JoVE Logo
Authors
Contact Us

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

ووضع الشبكة الافتراضي (DMN) في صرع الفص الصدغي (TLE) يتم تحليلها في حالة الراحة في الدماغ باستخدام اتصال الوظيفية القائمة على البذور التصوير بالرنين المغناطيسي (fcMRI).

Abstract

الاتصال ظيفية التصوير بالرنين المغناطيسي (fcMRI) هو أسلوب الرنين المغناطيسي الوظيفي الذي يدرس التواصل بين مناطق المخ المختلفة استنادا إلى ارتباط تقلبات إشارة BOLD مع مرور الوقت. صرع الفص الصدغي (TLE) هو النوع الأكثر شيوعا من الصرع الكبار ويشمل شبكات الدماغ متعددة. وتشارك شبكة الوضع الافتراضي (DMN) في واعية، والإدراك حالة الراحة، ويعتقد أن تتأثر في TLE حيث تسبب نوبات انخفاض الوعي. تم فحص DMN في الصرع باستخدام البذور مقرها fcMRI. واستخدمت المحاور الأمامية والخلفية من DMN كما البذور في هذا التحليل. تظهر النتائج انفصال بين الأمامي والخلفي من محاور DMN في TLE أثناء حالة القاعدية. بالإضافة إلى ذلك، زيادة الربط DMN إلى مناطق أخرى من الدماغ في الجهة اليسرى TLE جنبا إلى جنب مع انخفاض في اتصال الحق TLE يتم الكشف عنها. يوضح تحليل كيف يمكن استخدام fcMRI القائم على البذور لبحث شبكات الدماغي في اضطرابات الدماغ مثل TLE.

Introduction

وظيفية الربط التصوير بالرنين المغناطيسي (fcMRI) هو نهج تحليلية حديثة نسبيا لبيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي يحدد مقدار العلاقة بين مناطق الدماغ المختلفة استنادا إلى تشابه مستواها الأوكسجين في الدم تعتمد (BOLD) إشارة السلاسل الزمنية - وهذا ما يسمى "وظيفية" الاتصال، و تمييزها عن الربط التشريحية التي توضح وجود اتصالات فعلية بين المناطق (مثل ألياف المادة البيضاء). في تطبيق خاص لهذا النهج، يتم جمع سلسلة زمنية عندما لا تعمل المشارك في مهمة أو في ما يسمى ب "دولة يستريح".

على الرغم من وصف لأول مرة في عام 1995 1، كان هناك اهتمام هائل في fcMRI مما أدى إلى ما يقرب من 1،000 المطبوعات ذات الصلة تقنية في عام 2012. fcMRI له فوائد جوهرية على الرنين المغناطيسي الوظيفي القائم على المهمة في (1) أنه ليس هناك مهمة محددة يتعين القيام بها، ( 2) التعاون الموضوعليس من الضروري، (3) مجموعات البيانات يمكن استخدامها لعدة شبكات الاستعلام مختلفة، (4) إشارة إلى نسبة الضوضاء أفضل من المحتمل بسبب وجود خلافات في علم الطاقة الدماغية المعنية، و (5) من التحايل يفند المتعلقة مهمة 2 الحالي. كدليل على مفهومها، وقد تبين أن التغييرات fcMRI لتتوافق مع التغيرات في EEG 3 وامكانات الحقل المحلية 4 في الدماغ.

وتشمل تقنيات التحليل fcMRI تقنيات ROI / القائم على البذور، وتحليل عنصر المستقلة (ICA)، وتحليل نظرية الرسم البياني، جرانجر تحليل السببية، وأساليب المحلية (السعة تقلبات منخفضة التردد، وتحليل التجانس الإقليمي)، وغيرها 5. لا تقنية واحدة حتى الآن أظهرت تفوق واضح على آخر، على الرغم من أن الأساليب الأكثر شعبية هي القائمة على البذور وطرق ICA 6. ووصف القائم على البذور fcMRI يرتبط التقلبات الزمانية في إشارة BOLD من جزء انتقاؤه من الشبكة المفترضة تحت الدراسة "SEED1؛ أو "المنطقة ذات الاهتمام (ROI)" لجميع الأجزاء الأخرى من الدماغ. ويعتقد أن مناطق الدماغ التي تبين BOLD ربط إشارة إلى منطقة البذور لترسيم أجزاء من الشبكة المعنية. في المقابل، يستخدم ICA تحليل البيانات مدفوعة خالية من نموذج لاستخراج مناطق الدماغ مرتبطة المكانية والزمان (مكونات المستقلة، والمرحلية) من خلال تحليل خصائص إشارة الدورة الدموية في الدماغ كله 5.

في المخطوطة الحالية، وقدم وصفا للأساليب المستخدمة في دراسة نشرت في وقت سابق من حالة الراحة تحليل الربط القائم على البذور من DMN في TLE 7. TLE هو الشكل الأكثر شيوعا من الصرع الكبار. بالإضافة إلى المضبوطات، ويسبب ضعف TLE شبكات الدماغ متعددة بما في ذلك الذاكرة والسلوك والفكر، والوظيفة الحسية 8. وتشكل DMN صنف الدماغي subserving واعية، والإدراك للدولة يستريح. وقد ذكرت وDMN أن تشارك في المضبوطات يرتبط بانخفاض consciousness 9،10. بالإضافة إلى ذلك، قرن آمون هو هيكل الرئيسيين المشاركين في TLE ولقد كان يعتقد أن يكون عنصرا من عناصر DMN. ومع ذلك، فإن التواصل بين PCC إلى تشكيل الحصين أضعف من المكونات مع DMN أخرى، مثل الفص الجبهي الإنسي والقشور الجداري السفلي. هذا يشير إلى أن الحصين هو إما الشبكة الفرعية للDMN أو 11،12 شبكة المتفاعل. هذه القواسم المشتركة بين TLE وDMN رفع احتمال ان يتم تبديل DMN اتصال وظيفية في TLE. هذا التحليل يقارن DMN من الموضوعات مع TLE لضوابط صحية لاكتساب نظرة ثاقبة إشراك DMN في TLE. التواصل بين البذور وضعها في مراكز رئيس DMN - المناطق محور الأمامي والخلفي وقد تم تحليل 12. وضعت البذور في المحور الخلفي يتألف من retrosplenium / precuneus (RSP / PCUN) وكذلك محور الأمامي تتكون من قشرة الفص الجبهي بطني إنسي (vmPFC) في المرضى الذين يعانون من TLE وصحية ضوابط لتحديد الخلفي والأمامي من الشبكات الفرعية DMN.

Protocol

1. الموضوعات

  1. يشمل مجتمع الدراسة من 36 مواضيع 3 مجموعات: الحق TLE (ن = 11)، غادر TLE (ن = 12)، والاصحاء (ن = 13). الحصول على موافقة خطية من علم جميع المواد الدراسية. يتبع المبادئ التوجيهية الدراسة من جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس (UCLA) مجلس المراجعة المؤسساتي.
  2. يجب أن تكون المجموعات موضوع الصرع المرضى الذين هم المرشحين لاستئصال الفص الصدغي الأمامي على النحو الذي يحدده الفيديو EEG الرصد والتصوير بالرنين المغناطيسي الدماغ، والتصوير PET، واختبار النفسية العصبية. ينبغي على المرضى الاستمرار الأدوية المعتادة أثناء الفحص الرنين المغناطيسي الوظيفي، وينبغي ألا يتم فحصها فورا بعد الاستيلاء. تأكد من أن جميع المواد لديها الرنين المغناطيسي الدماغ طبيعية وخالية من المرض العصبية (بخلاف الصرع في مجموعات المرضى) أو تستخدم الأدوية العصبية.

2. التصوير

  1. استخدام نظام التصوير بالرنين المغناطيسي 3 تسلا للتصوير. الحصول على شرائح المحوري للصور الفنية باستخدام مستو ايماج صدىوأشارت جي (برنامج التحصين الموسع) وتسلسل للصور التشريحية باستخدام التدرج مدلل (SPGR) التسلسل.
  2. أداء التصوير الوظيفي باستخدام المعلمات التالية: TR = 2،000 ميللي ثانية، TE = 30 مللي ثانية، فوف = 210 مم، مصفوفة = 64 × 64، شريحة سمك 4 مم، 34 شرائح. استخدام المعلمات التالية لالتصوير ذات الدقة العالية الهيكلية: TR = 20 ميللي ثانية، TE = 3 ميللي ثانية، فوف = 256 مم، مصفوفة = 256 × 256، شريحة سمك 1 مم، 160 شرائح.
  3. كل دورة التصوير يجب أن تستمر 20 دقيقة. اطلب من المشاركين للاسترخاء مع عيون مغلقة. لم يكن يحتاج إلى مدخلات السمعية الخاصة.

3. تجهيزها من البيانات BOLD

  1. Preprocess البيانات باستخدام الرنين المغناطيسي الوظيفي FSL (مكتبة البرامج fMRIB) برنامج الإصدار 4.1.6 (أكسفورد، المملكة المتحدة، www.fmrib.ox.ac.uk / FSL) 13،14. وينبغي أن تشمل خطوات تجهيزها التالية: استخدم FSL MCFLIRT لإزالة حركة الرأس قطعة أثرية 15. استخدام BET FSL لإزالة الأنسجة nonbrain 16 مع خيار BET-F لملفات BOLD. هذا واحد يساعد المدى وخطوات تحليل urther على أنسجة المخ وحدها.
  2. في الفذ، تشغيل تحليل معالجة الحد الأدنى مع التسجيل. حدد "تحليل المستوى الأول" وتغيير "تحليل كامل" إلى "ما قبل احصائيات" من أعلى اثنين من الأزرار.
    1. ضمن علامة التبويب احصائيات ما قبل، قم بإلغاء "BET استخراج الدماغ" وحدد "لا" ل "تصحيح الحركة" (وهذه كانت قد فعلت أعلاه). تسجيل ظيفية (BOLD) الصور إلى التشريحية (SPGR) الصور، ومن ثم على مستوى (MNI) الصورة. هذه النتائج في توليد مصفوفات التحول، والتي تستخدم في وقت لاحق خلال تحليل لتشوه البذور المختارة في الفضاء القياسية في الفضاء الدماغ في هذا الموضوع.
  3. استخدام مصفوفة التحول ولدت (المسمى "standard2example_func.mat") وتحويل السائل النخاعي ورويس المادة البيضاء في الفضاء BOLD الفردية.
    1. استخراج سلسلة زمنية من السائل النخاعي ورويس المادة البيضاء باستخدام الأمر fslmeants،باستخدام العائد على الاستثمار في الفضاء تخضع الفردية كقناع. تطبيع سلسلة زمنية المستخرجة باستخدام برنامج "R". وتستخدم هذه السلسلة الزمنية كمعاملات تراجع في وقت لاحق GLM لإزالة إشارات مصطنعة المقابلة من التحليل.
  4. الخطوة التالية هي إزالة الحركة المتعلقة التحف الموضوع. لالانحدار من المعلمات الحركة، تعيين التالية ضمن FSL الفذ قبل تشغيله.
    1. ضمن علامة التبويب بيانات، استخدم لتصحيح الحركة وملف استخراج الدماغ كمدخلات، تعيين قيمة TR لتتوافق مع مجموعة البيانات الخاصة بك. تعيين تمريرة عالية تصفية باستخدام 100 مرشح ثانية. سوف تمرير تصفية عالية إزالة إشارات من أي مصلحة، والتي هي من التردد المنخفض جدا. وسيتم تطبيق مرشح تمرير منخفض لإزالة الإشارات عالية التردد لاحقا في الخطوة 4.1.
    2. ضمن علامة التبويب احصائيات ما قبل، اختر "بلا" تحت عنوان "تصحيح الحركة"، كما تم القيام به بالفعل. ازل "BET استخراج الدماغ"، كما تم القيام به بالفعل. أداء تجانس المكانيةباستخدام 5 ملم ذات العرض الكامل نصف الحد الأقصى (FWHM).
    3. ضمن علامة التبويب الإحصائيات وتتراجع المعلمات حركة 6 و مشتقاتها الزمنية. حدد "لا" للالتفاف وتحقق "تطبيق تصفية الزمانية." استخدام إخراج FSL MCFLIRT للحصول على ملفات نص المعلمات الحركة، التي يمكن أن تكون المدخلات ثم إلى نموذج تحليل FEAT إلى التراجع هذه في النموذج الخطي العام (GLM)
    4. أيضا إضافة CSF والإشارات المادة البيضاء التي تم استخراجها وتطبيع في الخطوات السابقة إلى GLM. حدد "لا" للالتفاف، إضافة المشتقة الزمنية، وإلغاء "تطبيق تصفية الزمنية".

4. الأساليب الإحصائية

  1. مخلفات من تجهيزها المذكورة أعلاه ينبغي أن تستخدم لارتباط القائم على البذور. يجب أن يمرر هذه المخلفات الأولى من خلال مرشح تمرير منخفض من 0.1 هرتز، ثم تهين بطرح نفسه، قسمة الناتج على الانحراف المعياري، ومن ثم تحجيم بإضافةينبغي تحديد 100. بذور بقطر 6 ملم في MNI الفضاء القياسية باستخدام برنامج MRICron.
  2. الخلفي والأمامي بذور يجب أن تتوافق مع الإحداثيات التالية: (1) المنطقة RSP / PCUN (س = 2، ص = -60، ض = 36) و (2) قشرة الفص الجبهي بطني إنسي (vmPFC؛ س = 3، ص = 60، ض = -1). وقد تم تحديد هذه المواقع المصنفة ضمن ضوابط صحية وتتحول إلى فضاء الموضوع في الخطوة التالية 17-19.
    1. وينبغي بعد ذلك أن تتحول البذور لفرد مساحة كل موضوع في المخ وظيفية من MNI الفضاء القياسية. لهذا، استخدم مصفوفة التحول إنشاؤها أعلاه (المسمى "standard2example_func.mat") لتحويل البذور من معيار (MNI) مساحة للفرد وظيفية (BOLD) الفضاء.
    2. استخدام fslmeants الأمر لاستخراج سلسلة زمنية من تهين وتحجيم المتبقية، وذلك باستخدام البذور في الفضاء تخضع الفردية كقناع سابقا. تطبيع سلسلة زمنية المستخرجة باستخدام الناعمةوير "R".
  3. ينبغي أن تحسب الارتباط الجزئي بين voxels البذور وجميع voxels الدماغ الأخرى بشكل منفصل لكل موضوع لكل شوط. لهذا، في واجهة المستخدم الرسومية FSL الفذ، حدد "تحليل المستوى الأول"، ثم "الإحصائيات + احصائيات ما بعد". ضمن علامة التبويب بيانات، يجب استخدام المتبقية تهين وتحجيم سابقا كمدخل إلى الفذ.
  4. تعيين تمريرة عالية تصفية قطع إلى 10،000، كما هو بالفعل مرت المتبقية عالية في 100 ثانية. ضمن علامة التبويب الإحصائيات، إلغاء تحديد "استخدام FILM prewhitening"، واستخدام البذور السلاسل الزمنية استخراج وتطبيع سابقا في GLM. ضمن علامة التبويب بعد احصائيات، تعيين عتبة Z-القانون الأساسي المطلوب إلى قيمة 2.0.
  5. قبل تشغيل تحليل مجموعة الجمع بين أشواط داخل الموضوعات، Z وفيشر تحويل ينبغي أن يقوم على COPE (التباين تقديرات معلمة) ملف الناتجة عن تحليل الارتباط تشغيل سابقا (الخطوة 4.3). تسجيل نسخة الاب البياناتام في "ريج" دليل تحليل الفذ القيام به في الخطوة 3.1 في المدى ارتباط الخطوة 4.3.
  6. تشغيل تحليل مستوى أعلى من خلال الجمع بين أشواط داخل كل موضوع. لهذا، في واجهة المستخدم الرسومية FSL الفذ، حدد "تحليل المستوى العالي"، ثم "الإحصائيات + احصائيات ما بعد". ضمن "بيانات" علامة التبويب، اختيار "المدخلات هي الدلائل FEAT المستوى الأدنى" وأدخل أشواط الموضوع من الخطوة 4.4. ضمن "الإحصائيات" علامة التبويب، اختيار "الآثار المختلطة: عملية شريان الحياة بسيطة". إعداد نموذج يعني كما أثر؛ أدخل قيمة 1 لكل من المدى في هذا الموضوع.
  7. الجمع بين البيانات عبر أشواط بين الموضوعات، والعادية المربعات (OLS) وينبغي استخدام تحليل بسيط آثار مختلطة. لهذا، في واجهة المستخدم الرسومية FSL الفذ، اختر "تحليل المستوى العالي"، و "الإحصائيات + احصائيات ما بعد". ضمن علامة التبويب بيانات، اختر "المدخلات هي الدلائل FEAT المستوى الأدنى" وأدخل أشواط المواضيع 'جنبا إلى جنب من الخطوة 4.5.
  8. ضمن علامة التبويب الإحصائيات، اختر "الآثار المختلطة: عملية شريان الحياة بسيطة" 'إعداد النموذج بوصفه 3 مجموعات؛ أدخل قيمة 1 للمجموعة ينتمي كل موضوع، 0 خلاف ذلك. وينبغي أن يتم تحليل مجموعة على كل فوكسل باستخدام ANOVA في اتجاه واحد مع ثلاثة مستويات والذي يتفق مع المجموعات الثلاث (الحق TLE، غادر TLE، والاصحاء).
  9. إلى عتبة الصور إحصائية Z استخدام الكتلة تشكيل عتبة Z> 2.0 وتصحيح عتبة هامة مجموعة من ع = 0.05 20. للحصول على الصحيح ض القيم على الخريطة الارتباط، Z عكس فيشر تحويل ينبغي أن يقوم على النتائج.
  10. يجب مقارنة التناقضات المحددة التالية (1) الحق TLE> ضوابط؛ (2) ترك TLE> ضوابط؛ (3) الحق TLE> ترك TLE؛ (4) ترك TLE> الحق TLE؛ (5) التحكم> الحق TLE؛ (6) التحكم> ترك TLE؛ (7) TLE (يمين مجتمعة واليسار)> السيطرة؛ و (7) التحكم> TLE (يمين مجتمعة واليسار).

النتائج

ويبين الشكل 1 كشف DMN مع اتصال من البذور الخلفي (RSP / PCUN، والألوان الأحمر والأصفر) والبذور الأمامي (vmPFC، والألوان الزرقاء والخضراء) ويقارن الشبكات وجدت في المجموعات موضوع مختلف (أرقام 1A-C) وبين بعضها البعض، وهي ضوابط صحية لجميع المرضى مقارنة مع TLE (أر...

Discussion

ويعتقد أن يكون الصرع مرض الشبكة، وشذوذات في الشبكات المعنية موجودة خلال المضبوطات والنشبات في الدولة 21. وقد استخدم الرنين المغناطيسي الوظيفي على أساس مهمة لتحليل تشوهات اللغة وشبكات الذاكرة في TLE 8. FcMRI ديه المزايا الكامنة في دراسة DMN 12 كما هو شبكة تن...

Disclosures

ويتم تمويل المنح من قبل الدكتور إنجل NIH P01 NS02808، R01 NS33310، وU01 NS42372، وبراءات الاختراع WO 2009/123734A1، وWO 2009/123735A1، يتلقى الإتاوات من MedLink، ولترز كلوير، بلاكويل، وإلسفير، وتلقت الأتعاب من ميدترونيكس ، ولترز كلوير، وأفضل الأطباء. وقد عمل الدكتور ستيرن كمستشار دفعت لUCB ووندبيك. الدكتور ستيرن هو رئيس تحرير MedLink الأعصاب، وتلقت الإتاوات من ترز كلوير ومن ماكجرو هيل. المؤلفين المتبقية ليس لها الإفصاحات أو تضارب المصالح أن يعلن.

Acknowledgements

وقدمت التمويل لهذا البحث من قبل مؤسسة الصرع الأمريكية، كلية بايلور لمركز البحوث الطبية الحيوية التكاملية (CIBR) البذور جوائز المنحة (ZH) الطب الحاسوبية و؛ NIH-K23 NINDS NS044936 غرانت (الدائرة)؛ . ومؤسسة عائلة ليف (الدائرة) وساعد الحصول على البيانات من قبل: اليزابيث بيرس (UCLA).

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
MRI machine
Linux workstation with image analysis software installed

References

  1. Biswal, B. B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magn. Reson. Med. 34, 537-541 (1995).
  2. Fox, M. D., Greicius, M. Clinical applications of resting state functional connectivity. Front. Syst. Neurosci. 4, 1-13 (2010).
  3. Laufs, H., et al. Electroencephalographic signatures of attentional and cognitive default modes in spontaneous brain activity fluctuations at rest. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 100, 11053-11058 (1073).
  4. Shmuel, A., Leopold, D. A. Neuronal correlates of spontaneous fluctuations in fMRI signals in monkey visual cortex: Implications for functional connectivity at rest. Hum. Brain Mapp. 29, 751-761 (2008).
  5. Margulies, D. S., et al. Resting developments: a review of fMRI post-processing methodologies for spontaneous brain activity. Magn. Mater. Phys. Biol. 23, 289-307 (2010).
  6. Biswal, B. B., et al. Toward discovery science of human brain function. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 107, 4734-4739 (2010).
  7. Haneef, Z., Lenartowicz, A., Yeh, H. J., Engel, J., Stern, J. M. Effect of lateralized temporal lobe epilepsy on the default mode network. Epilepsy Behav. 25, 350-357 (2012).
  8. Pillai, J. J., Williams, H. T., Faro, S. Functional imaging in temporal lobe epilepsy. Semin. Ultrasound. CT MR. 28, 437-450 (2007).
  9. Blumenfeld, H., et al. Positive and negative network correlations in temporal lobe epilepsy. Cereb. Cortex. 14, 892-902 (2004).
  10. Dupont, P., et al. Dynamic perfusion patterns in temporal lobe epilepsy. Eur. J. Nucl. Med. Imaging. 36, 823-830 (2009).
  11. Fransson, P., Marrelec, G. The precuneus/posterior cingulate cortex plays a pivotal role in the default mode network: Evidence from a partial correlation network analysis. Neuroimage. 42, 1178-1184 (2008).
  12. Buckner, R. L., Andrews-Hanna, J. R., Schacter, D. L. The brain's default network. Ann. N. Y. Acad. Sci. 1124, 1-38 (2008).
  13. Woolrich, M. W., Ripley, B. D., Brady, M., Smith, S. M. Temporal autocorrelation in univariate linear modeling of FMRI data. Neuroimage. 14, 1370-1386 (2001).
  14. Forman, S. D., et al. Improved assessment of significant activation in functional magnetic resonance imaging (fMRI): use of a cluster size threshold. Magn. Reson. Med. 33, 636-647 (1995).
  15. Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, M., Smith, S. Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images. Neuroimage. 17, 825-841 (2002).
  16. Smith, S. M. Fast robust automated brain extraction. Hum. Brain Mapp. 17, 143-155 (2002).
  17. Raichle, M. E., et al. A default mode of brain function. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 98, 676-682 (2001).
  18. Uddin, L. Q., Kelly, A. M., Biswal, B. B., Castellanos, F. X., Milham, M. P. Functional connectivity of default mode network components: correlation. Hum. Brain Mapp. 30, 625-637 (2009).
  19. Singh, K. D., Fawcett, I. P. Transient and linearly graded deactivation of the human default-mode network by a visual detection task. Neuroimage. 41, 100-112 (2008).
  20. Worsley, K. J., Evans, A., Marrett, S., Neelin, P. A three-dimensional statistical analysis for CBF activation studies in human brain. J. Cereb. Blood Flow Metab. 12, 900-918 (1992).
  21. Spencer, S. S. Neural networks in human epilepsy: evidence of and implications for treatment. Epilepsia. 43, 219-227 (2002).
  22. Greicius, M. D., Srivastava, G., Reiss, A. L., Menon, V. Default-mode network activity distinguishes Alzheimer's disease from healthy aging: evidence from functional MRI. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 101, 4637-4642 (2004).
  23. Kennedy, D. P., Redcay, E., Courchesne, E. Failing to deactivate: resting functional abnormalities in autism. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 103, 8275-8280 (2006).
  24. Garrity, A. G., et al. Aberrant "default mode" functional connectivity in schizophrenia. Am. J. Psychiatry. 164, 450-457 (2007).
  25. Mannell, M. V., et al. Resting state and task-induced deactivation: A methodological comparison in patients with schizophrenia and healthy controls. Hum. Brain Mapp. 31, 424-437 (2010).
  26. Jones, D., et al. Age-related changes in the default mode network are more advanced in Alzheimer disease. Neurology. 77, 1524-1531 (2011).
  27. Kobayashi, Y., Amaral, D. G. Macaque monkey retrosplenial cortex II. Cortical afferents. J. Comp. Neurol. 466, 48-79 (2003).
  28. Dupont, P., et al. Dynamic perfusion patterns in temporal lobe epilepsy. Eur. J. Nuclear Med. Mol. Imaging. 36, 823-830 (2009).
  29. Laufs, H., et al. Temporal lobe interictal epileptic discharges affect cerebral activity in “default mode” brain regions. Hum. Brain Mapp. 28, 1023-1032 (2007).
  30. Morgan, V. L., Gore, J. C., Abou-Khalil, B. Functional epileptic network in left mesial temporal lobe epilepsy detected using resting fMRI. Epilepsy Res. 88, 168-178 (2010).
  31. Gotman, J., et al. Generalized epileptic discharges show thalamocortical activation and suspension of the default state of the brain. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 102, 15236-15240 (2005).
  32. Hamandi, K., et al. EEG-fMRI of idiopathic and secondarily generalized epilepsies. Neuroimage. 31, 1700-1710 (2006).
  33. Pittau, F., Grova, C., Moeller, F., Dubeau, F., Gotman, J. Patterns of altered functional connectivity in mesial temporal lobe epilepsy. Epilepsia. 53, 1013-1023 (2012).
  34. Liao, W., et al. Default mode network abnormalities in mesial temporal lobe epilepsy: a study combining fMRI and DTI. Hum. Brain Mapp. 32, 883-895 (2011).
  35. Pereira, F. R., et al. Asymmetrical hippocampal connectivity in mesial temporal lobe epilepsy: evidence from resting state fMRI. BMC Neurosci. 11, 1-13 (2010).
  36. Dupont, S., et al. Bilateral hemispheric alteration of memory processes in right medial temporal lobe epilepsy. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatr. 73, 478-485 (2002).
  37. Vlooswijk, M. C., et al. Functional MRI in chronic epilepsy: associations with cognitive impairment. Lancet Neurol. 9, 1018-1027 (2010).
  38. McCormick, C., Quraan, M., Cohn, M., Valiante, T. A., McAndrews, M. P. Default mode network connectivity indicates episodic memory capacity in mesial temporal lobe epilepsy. Epilepsia. 54, (2013).
  39. Zhang, Z., et al. Altered spontaneous neuronal activity of the default-mode network in mesial temporal lobe epilepsy. Brain Res. 1323, 152-160 (2010).
  40. Horovitz, S. G., et al. Decoupling of the brain's default mode network during deep sleep. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106, 11376-11381 (2009).
  41. Deshpande, G., Kerssens, C., Sebel, P. S., Hu, X. Altered local coherence in the default mode network due to sevoflurane anesthesia. Brain Res. 1318, 110-121 (2010).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

90 DMN TLE fcMRI BOLD

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved