъектов. Чтобы объединить результаты по всем предметам, можно использовать общий атлас мозга и настроить все мозги так, чтобы они соответствовали атласу, а затем проанализировать их как единую группу. Обычно используются атласы Talairach, единственный мозг пожилой женщины, созданный Жан Талаирах, а Монреальский неврологический институт (MNI) один. Вторая - это вероятностная карта, созданная путем объединения сканированных изображений более чем сотни людей. Эта нормализация к стандартному шаблону выполняется путем математической проверки, какая комбинация растяжения, сжатия и деформации уменьшает различия между целью и эталоном. Хотя это концептуально похоже на коррекцию движения, необходимые изменения являются более сложными, чем просто перемещение и вращение, и, следовательно, оптимизация с большей вероятностью будет зависеть от первых преобразований в проверяемой цепочке.

Временная фильтрация - это удаление из сигнала частот, не представляющих интереса. Изменение интенсивности вокселя во времени может быть представлено как сумма нескольких различных повторяющихся волн с разными периодами и высотой. График с этими периодами на оси x и высотами на оси y называется графиком. спектр мощности, и этот сюжет создан с преобразование Фурье техника. Временная фильтрация заключается в удалении периодических волн, не представляющих для нас интереса, из спектра мощности, а затем повторном суммировании волн с помощью обратное преобразование Фурье создать новый временной курс для вокселя. Фильтр верхних частот удаляет более низкие частоты, а самая низкая частота, которую можно идентифицировать с помощью этого метода, является обратной величиной двойного TR. Фильтр нижних частот удаляет более высокие частоты, а полосовой фильтр удаляет все частоты, кроме конкретного диапазона, представляющего интерес.

Сглаживание или пространственная фильтрация - это идея усреднения интенсивности соседних вокселей для создания плавной пространственной карты изменения интенсивности в мозгу или интересующей области. Усреднение часто выполняется свертка с Гауссов фильтр, который в каждой пространственной точке взвешивает соседние вокселы по их расстоянию, причем веса падают экспоненциально вслед за кривая колокола. Если истинная пространственная протяженность активации, то есть распространение кластера одновременно активных вокселей, соответствует ширине используемого фильтра, этот процесс улучшает соотношение сигнал шум. Это также заставляет общий шум для каждого воксела следовать распределению колоколообразной кривой, поскольку сложение большого количества независимых идентичных распределений любого типа дает колоколообразную кривую в качестве предельного случая. Но если предполагаемая пространственная протяженность активации не соответствует фильтру, сигнал уменьшается.[62]

статистический анализ

Изображения фМРТ из исследования, показывающие, что части мозга загораются, когда видят дома, и другие части, когда видят лица.
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 более сильную взаимосвязь (т.е. лучшее совпадение).

Один из распространенных подходов к анализу данных фМРТ - рассмотрение каждого воксела отдельно в рамках общая линейная модель. Модель предполагает, что в каждый момент времени HDR равен масштабированной и суммированной версии событий, активных в этот момент. Исследователь создает матрицу дизайна, определяющую, какие события активны в любой момент времени. Один из распространенных способов - создать матрицу с одним столбцом для каждого перекрывающегося события и одной строкой для каждой временной точки и отметить ее, если конкретное событие, скажем, стимул, активно в этот момент времени. Затем каждый принимает определенную форму для HDR, оставляя изменяемой только его амплитуду в активных вокселях. Матрица проекта и эта форма используются для создания прогноза точного HDR-отклика вокселя в каждый момент времени с использованием математической процедуры свертка. Этот прогноз не включает масштабирование, необходимое для каждого события перед их суммированием.

Базовая модель предполагает, что наблюдаемый HDR - это прогнозируемый HDR, масштабированный по весам для каждого события, а затем добавленный с добавлением шума. Это генерирует набор линейных уравнений с большим количеством уравнений, чем неизвестных. Линейное уравнение имеет точное решение в большинстве случаев, когда уравнения и неизвестные совпадают. Следовательно, можно было выбрать любое подмножество уравнений с числом, равным количеству переменных, и решить их. Но когда эти решения включены в уравнения, оставленные без учета, между правой и левой частями будет несоответствие, ошибка. Модель GLM пытается найти масштабные веса, которые минимизируют сумму квадратов ошибки. Этот метод доказуемо оптимален, если ошибка была распределена в виде колоколообразной кривой, а масштабно-суммирующая модель были точны. Для более математического описания модели GLM см. обобщенные линейные модели.

Модель GLM не учитывает вклад отношений между несколькими вокселями. В то время как методы анализа GLM оценивают, является ли амплитуда сигнала вокселя или области выше или ниже для одного состояния, чем для другого, более новые статистические модели, такие как анализ многовоксельных паттернов (MVPA), используют уникальные вклады нескольких вокселей в популяции вокселей. В типичной реализации классификатор или более простой алгоритм обучается различать испытания для разных условий в подмножестве данных. Затем обученная модель тестируется путем прогнозирования условий оставшихся (независимых) данных. Этот подход обычно достигается путем обучения и тестирования на разных сеансах или запусках сканера. Если классификатор является линейным, то обучающая модель представляет собой набор весов, используемых для масштабирования значения в каждом вокселе перед их суммированием, чтобы сгенерировать единственное число, которое определяет условие для каждого испытания набора тестов. Более подробная информация об обучении и тестировании классификаторов находится на статистическая классификация.[63]

Сочетание с другими методами

Обычно получение сигнала фМРТ совмещают с отслеживанием ответов и времени реакции участников. Иногда одновременно с фМРТ регистрируются физиологические показатели, такие как частота сердечных сокращений, дыхание, проводимость кожи (скорость потоотделения) и движения глаз.[нужна цитата ] Этот метод также можно комбинировать с другими методами визуализации мозга, такими как транскраниальная стимуляция, прямая корковая стимуляция и особенно, ЭЭГ.[64] Процедуру фМРТ также можно комбинировать с ближняя инфракрасная спектроскопия (NIRS) для получения дополнительной информации об оксигемоглобине и дезоксигемоглобине.

Техника фМРТ может дополнять или дополнять другие методы из-за своих уникальных сильных сторон и недостатков. Он может неинвазивно записывать сигналы мозга без риска ионизирующего излучения, присущего другим методам сканирования, таким как CT или же ДОМАШНИЙ ПИТОМЕЦ сканы.[65] Он также может записывать сигнал из всех областей мозга, в отличие от ЭЭГ / МЭГ, которые смещены в сторону кортикальной поверхности.[66] Но временное разрешение фМРТ хуже, чем у ЭЭГ, поскольку HDR занимает десятки секунд, чтобы подняться до своего пика. Таким образом, комбинирование ЭЭГ с фМРТ является потенциально мощным, потому что у них есть взаимодополняющие преимущества: ЭЭГ имеет высокое временное разрешение, а фМРТ - высокое пространственное разрешение. Но одновременное получение данных должно учитывать сигнал ЭЭГ от изменяющегося кровотока, вызванного полем градиента фМРТ, и сигнал ЭЭГ от статического поля.[67] Подробнее см. ЭЭГ против фМРТ.

Хотя фМРТ выделяется своей способностью улавливать нервные процессы, связанные со здоровьем и болезнью, методы стимуляции мозга, такие как транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС), могут изменять эти нервные процессы. Таким образом, комбинация того и другого необходима для исследования механизмов действия лечения ТМС и, с другой стороны, для введения причинности в чисто корреляционные наблюдения. Современная установка для этих одновременных экспериментов TMS / fMRI включает головную катушку большого объема, обычно катушку с птичьей клеткой, с MR-совместимой катушкой TMS, установленной внутри этой катушки с птичьей клеткой. Он применялся во множестве экспериментов по изучению локальных и сетевых взаимодействий. Однако классические установки с катушкой TMS, помещенной внутри катушки для головы типа «птичья клетка», характеризуются плохим соотношением сигнал / шум по сравнению с многоканальными приемными матрицами, используемыми сегодня в клинической нейровизуализации. Более того, наличие катушки TMS внутри катушки MR птичьей клетки вызывает артефакты под катушкой TMS, то есть у цели стимуляции. По этим причинам в настоящее время разрабатываются новые массивы катушек MR. [68] посвящен параллельным экспериментам TMS / fMRI.[69]

Проблемы с фМРТ

Дизайн

Если исходное состояние слишком близко к максимальной активации, некоторые процессы могут быть представлены неправильно.[70] Другим ограничением экспериментального дизайна является движение головы, которое может привести к искусственному изменению интенсивности сигнала фМРТ.[70]

Блочный и событийный дизайн

В блочной конструкции два или более условий чередуются блоками. Каждый блок будет иметь продолжительность определенного количества сканирований фМРТ, и в каждом блоке представлено только одно условие. Различая условия только в интересующем когнитивном процессе, сигнал фМРТ, который различает условия, должен представлять этот интересующий когнитивный процесс. Это известно как парадигма вычитания.[71]Увеличение сигнала фМРТ в ответ на стимул носит аддитивный характер. Это означает, что амплитуда гемодинамический ответ (HDR) увеличивается, когда несколько стимулов предъявляются в быстрой последовательности. Когда каждый блок чередуется с состоянием покоя, в котором HDR имеет достаточно времени, чтобы вернуться к исходному уровню, в сигнал вносится максимальная степень изменчивости. Таким образом, мы делаем вывод, что блочные конструкции обладают значительной статистической мощностью.[72][73] Однако у этого метода есть серьезные недостатки, так как сигнал очень чувствителен к дрейфу сигнала, например движению головы, особенно когда используется только несколько блоков. Еще одним ограничивающим фактором является неправильный выбор исходных условий, поскольку он может помешать сделать значимые выводы. Также есть проблемы с невозможностью повторения многих задач. Поскольку внутри каждого блока представлено только одно условие, рандомизация типов стимулов невозможно в пределах блока. Это делает тип стимула в каждом блоке очень предсказуемым. Как следствие, участники могут узнать порядок событий.[72][73]

Связанные с событиями конструкции позволяют проводить больше испытаний в реальном мире, однако статистическая мощность схем, связанных с событиями, по своей сути мала, поскольку изменение сигнала в ЖИРНОМ сигнале фМРТ после предъявления единственного стимула невелико.[74][75]

И блочные, и связанные с событиями планы основаны на вычитании парадигма, который предполагает, что определенные когнитивные процессы могут быть добавлены выборочно в различных условиях. Предполагается, что любое различие в кровотоке (ЖИРНЫЙ сигнал) между этими двумя состояниями отражает различные когнитивные процессы. Кроме того, эта модель предполагает, что когнитивный процесс может быть выборочно добавлен к набору активных когнитивных процессов, не затрагивая их.[71][требуется разъяснение ]

Исходные условия в сравнении с условиями активности

Мозг никогда не бывает полностью в состоянии покоя. Он никогда не перестает функционировать и запускать нейронные сигналы, а также использовать кислород, пока человек, о котором идет речь, жив. Фактически, согласно исследованию Старка и Сквайра, 2001 г.[76] Когда ноль не равен нулю: проблема неоднозначных исходных условий в фМРТактивность в медиальной височной доле (а также в других областях мозга) была значительно выше в покое, чем во время нескольких альтернативных исходных состояний. Эффект от этой повышенной активности во время отдыха заключался в уменьшении, устранении или даже изменении знака активности во время условий задачи, относящихся к функциям памяти. Эти результаты демонстрируют, что периоды отдыха связаны со значительной познавательной активностью и поэтому не являются оптимальным исходным уровнем для задач познания. Чтобы различить исходные условия и условия активации, необходимо интерпретировать большой объем информации. Сюда входят такие простые ситуации, как дыхание. Периодические блоки могут приводить к идентичным данным с другими отклонениями в данных, если человек дышит с постоянной скоростью 1 вдох / 5 секунд, и блоки происходят каждые 10 секунд, таким образом ухудшая данные.

Обратный вывод

Методы нейровизуализации, такие как фМРТ и МРТ, позволяют измерить активацию определенных областей мозга в ответ на когнитивные задачи, выполняемые в процессе сканирования. Данные, полученные за это время, позволяют когнитивным нейробиологам получить информацию о роли определенных областей мозга в когнитивной функции.[77] Однако проблема возникает, когда исследователи утверждают, что определенные области мозга определяют активацию ранее обозначенных когнитивных процессов.[78] Poldrack[79] четко описывает эту проблему:

Обычный вид вывода, который делается на основе данных нейровизуализации, имеет форму «если когнитивный процесс X задействован, то область мозга Z активна». Внимательное изучение разделов обсуждения нескольких статей по фМРТ быстро обнаруживает, однако, эпидемию рассуждения принимают следующую форму:
(1) В настоящем исследовании, когда было представлено сравнение задач A, область мозга Z была активной.
(2) В других исследованиях, когда предположительно был задействован когнитивный процесс X, тогда область мозга Z была активной.
(3) Таким образом, активность области Z в настоящем исследовании демонстрирует задействование когнитивного процесса X путем сравнения заданий A.
Это «обратный вывод», поскольку он основан на обратном от наличия активации мозга к задействованию определенной когнитивной функции.

Обратный вывод демонстрирует логическую ошибку подтверждения того, что вы только что обнаружили, хотя эта логика может быть подтверждена случаями, когда определенный результат генерируется исключительно конкретным случаем. Что касается мозга и функций головного мозга, редко когда конкретная область мозга активируется только одним когнитивным процессом.[79] Некоторые предложения по повышению легитимности обратного вывода включали как повышение избирательности реакции в интересующей области мозга, так и увеличение априорная вероятность рассматриваемого когнитивного процесса.[79] Однако Полдрак[77] предполагает, что обратный вывод следует использовать просто как руководство для дальнейших исследований, а не как прямое средство интерпретации результатов.

Прямой вывод

Прямой вывод - это метод, основанный на данных, который использует шаблоны активации мозга, чтобы различать конкурирующие когнитивные теории. Он имеет общие характеристики с логикой диссоциации когнитивной психологии и философией. прямая цепочка. Например, Хенсон[80] обсуждает вклад прямого вывода в "теория одного процесса против теории двойного процесса "дебаты в отношении память распознавания. Прямой вывод поддерживает теорию двойственного процесса, демонстрируя, что существуют два качественно различных паттерна активации мозга при различении между "запомнить vs. знать суждения ". Основная проблема с прямым выводом заключается в том, что это корреляционный метод. Следовательно, нельзя быть полностью уверенным в том, что области мозга, активируемые во время когнитивного процесса, полностью необходимы для выполнения этих процессов.[77] Фактически, есть много известных случаев, которые демонстрируют именно это. Например, было показано, что гиппокамп активируется во время классическое кондиционирование,[81] однако исследования поражений показали, что классическое кондиционирование может происходить без гиппокампа.[82]

Риски

Наиболее частый риск для участников исследования фМРТ: клаустрофобия[83] и есть сообщения о рисках для беременных женщин пройти процесс сканирования.[84] Во время сеансов сканирования участники также слышат громкие высокие звуки от Силы Лоренца индуцируется в градиентных катушках быстро переключающимся током в мощном статическом поле. Переключение градиента также может вызвать в теле токи, вызывающие покалывание в нервах. Имплантированные медицинские устройства, такие как кардиостимуляторы может выйти из строя из-за этих токов. Радиочастотное поле катушки возбуждения может нагревать тело, и это необходимо более тщательно контролировать у людей с лихорадкой, диабетиков и людей с проблемами кровообращения. Местные ожоги от металлических ожерелий и других украшений также представляют опасность.[85]

Сильное статическое магнитное поле может вызвать повреждение из-за притяжения близлежащих тяжелых металлических предметов, превращающих их в снаряды.[86]

Нет доказанного риска биологического вреда даже от очень мощных статических магнитных полей.[87][88] Тем не мение, генотоксичный (т.е. потенциально канцерогенные) эффекты МРТ-сканирования были продемонстрированы in vivo и in vitro,[89][90][91][92] приводит недавний обзор к рекомендации «необходимости дальнейших исследований и разумного использования во избежание ненужных исследований, согласно Принцип предосторожности ".[88] При сравнении генотоксических эффектов МРТ и КТ Knuuti et al. сообщили, что даже несмотря на то, что повреждение ДНК, обнаруженное после МРТ, было на уровне, сравнимом с уровнем, полученным при сканировании с использованием ионизирующего излучения (коронарная КТ-ангиография с низкой дозой, ядерная визуализация и рентгеновская ангиография), различия в механизме, с помощью которого происходит это повреждение. place предполагает, что риск рака при МРТ, если таковой имеется, неизвестен.[93]

Продвинутые методы

Первые исследования с помощью фМРТ подтвердили, что методика сопоставима с мозговой активностью, которая, как известно, из других методов связана с задачами. К началу 2000-х годов исследования фМРТ начали обнаруживать новые корреляции. Тем не менее их технические недостатки побудили исследователей пробовать более продвинутые способы повышения эффективности как клинических, так и исследовательских исследований.

Лучшее пространственное разрешение

МРТ, как правило, имеет лучшее пространственное разрешение, чем ЭЭГ и МЭГ, но не такое хорошее разрешение, как инвазивные процедуры, такие как одиночные электроды. В то время как типичное разрешение находится в миллиметровом диапазоне, МРТ или МР-спектроскопия сверхвысокого разрешения работает с разрешением в десятки микрометров. В нем используются поля 7 Т, сканеры малого диаметра, подходящие для мелких животных, таких как крысы, и внешние контрастные вещества, такие как мелкодисперсный оксид железа. Для установки человека требуются сканеры большего диаметра, что затрудняет достижение более высокой напряженности поля, особенно если поле должно быть однородным; для этого также требуется внутренний контраст, такой как BOLD, или нетоксичный внешний контрастный агент, в отличие от оксида железа.

Параллельная визуализация - еще один метод улучшения пространственного разрешения. Это использует несколько катушек для возбуждения и приема. Пространственное разрешение увеличивается как квадратный корень из числа используемых катушек. Это может быть сделано либо с помощью фазированной решетки, в которой катушки объединены параллельно и часто образуют перекрывающиеся области с зазорами в выборке, либо с помощью массивных массивов катушек, которые представляют собой гораздо более плотный набор приемников, отдельных от катушек возбуждения. Однако они лучше улавливают сигналы от поверхности мозга и хуже от более глубоких структур, таких как гиппокамп.[нужна цитата ]

Лучшее временное разрешение

Временное разрешение фМРТ ограничено: (1) механизмом обратной связи, который увеличивает кровоток, работающий медленно; (2) необходимость дождаться восстановления чистой намагниченности перед повторной выборкой среза; и (3) необходимость получения нескольких срезов для покрытия всего мозга или интересующей области. Эти проблемы решаются передовыми методами улучшения временного разрешения. Использование нескольких катушек сокращает время сбора данных в точном соответствии с используемыми катушками. Другой способ - решить, какие части сигнала имеют меньшее значение, и отбросить их. Это могут быть либо те участки изображения, которые часто повторяются на пространственной карте (то есть небольшие кластеры, периодически усеивающие изображение), либо те участки, которые повторяются нечасто (более крупные кластеры). Первый, фильтр верхних частот в k-пространстве, был предложен Гэри Х. Гловер и коллеги в Стэнфорд. Эти механизмы предполагают, что исследователь имеет представление об ожидаемой форме активационного изображения.

Типичный ЭПИ градиентного эха использует две градиентные катушки внутри среза и включает сначала одну катушку, а затем вторую, отслеживая набор линий в k-пространстве.Включение обеих градиентных катушек может генерировать наклонные линии, которые быстрее покрывают одно и то же пространство сетки. Обе градиентные катушки также могут быть включены в определенной последовательности для отслеживания формы спирали в k-пространстве. Эта спиральная последовательность построения изображений получает изображения быстрее, чем последовательности градиент-эхо, но требует большего количества математических преобразований (и последующих предположений), поскольку преобразование обратно в пространство вокселей требует, чтобы данные были в форме сетки (набор точек с равным интервалом как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях) .

Новые механизмы контраста

BOLD контраст зависит от кровотока, который медленно меняется и подвержен шумным воздействиям. Другие биомаркеры, которые теперь рассматриваются для обеспечения лучшего контраста, включают температуру, кислотность / щелочность (pH), агенты, чувствительные к кальцию, нейрональное магнитное поле и эффект Лоренца. Температурный контраст зависит от изменений температуры мозга от его активности. Первоначальное сжигание глюкозы повышает температуру, а последующий приток свежей холодной крови понижает ее. Эти изменения изменяют магнитные свойства ткани. Поскольку внутренний контраст слишком сложно измерить, внешние агенты, такие как тулий соединения используются для усиления эффекта. Контраст, основанный на pH, зависит от изменений кислотно-щелочного баланса клеток мозга, когда они становятся активными. При этом слишком часто используется внешний агент. Чувствительные к кальцию агенты делают МРТ более чувствительным к концентрации кальция, при этом ионы кальция часто являются проводниками сотовая сигнализация проводящих путей в активных нейронах. Контраст нейронного магнитного поля измеряет магнитные и электрические изменения непосредственно от возбуждения нейронов. Визуализация на основе эффекта Лоренца пытается измерить физическое смещение активных нейронов, несущих электрический ток, в сильном статическом поле.[94]

Коммерческое использование

Некоторые эксперименты показали нейронные корреляты предпочтений людей в отношении бренда. Сэмюэл М. МакКлюр использовали фМРТ, чтобы показать дорсолатеральная префронтальная кора, гиппокамп и средний мозг были более активными, когда люди сознательно пили кока-колу, чем когда они пили кока-колу без этикеток.[95] Другие исследования показали активность мозга, которая характеризует предпочтение мужчин спортивным автомобилям, и даже различия между демократами и республиканцами в их реакции на рекламные ролики кампании с изображениями терактов 11 сентября. Нейромаркетинг компании использовали эти исследования как лучший инструмент для опроса предпочтений пользователей, чем традиционный метод опроса. Одной из таких компаний была BrightHouse,[96] теперь выключи[97]. Другой - Оксфорд, британская компания Neurosense,[98] который советует клиентам, как они могут потенциально использовать фМРТ в рамках своей маркетинговой деятельности.[99] Третья - это Sales Brain в Калифорнии.[100]

По крайней мере, две компании были созданы для использования фМРТ в обнаружение лжи: МРТ без лжи и корпорация Cephos [101]. Стоимость услуг No Lie MRI составляет около 5000 долларов. Эти компании полагаются на доказательства, такие как исследование Джошуа Грина в Гарвардский университет предлагая префронтальная кора более активен в созерцании лжи.[102]

Тем не менее, до сих пор ведутся споры о том, достаточно ли надежны эти методы для использования в юридических условиях. [103]. Некоторые исследования показывают, что, хотя в целом существует положительная корреляция, между выводами существует большая разница, а в некоторых случаях - значительные трудности с воспроизведением результатов.[104] Федеральный магистратский судья в Теннесси запретил свидетельство фМРТ в подтверждение утверждения ответчика о том, что он говорит правду, на том основании, что такое сканирование не соответствует юридическим стандартам научных доказательств.[105]. Большинство исследователей согласны с тем, что способность фМРТ обнаруживать обман в реальных условиях не установлена.[8][106]

Использование фМРТ на протяжении всей своей истории оставалось вне юридических дебатов. Использование этой технологии запрещено из-за недостатков в доказательствах, подтверждающих фМРТ. Во-первых, большинство доказательств, подтверждающих точность фМРТ, было получено в лаборатории в контролируемых условиях с твердыми фактами. Этот тип тестирования не имеет отношения к реальной жизни. Реальные сценарии могут быть намного сложнее со многими другими влияющими факторами.[107] Было показано, что многие другие факторы, помимо типичной лжи, влияют на НАСЫЩЕННЫЙ. Были проведены тесты, показывающие, что употребление наркотиков изменяет кровоток в мозге, что резко влияет на результаты BOLD-тестирования. Кроме того, люди с заболеваниями или расстройствами, такими как шизофрения или компульсивная ложь, также могут привести к ненормальным результатам. Наконец, есть этический вопрос, связанный с сканированием фМРТ. Это тестирование BOLD привело к спорам о том, являются ли фМРТ вторжением в частную жизнь. Возможность сканировать и интерпретировать то, что думают люди, может считаться аморальным, и споры по-прежнему продолжаются.[108]

Из-за этих и других факторов доказательства фМРТ были исключены из любой формы правовой системы. Тестирование слишком неконтролируемое и непредсказуемое. Таким образом, было заявлено, что фМРТ предстоит провести гораздо больше испытаний, прежде чем ее можно будет считать жизнеспособной в глазах правовой системы.[109]

Критика

Некоторые ученые критиковали исследования фМРТ за проблематичный статистический анализ, часто основанный на низком уровнемощность, исследования малых выборок.[110][111] Другие исследователи фМРТ признали свою работу достоверной.[112] В 2018 году Тернер и его коллеги предположили, что небольшие размеры влияют на воспроизводимость исследований ФМРТ, основанных на задачах, и заявили, что даже наборы данных с минимум 100 участниками результаты могут не воспроизводиться должным образом.[113] хотя по этому поводу ведутся споры.[114][115]

В одном реальном, но сатирическом исследовании фМРТ мертвому лососю были показаны изображения людей в разных эмоциональных состояниях. Авторы представили доказательства, согласно двум различным обычно используемым статистическим тестам, областей мозга лосося, предполагающих значимую активность. Исследование было использовано для того, чтобы подчеркнуть необходимость более тщательного статистического анализа в исследованиях фМРТ, учитывая большое количество вокселов в типичном сканировании фМРТ и проблема множественных сравнений.[116][117] До того, как разногласия были обнародованы в 2010 году, от 25 до 40% опубликованных исследований фМРТ не использовали скорректированные сравнения. Но к 2012 году это число упало до 10%.[118] Доктор Салли Сател, пишущая в Time, предупредила, что, хотя сканирование мозга имеет научную ценность, отдельные области мозга часто служат нескольким целям, и «обратные выводы», которые обычно используются в сообщениях прессы, несут значительную вероятность сделать неверные выводы.[119]В 2015 году было обнаружено, что в вычислениях фМРТ была обнаружена статистическая ошибка, которая, вероятно, сделала недействительными не менее 40 000 исследований фМРТ, проведенных до 2015 года, и исследователи предполагают, что на результаты до исправления ошибки нельзя полагаться.[120][121] Более того, позже было показано, что то, как один устанавливает параметры в программном обеспечении, определяет частоту ложных срабатываний. Другими словами, результат исследования можно определить, изменив параметры программного обеспечения.[122]

В 2020 году профессор Ахмад Харири (Университет Дьюка), один из первых исследователей, применивших фМРТ, провел крупномасштабный эксперимент по проверке надежности фМРТ на отдельных людях. В ходе исследования он скопировал протоколы из 56 опубликованных статей по психологии, которые использовали фМРТ. Результаты показывают, что фМРТ имеет низкую надежность, когда дело доходит до отдельных случаев, но хорошую надежность, когда речь идет об общих образцах мышления человека.[123][124][125]

Смотрите также

Примечания

Цитаты

  1. ^ «Магнитный резонанс, критическое рецензируемое введение; функциональная МРТ». Европейский форум по магнитному резонансу. Получено 17 ноября 2014.
  2. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009)
  3. ^ Логотетис, Н.К.; Полс, Джон; Auguth, M .; Trinath, T .; Oeltermann, A. (июль 2001 г.). «Нейрофизиологическое исследование основы сигнала BOLD в фМРТ». Природа. 412 (6843): 150–157. Bibcode:2001Натурал.412..150л. Дои:10.1038/35084005. PMID  11449264. S2CID  969175. Наши результаты недвусмысленно показывают, что пространственно локализованное увеличение контраста BOLD прямо и монотонно отражает увеличение нейронной активности.
  4. ^ а б Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), п. 26)
  5. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), п. 4)
  6. ^ Томас, Роджер К. (1 января 1993 г.). "ВВЕДЕНИЕ: Фестиваль биопсихологии в честь Лелона Дж. Пикока". Журнал общей психологии. 120 (1): 5.
  7. ^ Детре, Джон А .; Рао, Хэнги; Ван, Дэнни Дж. Дж .; Чен, Юй Фэн; Ван, Цзэ (май 2012 г.). «Применение МРТ с меткой артериального спина в головном мозге». Журнал магнитно-резонансной томографии. 35 (5): 1026–1037. Дои:10.1002 / jmri.23581. ЧВК  3326188. PMID  22246782.
  8. ^ а б Langleben, D. D .; Мориарти, Дж. К. (2013). «Использование изображений мозга для обнаружения лжи: где сталкиваются наука, право и исследовательская политика». Психол Закон о государственной политике. 19 (2): 222–234. Дои:10.1037 / a0028841. ЧВК  3680134. PMID  23772173.CS1 maint: использует параметр авторов (связь)
  9. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 198–200, 208–211).
  10. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), п. 168); Рой и Шеррингтон (1890)
  11. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 198–200, 208–211).
  12. ^ Сандроне, Стефано; Бачигалуппи, Марко; Галлони, Марко Р .; Мартино, Джанвито (ноябрь 2012 г.). «Анджело Моссо (1846–1910)». Журнал неврологии. 259 (11): 2513–2514. Дои:10.1007 / s00415-012-6632-1. PMID  23010944. S2CID  13365830.
  13. ^ а б c Сандроне, Стефано; Бачигалуппи, Марко; Галлони, Марко Р .; Каппа, Стефано Ф .; Моро, Андреа; Катани, Марко; Филиппи, Массимо; Монти, Мартин М .; Перани, Даниэла; Мартино, Джанвито (февраль 2014 г.). «Взвешивание мозговой активности с помощью весов: обнаружены оригинальные рукописи Анджело Моссо». Мозг. 137 (2): 621–633. Дои:10.1093 / мозг / awt091. PMID  23687118.
  14. ^ Филд, Дэвид Т .; Инман, Лаура А. (февраль 2014 г.). «Взвешивание мозговой активности с помощью весов: современная реплика исторического эксперимента Анджело Моссо». Мозг. 137 (2): 634–639. Дои:10.1093 / мозг / awt352. PMID  24408614.
  15. ^ Райхл (2000), п. 39)
  16. ^ Логотетис (2008), п. S3); Огава и др. (1990)
  17. ^ Belliveau, J .; Кеннеди, Д .; McKinstry, R .; Бухбиндер, Б .; Weisskoff, R .; Cohen, M .; Vevea, J .; Брэди, Т .; Розен, Б. (1 ноября 1991 г.). «Функциональное картирование зрительной коры головного мозга человека с помощью магнитно-резонансной томографии». Наука. 254 (5032): 716–719. Bibcode:1991Научный ... 254..716B. Дои:10.1126 / science.1948051. PMID  1948051.
  18. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 204–5).
  19. ^ Квонг, K K; Belliveau, JW; Чеслер, Д. А.; Гольдберг, И. Э .; Вайскофф, Р. М.; Понселе, Б. П.; Кеннеди, Д. Н.; Хоппель, Б. Е; Коэн, M S; Тернер, Р. (15 июня 1992 г.). «Динамическая магнитно-резонансная томография активности мозга человека при первичной сенсорной стимуляции». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 89 (12): 5675–5679. Bibcode:1992 ПНАС ... 89,5675 К. Дои:10.1073 / pnas.89.12.5675. ЧВК  49355. PMID  1608978.
  20. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 205–208).
  21. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 6–7)
  22. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), п. 199)
  23. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), п. 194)
  24. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 220–229).
  25. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 208–214).
  26. ^ Огава и Сун (2007)
  27. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 243–45).
  28. ^ Шарох, Даниэль; Ван Моурик, Тим; Bains, Lauren J .; Сегэрт, Катриен; Вебер, Кирстен; Хагоорт, Питер; Норрис, Дэвид Г. (15 октября 2019 г.). «Специфическая ламинарная фМРТ выявляет направленные взаимодействия в распределенных сетях во время языковой обработки». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 116 (42): 21185–21190. Дои:10.1073 / pnas.1907858116. ЧВК  6800353. PMID  31570628.
  29. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 214–220).
  30. ^ Логотетис (2008), стр. S4 – S6)
  31. ^ Карр, Рисман и Вагнер (2010)
  32. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 220–29).
  33. ^ Коэн, Марк С. (август 1997 г.). «Параметрический анализ данных фМРТ с использованием методов линейных систем». NeuroImage. 6 (2): 93–103. Дои:10.1006 / nimg.1997.0278. PMID  9299383. S2CID  7708045.
  34. ^ Бойнтон, Джеффри М .; Энгель, Стивен А .; Гловер, Гэри H .; Хигер, Дэвид Дж. (1 июля 1996 г.). "Линейный системный анализ функциональной магнитно-резонансной томографии человека V1". Журнал неврологии. 16 (13): 4207–4221. Дои:10.1523 / JNEUROSCI.16-13-04207.1996. ЧВК  6579007. PMID  8753882.
  35. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 229–37).
  36. ^ Logothetis, Nikos K .; Полс, Джон; Август, Марк; Тринат, Торстен; Эльтерманн, Аксель (июль 2001 г.). «Нейрофизиологическое исследование основы сигнала фМРТ». Природа. 412 (6843): 150–157. Bibcode:2001Натурал.412..150л. Дои:10.1038/35084005. PMID  11449264. S2CID  969175.
  37. ^ Kim et al. (2000 г., стр. 109–110).
  38. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 209–210).
  39. ^ Булт (2006), п. 48)
  40. ^ Логотетис (2008), п. S7 – S8)
  41. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 209–210).
  42. ^ Kim et al. (2000 г., стр. 107–109).
  43. ^ Desai, M .; Kahn, I .; Кноблич, У .; Bernstein, J .; Atallah, H .; Ян, А .; Kopell, N .; Buckner, R.L .; Graybiel, A.M .; Moore, C.I .; Бойден, Э. С. (2011). «Картирование сетей мозга у бодрствующих мышей с использованием комбинированного оптического нейронного контроля и фМРТ». Журнал нейрофизиологии. 105 (3): 1393–1405. Дои:10.1152 / ян.00828.2010. ЧВК  3074423. PMID  21160013.
  44. ^ Ли, Джин Хён; Дюран, Реми; Градинару, Вивиана; Чжан, Фэн; Гошен, Инбал; Ким, Дэ-Шик; Fenno, Lief E .; Рамакришнан, Чару; Дейссерот, Карл (июнь 2010 г.). «Глобальные и локальные сигналы фМРТ, управляемые нейронами, оптогенетически определяемые типом и связью». Природа. 465 (7299): 788–792. Bibcode:2010Натура.465..788L. Дои:10.1038 / природа09108. ЧВК  3177305. PMID  20473285.
  45. ^ Kahn, I .; Desai, M .; Кноблич, У .; Bernstein, J .; Henninger, M .; Graybiel, A.M .; Boyden, E. S .; Buckner, R.L .; Мур, К. И. (19 октября 2011 г.). «Характеристика функциональной временной линейности ответа МРТ с помощью оптического контроля пирамидных нейронов неокортекса». Журнал неврологии. 31 (42): 15086–15091. Дои:10.1523 / JNEUROSCI.0007-11.2011. ЧВК  3225054. PMID  22016542.
  46. ^ Дейл, Андерс М .; Бакнер, Рэнди Л. (1997). «Выборочное усреднение быстро представленных индивидуальных испытаний с использованием фМРТ». Картирование человеческого мозга. 5 (5): 329–340. Дои:10.1002 / (SICI) 1097-0193 (1997) 5: 5 <329 :: AID-HBM1> 3.0.CO; 2-5. PMID  20408237.
  47. ^ (Функциональная МРТ (фМРТ) - мозг 2011 г. )
  48. ^ Суббараджу, Виньешваран; Сундарам, Суреш; Нарасимхан, Сундарараджан (март 2018 г.). «Идентификация латерализованной компенсаторной нейронной активности в социальном мозге из-за расстройства аутистического спектра у мужчин-подростков». Европейский журнал нейробиологии. 47 (6): 631–642. Дои:10.1111 / ejn.13634. PMID  28661076. S2CID  4306986.
  49. ^ Rombouts, Barkhof & Sheltens (2007 г.), п. 1)
  50. ^ Rombouts, Barkhof & Sheltens (2007 г.), стр. 4–5)
  51. ^ Rombouts, Barkhof & Sheltens (2007 г.), п. 10)
  52. ^ Rombouts, Barkhof & Sheltens (2007 г.), п. 14)
  53. ^ Rombouts, Barkhof & Sheltens (2007 г.), стр. 18–26).
  54. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 476–80).
  55. ^ Логотетис (2008)
  56. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 243–244).
  57. ^ Видеть это статья из Философия сейчас журнал, в котором говорится, что компьютеры могут предсказывать эмоциональные состояния исключительно на основе данных фМРТ в 70–84% случаев.
  58. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 256–8).
  59. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 258–9).
  60. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 259–62).
  61. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 262–7); Линдквист (2008)
  62. ^ Предварительная обработка резюмируется из Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), pp. 267–289), с изменениями, внесенными в новом обзоре автора Линдквист (2008), стр. 11–13).
  63. ^ Для базовой модели GLM см. Описание по Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 343–256). Классификация паттернов MVPA и мультивокселей описана в одном тексте на стр. 408–415.
  64. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), п. 449)
  65. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), п. 4); Логотетис (2008)
  66. ^ Ильмониеми и Аронен (2000), п. 454)
  67. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), п. 449)
  68. ^ «Параллельная ТМС / фМРТ» fmri.at | нейровизуализация и стимуляция ».
  69. ^ Наварро де Лара, Лючия I .; Тик, Мартин; Woletz, Майкл; Фрасс-Кригль, Роберта; Мозер, Эвальд; Лаистлер, Эльмар; Виндишбергер, Кристиан (апрель 2017 г.). «Высокочувствительная ТМС / фМРТ моторной коры человека с использованием специальной многоканальной магнитно-резонансной катушки». NeuroImage. 150: 262–269. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2017.02.062. PMID  28254457. S2CID  3676325.
  70. ^ а б Haller S .; Барч А. (2009). «Подводные камни в фМРТ». Европейская радиология. 19 (11): 2689–2706. Дои:10.1007 / s00330-009-1456-9. PMID  19504107. S2CID  26759374.
  71. ^ а б Grabowski, T.J .; Дамасио, А. (2000). «Исследование языка с помощью функциональной нейровизуализации». Картирование мозга: системы. С. 425–461. Дои:10.1016 / B978-012692545-6 / 50016-7. ISBN  978-0-12-692545-6.
  72. ^ а б Aguirre, G.K .; Д'Эспозито, М. (1999). «Экспериментальный дизайн для фМРТ головного мозга». В Bandettini, P.A .; Moonen, C. (ред.). Функциональная МРТ. Берлин: Springer-Verlag. С. 369–380.
  73. ^ а б Donaldson, D .; Бакнар, Р. (2001). «Эффективный дизайн парадигмы». In Jezzard, P .; Мэтьюз, П. М .; Смит, С. М. (ред.). Функциональная МРТ: введение в методы. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. С. 177–195.
  74. ^ Розен, Брюс Р .; Бакнер, Рэнди Л .; Дейл, Андерс М. (3 февраля 1998 г.). «Функциональная МРТ, связанная с событием: прошлое, настоящее и будущее». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 95 (3): 773–780. Bibcode:1998ПНАС ... 95..773Р. Дои:10.1073 / пнас.95.3.773. ЧВК  33797. PMID  9448240.
  75. ^ Д'Эспозито, Марк; Заран, Эрик; Агирре, Джеффри К. (1999). «Функциональная МРТ, связанная с событием: значение для когнитивной психологии». Психологический бюллетень. 125 (1): 155–164. Дои:10.1037/0033-2909.125.1.155. PMID  9990848.
  76. ^ Старк, Крейг Э. Л .; Сквайр, Ларри Р. (23 октября 2001 г.). «Когда ноль не равен нулю: проблема неоднозначных исходных условий в фМРТ». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 98 (22): 12760–12766. Bibcode:2001PNAS ... 9812760S. Дои:10.1073 / pnas.221462998. ЧВК  60127. PMID  11592989.
  77. ^ а б c Полдрак Р.А. (2008). «Роль фМРТ в когнитивной нейробиологии: где мы находимся?». Curr. Мнение. Нейробиол. 18 (2): 223–7. Дои:10.1016 / j.conb.2008.07.006. PMID  18678252. S2CID  14983903.
  78. ^ Харрисон, Гленн В. (ноябрь 2008 г.). «Нейроэкономика: повторение». Экономика и философия. 24 (3): 533–544. Дои:10.1017 / s0266267108002149. S2CID  154376751.
  79. ^ а б c Полдрак, Р. (февраль 2006 г.). «Можно ли вывести когнитивные процессы на основании данных нейровизуализации?» (PDF). Тенденции в когнитивных науках. 10 (2): 59–63. Дои:10.1016 / j.tics.2005.12.004. PMID  16406760. S2CID  13498984.
  80. ^ Хенсон Р. (2006). «Прямой вывод с использованием функциональной нейровизуализации: диссоциации против ассоциаций». Trends Cogn. Sci. (Рег. Ред.). 10 (2): 64–9. Дои:10.1016 / j.tics.2005.12.005. PMID  16406759. S2CID  27185.
  81. ^ Рыцарь, Дэвид К .; Смит, Кристин Н .; Cheng, Dominic T .; Stein, Elliot A .; Хельмштеттер, Фред Дж. (Сентябрь 2004 г.). «Миндалевидное тело и активность гиппокампа во время приобретения и исчезновения обусловленности человеческого страха». Когнитивная, аффективная и поведенческая нейронауки. 4 (3): 317–325. Дои:10.3758 / cabn.4.3.317. PMID  15535167.
  82. ^ Габриэли, Джон Д. Э .; МакГлинчи-Беррот, Регина; Каррильо, Мария С .; Gluck, Mark A .; Cermak, Laird S .; Дистерхофт, Джон Ф. (1995). «Неповрежденная отсрочка-моргание классическим условием при амнезии». Поведенческая неврология. 109 (5): 819–827. Дои:10.1037//0735-7044.109.5.819. PMID  8554707.
  83. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), п. 53)
  84. ^ Сахито и Слани (2012), п. 60)
  85. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), стр. 50–52).
  86. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009), п. 44)
  87. ^ Формика, Доменико; Сильвестри, Серджио (22 апреля 2004 г.). «Биологические эффекты воздействия магнитно-резонансной томографии: обзор». Биомедицинская инженерия онлайн. 3: 11. Дои:10.1186 / 1475-925X-3-11. ЧВК  419710. PMID  15104797.
  88. ^ а б Хартвиг, Валентина; Джованнетти, Джулио; Ванелло, Никола; Ломбарди, Массимо; Ландини, Луиджи; Сими, Сильвана (2009). «Биологические эффекты и безопасность в магнитно-резонансной томографии: обзор». Международный журнал экологических исследований и общественного здравоохранения. 6 (6): 1778–1798. Дои:10.3390 / ijerph6061778. ЧВК  2705217. PMID  19578460.
  89. ^ Фихтер, Майкл; Стели, Юлия; Fuchs, Tobias A .; Дугуд, Светлана; Гэмперли, Оливер; Кауфманн, Филипп А. (7 августа 2013 г.). «Влияние магнитно-резонансной томографии сердца на целостность ДНК лимфоцитов человека». Европейский журнал сердца. 34 (30): 2340–2345. Дои:10.1093 / eurheartj / eht184. ЧВК  3736059. PMID  23793096.
  90. ^ Ли, Чжун Вон; Ким, Мён Сон; Ким, Ян Джи; Чой, Ён Джу; Ли, Ёнхён; Чунг, Хай Вон (октябрь 2011 г.). «Генотоксические эффекты 3 T магнитно-резонансной томографии в культивируемых лимфоцитах человека». Биоэлектромагнетизм. 32 (7): 535–542. Дои:10.1002 / bem.20664. PMID  21412810.
  91. ^ Сими, Сильвана; Баллардин, Микела; Казелла, Марта; Де Марчи, Даниэле; Хартвиг, Валентина; Джованнетти, Джулио; Ванелло, Никола; Габбриеллини, Сабрина; Ландини, Луиджи; Ломбарди, Массимо (октябрь 2008 г.). «Является ли генотоксический эффект магнитного резонанса незначительным? Низкое постоянство частоты микроядер в лимфоцитах людей после сканирования сердца». Мутационные исследования / Фундаментальные и молекулярные механизмы мутагенеза. 645 (1–2): 39–43. Дои:10.1016 / j.mrfmmm.2008.08.011. PMID  18804118.
  92. ^ Suzuki, Y .; Икехата, М; Накамура, К; Нисиока, М; Асанума, К; Коана, Т; Симидзу, Х (1 ноября 2001 г.). «Индукция микроядер у мышей, подвергшихся воздействию статических магнитных полей». Мутагенез. 16 (6): 499–501. Дои:10.1093 / mutage / 16.6.499. PMID  11682641.
  93. ^ Knuuti, J .; Сарасте, А .; Каллио, М .; Минн, Х. (2 августа 2013 г.). «Является ли магнитно-резонансная томография сердца причиной повреждения ДНК?». Европейский журнал сердца. 34 (30): 2337–2339. Дои:10.1093 / eurheartj / eht214. PMID  23821403.
  94. ^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009) С. 420–40).
  95. ^ Ловенберг (2008); (Мозговая афера? 2004 г. ); McClure et al. (2004)
  96. ^ (Мозговая афера? 2004 г. )
  97. ^ Ловенберг (2008)
  98. ^ Девлин (2012)
  99. ^ (Мозговая афера? 2004 г. )
  100. ^ Браммер (2004)
  101. ^ Сахито и Слани (2012), п. 57)
  102. ^ Нараян (2009)
  103. ^ Сахито и Слани (2012), п. 41)
  104. ^ Нараян (2009)
  105. ^ Миллер (2010)
  106. ^ Нараян (2009)
  107. ^ Моббс, Дин; Лау, Хакван С; Джонс, Оуэн Д.; Фрит, Кристофер Д. (17 апреля 2007 г.). «Закон, ответственность и мозг». PLOS Биология. 5 (4): e103. Дои:10.1371 / journal.pbio.0050103. ЧВК  1852146. PMID  17439297. S2CID  7519294.
  108. ^ Симпсон, младший (2008). «Функциональная МРТ-детекция лжи: слишком хорошо, чтобы быть правдой?». Журнал Американской академии психиатрии и права. 36 (4): 491–8. PMID  19092066.
  109. ^ Годе, Лин М. (2011). «Дактилоскопия мозга, научные доказательства и Добер: поучительный урок из Индии». Юриметрия. 51 (3): 293–318. JSTOR  41307131.
  110. ^ Вул, Эдвард; Харрис, Кристина; Винкельман, Петр; Пашлер, Гарольд (май 2009 г.). «Поразительно высокая корреляция в исследованиях эмоций, личности и социального познания с помощью фМРТ». Перспективы психологической науки. 4 (3): 274–290. Дои:10.1111 / j.1745-6924.2009.01125.x. PMID  26158964. S2CID  242553.
  111. ^ Ринк П.А. (2005). "Rinckside - Функциональная визуализация ведет охоту за спусковым крючком". Ринксайд.
  112. ^ Либерман, Мэтью Д .; Беркман, Эллиот Т .; Вейджер, Тор Д. (май 2009 г.). «Корреляции в социальной неврологии - не вуду: комментарий к Вулу и др. (2009)». Перспективы психологической науки. 4 (3): 299–307. Дои:10.1111 / j.1745-6924.2009.01128.x. ЧВК  5017149. PMID  26158967.
  113. ^ Тернер, Бенджамин О .; Пол, Эрик Дж .; Миллер, Майкл Б .; Барби, Арон К. (декабрь 2018 г.). «Небольшие размеры выборки снижают воспроизводимость целевых исследований фМРТ». Биология коммуникации. 1 (1): 62. Дои:10.1038 / с42003-018-0073-з. ЧВК  6123695. PMID  30271944.
  114. ^ В девичестве, Дерек Эван (декабрь 2019 г.). «Воспроизводимость фМРТ зависит от достаточного количества данных на индивидуальном уровне». Биология коммуникации. 2 (1): 130. Дои:10.1038 / с42003-019-0378-6. ЧВК  6461660. PMID  30993214.
  115. ^ Тернер, Бенджамин О .; Сантандер, Тайлер; Пол, Эрик Дж .; Барби, Арон К .; Миллер, Майкл Б. (декабрь 2019 г.). «Ответ на: воспроизводимость фМРТ зависит от достаточного количества данных на индивидуальном уровне». Биология коммуникации. 2 (1): 129. Дои:10.1038 / с42003-019-0379-5. ЧВК  6461603. PMID  30993213.
  116. ^ Маргулис, Дэниел С. (2011). «Лосось сомнения». Критическая неврология. С. 273–285. Дои:10.1002 / 9781444343359.ch13. ISBN  978-1-4443-4335-9.
  117. ^ Беннет, см; Миллер, МБ; Вольффорд, Гл (июль 2009 г.). «Нейронные корреляты межвидовой перспективы, полученные в посмертном атлантическом лососе: аргумент в пользу коррекции множественных сравнений». NeuroImage. 47: S125. CiteSeerX  10.1.1.161.8384. Дои:10.1016 / S1053-8119 (09) 71202-9. S2CID  220973284.
  118. ^ «Премия IgNobel в области нейробиологии: исследование мертвого лосося». Невероятный мозг, сеть блогов Scientific American. 2012-09-25. Получено 2014-11-28.
  119. ^ Сател, Салли (30 мая 2013 г.). "Не читайте сканирование мозга слишком много". Время. Получено 15 сентября 2020.
  120. ^ Эклунд, Андерс; Николс, Томас Э .; Кнутссон, Ханс (2016). «Ошибка кластера: почему выводы фМРТ для пространственной протяженности завышают количество ложноположительных результатов». Труды Национальной академии наук. 113 (28): 7900–7905. Дои:10.1073 / pnas.1602413113. ЧВК  4948312. PMID  27357684.
  121. ^ «Ошибка в программном обеспечении FMRI может сделать недействительными 15 лет исследований мозга».
  122. ^ Мюллер, Карстен; Лепсиен, Йоран; Möller, Harald E .; Ломанн, Габриэле (28 июня 2017 г.). «Комментарий: сбой кластера: почему выводы фМРТ для пространственной протяженности завышают количество ложноположительных результатов». Границы нейробиологии человека. 11: 345. Дои:10.3389 / fnhum.2017.00345. ЧВК  5487467. PMID  28701944.
  123. ^ Тейлор, Мишель (4 июня 2020 г.). "Пионер фМРТ ставит под сомнение технологию, 15 лет собственной работы". LaboratoryEquipment.com. Получено 15 сентября 2020.
  124. ^ Уэллетт, Дженнифер (8 июля 2020 г.). "Герцогский ученый ставит под сомнение свое собственное исследование с помощью новой задачи, не подходящей для исследования МРТ". Ars Technica. Получено 15 сентября 2020.
  125. ^ Коэн, Арианна (25 июня 2020 г.). «Исследователи из Университета Дьюка говорят, что каждое исследование активности мозга, которое вы когда-либо читали, неверно». Быстрая Компания. Получено 15 сентября 2020.

Рекомендации

Учебники

  • EMRF / TRTF (Питер А. Ринк, ред.), Магнитный резонанс: критическое введение, прошедшее экспертную оценку (Интернет-учебник в бесплатном доступе )
  • Джозеф П. Хорнак, Основы МРТ (онлайн )
  • Ричард Б. Бакстон, Введение в функциональную магнитно-резонансную томографию: принципы и методы, Издательство Кембриджского университета, 2002 г., ISBN  0-521-58113-3
  • Роберто Кабеса и Алан Кингстон, редакторы, Справочник по функциональной нейровизуализации познания, второе издание, MIT Press, 2006, ISBN  0-262-03344-5
  • Huettel, S.A .; Песня, A. W .; Маккарти, Г., Функциональная магнитно-резонансная томография, второе издание, 2009, Массачусетс: Синауэр, ISBN  978-0-87893-286-3

дальнейшее чтение

внешняя ссылка