The author is grateful for NIH grant support:
NIH/NIBIB 5R01EB006204-03 Multivariate approaches to neuroimaging analysis
NIH/NIA 5R01AG026114-02 Early AD Detection with ASL MRI &amp; Covariance Analysis
ADNI: Imaging data was provided by the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (NIH U01AG024904). Data collection and sharing for this project was funded by the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (National Institutes of Health Grant U01 AG024904). ADNI is funded by the National Institute on Aging, the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering, and through generous contributions from the following: Abbott, AstraZeneca AB, Bayer Schering Pharma AG, Bristol-Myers Squibb, Eisai Global Clinical Development, Elan Corporation, Genentech, GE Healthcare, GlaxoSmithKline, Innogenetics ,Johnson and Johnson, Eli Lilly and Co., Medpace, Inc., Merck and Co., Inc., Novartis AG, Pfizer Inc, F. Hoffman-La Roche, Schering-Plough, Synarc, Inc., and Wyeth, as well as non-profit partners the Alzheimer's Association and Alzheimer's Drug Discovery Foundation, with participation from the U.S. Food and Drug Administration. Private sector contributions to ADNI are facilitated by the Foundation for the National Institutes of Health(<a href="http://www.fnih.org">http://www.fnih.org</a>). The grantee organization is the Northern California Institute for Research and Education, and the study is coordinated by the Alzheimer's Disease Cooperative Study at the University of California, San Diego. ADNI data are disseminated by the Laboratory for Neuro Imaging at the University of California, Los Angeles. This research was also supported by NIH grants P30 AG010129, K01 AG030514, and the Dana Foundation.

<ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> لإعطاء نظرة عامة المفاهيمي للتحليل متعدد المتغيرات يمكننا أن صورة الوضع بسيط جدا : تم قياس بيانات افتراضية لمجموعة 50 مشاركا الإنسان ، حيث لا يوجد سوى ثلاث مناطق ، كما تدل voxels (بكسل = 3 الأبعاد في الشكل 1) في الدماغ. (الشكل 1 أدخل هنا ، كما يقول التعليق الصوتي عبر). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> الهدف العام من التحليل متعدد المتغيرات في تحديد المصادر الرئيسية للتباين في البيانات ، ومن ثم تصف آثار كبيرة من الاهتمام في البيانات من حيث هذه المصادر من التباين. ويبين الشكل 2 مثالا في التبسيط. (الشكل 2 أدخل هنا ، كما يقول التعليق الصوتي عبر). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> نحن نطبق الآن تحليل المتغيرات المتعددة وحيد المتغير على حد سواء لمجموعة البيانات السريرية. أخرجنا FDG - PET بفحص الراحة لمدة 95 مرضى الزهايمر في وقت مبكر و 102 العمر مطابقة الضوابط من موقع من مرض الزهايمر مبادرة تصوير الأعصاب (http://www.loni.ucla.edu/ADNI/). اخترنا عشوائيا بفحص 20 من المرضى على حد سواء والضوابط وسمتهم واشتقاق عينة لدينا. النسبة الباقية وهي 75 و 82 بالاشعة ، على التوالي ، تشكل عينتنا تكرارها. وحيد المتغير والمتعدد مرض الزهايمر (ميلادي) الآن علامات تتأتى في العينة الاشتقاق ، ومدى فعاليتها في التشخيص اختبار العينة تكرارها. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> للعلامة حيد المتغير ، ونحن على النقيض من التفحص 20 ميلادي مع الضوابط بفحص 20 عينة في الاشتقاق واختيار الموقع الذي يظهر الدماغ أكبر انخفاض في إشارة PET في المرضى الذين يعانون م كما هو مبين من خلال اختبار - T. لاختبار نجاعة التشخيص لهذه المنطقة ، ونحن تحقق من البيانات في نموذج المتماثل في هذا المكان والحبكة اشارة PET بوصفها وظيفة من حالة المرض. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> للعلامة متعدد المتغيرات ، ونحن لأول مرة تنفيذ اتفاقية الشراكة والتعاون على الجمع بين بفحص 40 عينة في الاشتقاق ، ومن ثم بناء نمط التباين من أول 5 مكونات الرئيسية التي تخضع عامل التحجيم يظهر الفرق بين الحد الأقصى يعني المرضى والاصحاء ميلادي. (يمكن الاطلاع على التفاصيل في هذه الأوراق ممثل 2) ثم يتم الحصول على تشخيص نمط التباين شكل اشتقاق نموذج مستقبلي لتطبيق نموذج التكرار. يتم رسم موضوع التحجيم العوامل الناتجة بوصفها وظيفة من حالة المرض. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> لتوفير مزيد من العام مقارنة النهج المتعدد وحيد المتغير كلا من الخطوة 4 و 5 ، ونحن إجراء &quot;تقسيم العينة&quot; محاكاة وتكرار الخطوتين 1000 مرات على الوصله البيانات ، في كل مرة تشكيل عينة 20/20 و 75/82 الاشتقاق a تكرار ميلادي المرضى والأصحاء من جديد الضوابط. تحسب علامات المرض وحيد المتغير متعدد المتغيرات من العينة الاشتقاق وتعيين عتبة اتخاذ مثل هذا القرار الذي أساء تصنيف أكثر من 1 مراقبة صحية وميلادي (= خصوصية 95 ٪). ثم يتم علامات المرض مع عتباتها قرار محدد يطبق بأثر رجعي على عينات من تكرارها. وتسجل معدلات الخطأ في العينة تصنيف النسخ لجميع التكرارات اختزال. </li></ol> ممثل النتائج ويمكن أداء حيد المتغير أن ينظر إلى النتائج بالتفصيل في الشكل 3. تم العثور على مساحة أكبر عجز FDG ميلادي ذات الصلة في التلفيف الصدغي عظمى ، Brodmann منطقة 38. كانت المنطقة تحت منحنى ROC يتحقق اوك = 0.90. تم تعميم هذا النموذج على النقيض من تكرار جيدة جدا مع منطقة تحت منحنى ROC = 0.84 AUC. ويمكن أن ينظر إلى الأداء متعدد المتغيرات والنتائج بالتفصيل في الشكل 4. تم العثور على المناطق ذات شحنات إيجابية ، ملمحا في الحفاظ النسبي للإشارة في مواجهة المرض في المخيخ ، في حين تم العثور المرتبطة فقدان إشارة المناطق جداري صدغي وأمامي ، والتلفيف الحزامي الخلفي. وكانت المناطق الواقعة تحت المنحنيات ROC ، سواء في الاشتقاق وعينات تكرار أفضل قليلا من علامة حيد المتغير في 0.96 و 0.88 على التوالي. يمكن تقسيم عينة المحاكاة أن ينظر إلى النتائج بالتفصيل في الشكل 5. هذا الرقم يدل على ان يعطي أفضل علامة متعدد المتغيرات تكرار الأداء التشخيصي من علامة حيد المتغير. متوسط ​​معدل الخطأ الكلي للعلامة متعدد المتغيرات هو 0.203 ، في حين أن للعلامة حيد المتغير هو 0.307. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig1.jpg" alt="الشكل 1" /> . الشكل 1 وهذا الرقم بسيطة توضح الفرق بين الاستراتيجيات التحليلية حيد المتغير والمتغيرات المتعددة : يتم عرض مجموعة البيانات الافتراضية 3 الأبعاد في هذا التوضيح. على الجانب الأيسر ، ليست هناك علاقة بين المتغيرات 3 المرسومة. على الجانب الأيمن في المقابل ، يمكن للمرء أن يرى مصدرا رئيسيا التباين يدل على العلاقة الإيجابية بين جميع voxels الثلاثة. ويمكن لتحليل أحادي المتغير التي تعتبر مجرد يعني القيم على أساس فوكسل تلو فوكسل لا تخبر أي فرق بين هذين التصورين. تحليل متعدد المتغيرات ، في المقابل ، يحدد المصادر الرئيسية للفاريانم في البيانات (السهم الأحمر) قبل الشروع في بناء أنماط التنشيط العصبي تشكيل هذه المصادر. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig2.jpg" alt="الشكل 2" /> الشكل 2. هذه الشريحة يظهر في شكل مبسط لإنجاز الأساسية في أي تحليل المتغيرات المتعددة في تصوير الأعصاب البيانات. غير متحللة الصفيف Y البيانات (ق ، س) ، الذي يعتمد على فهرس الموضوع ثانية ، ومؤشر فوكسل س ، مما يدل على مكان فوكسل في الدماغ ، الى مبلغ من العديد من الشروط. الأول ، وهو منتج من درجة عامل بحتة تخضع تعتمد ، SSF (ق) ، ونمط التباين بحتة تعتمد على فوكسل ، والخامس (خ). يتم التقاط الثانية ، وتفعيل لا يمكن استأثرت به في نمط التباين في المدى موضوع الضجيج والتي تعتمد على فوكسل ، ه (ق ، س). الرسومات جهازي أدناه المعادلة تعطي مثالا للعامل التحجيم الموضوع ونمط التباين. كل مشارك يظهر نمط التباين ، لمجرد اختلاف درجة كما يتضح من النتيجة عامل الموضوع. بدلا من الاضطرار إلى تتبع سلوك كل فوكسل بشكل منفصل ، ونمط التباين والتعبير موضوعه تقديم موجز بالبخل من مصدر رئيسي للتباين. كما يزيد عامل التحجيم الموضوع في حجمه والمناطق يرمز باللون الأزرق في نمط التباين انخفاض التنشيط المرتبطة بها ، في حين أن المجالات المشار إليها باللون الأحمر في وقت واحد زيادة تفعيل المرتبطة بها. يمكن ربط النتيجة عامل الموضوع مع المتغيرات الخارجية التي تهم مثل العمر الموضوع أو الأداء السلوكي المعرفي في مهمة ، وليس تصحيحا للمقارنات متعددة يجب أن تطبق على هذا الارتباط. أساليب عدة للتحلل من هذا القبيل ، ولكن الأكثر شيوعا هو تحليل المكونات الرئيسية (PCA). هذا هو الأسلوب المفضل لدينا. علما أنه يمكن الحصول على عوامل القياس الموضوع من خلال إبراز نمط التباين في أي مجموعة من البيانات أبعاد متساوية ، وليس مجرد مجموعة من البيانات التي أنتجت نمط التباين في المقام الأول. هذا التباين يجعل أنماط مناسبة لاختبار ما إذا كان يمكن تكرارها الدماغ العلاقات السلوكية التي لوحظت في مجموعة بيانات واحدة في مجموعة بيانات مختلفة. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig3.jpg" alt="الشكل 3" /> الشكل 3 ، وهذا الرقم يدل على نتيجة التحليل أحادي المتغير. في لوحة أسفل اليسار ، يتم رسم قيم إشارة FDG للمنطقة التي تظهر أكبر ميلادي المرتبطة العجز في العينة الاشتقاق. الإحداثيات هي في MNI X = 2 ملم ، Y = -48 ملم ، Z = 30mm (Precuneus / PCG ، Brodmann منطقة 31). لوحة اليمنى السفلى ويبين FDG إشارة في هذا الموقع جدا في العينة تكرارها. يمكن للمرء أن نقدر أن يتم تقليل الخلافات بين المرضى FDG ميلادي والضوابط في العينة النسخ ، في حين لا تزال كبيرة بشكل عام ، مع مزيد من التداخل بين الجماعات. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig4.jpg" alt="الشكل 4" /> الشكل 4 ، وهذا الرقم يدل على نتائج التحليل متعدد المتغيرات. في لوحة أعلى ، نقوم بعرض شرائح المحورية التي تظهر عدة مناطق كبيرة المرجحة سلبا وإيجابا (P &lt;0.001) في نمط التباين في حمراء وزرقاء ، على التوالي. علما بأننا تحجيم كل فحص من قبل قيمته المتوسط ​​العالمي ، حتى اللون الأحمر والأزرق تشير الزيادات النسبية والمطلقة بدلا من إشارة والنقصان PET مع شدة المرض. المناطق الحمراء في تلميح وبالتالي الحفاظ النسبي في مواجهة المرض ، بينما الأزرق يشير إلى فقدان إشارة نتيجة لهذا المرض. وتوجد أساسا في المناطق الحمراء في المخيخ ، بينما تظهر في المناطق الزرقاء التلفيف الحزامي الخلفي ، وجداري صدغي المناطق الأمامية. اللوحة اليسرى السفلى : يتم عرض عشرات عامل موضوع نمط التباين ميلادي ذات الصلة في العينة الاشتقاق. تم العثور على أعلى الدرجات تخضع للمرضى م. اللوحة اليمنى السفلى : يتم رسم عشرات عامل موضوع الناتجة عن التطبيق المستقبلي للنمط التباين AD - المتصلة عينة تكرار هنا. يمكن للمرء أن نقدر طفيف تفاقم التباين التشخيص مع زيادة التداخل في العينة تكرارها ، ولكن التعميم في نجاعة التشخيص هو أفضل بشكل ملحوظ عما كانت عليه في حالة حيد المتغير. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig5.jpg" alt="الشكل 5" /> الشكل 5 ، وهذا الرقم يدل على نتائج المحاكاة تقسيم العينة 1000. المذكورة هي الوسائل والانحرافات المعيارية لمعدلات خطأ التشخيص وحيد المتغير متعدد المتغيرات في العينات تكرارها. يمكن للمرء أن يدرك أن التعميم علامة متعدد المتغيرات لأداء أفضل بكثير ، على الرغم من بعض الشيء أكثر من متغير وحيد المتغير علامة.

<ol>
	<li>Moeller, J. R., Strother, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+regional+covariance+approach+to+the+analysis+of+functional+patterns+in+positron+emission+tomographic+data.">A regional covariance approach to the analysis of functional patterns in positron emission tomographic data.</a> J Cereb Blood Flow Metab. 11 (2), A121-A121 (1991).</li><li>Scarmeas, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Covariance+PET+patterns+in+early+Alzheimer's+disease+and+subjects+with+cognitive+impairment+but+no+dementia:+utility+in+group+discrimination+and+correlations+with+functional+performance.">Covariance PET patterns in early Alzheimer's disease and subjects with cognitive impairment but no dementia: utility in group discrimination and correlations with functional performance.</a> Neuroimage. 23 (1), 35-35 (2004).</li><li>Siedlecki, K. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Examining+the+multifactorial+nature+of+cognitive+aging+with+covariance+analysis+of+positron+emission+tomography+data.">Examining the multifactorial nature of cognitive aging with covariance analysis of positron emission tomography data.</a> J Int Neuropsychol Soc. 15 (6), 973-973 (2009).</li><li>Burnham, K. P., Anderson, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Model selection and multimodel inference a practical information-theoretic approach. , (2002).</li><li>Moeller, J. R., Strother, S. C., Sidtis, J. J., Rottenberg, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Scaled+subprofile+model:+a+statistical+approach+to+the+analysis+of+functional+patterns+in+positron+emission+tomographic+data.">Scaled subprofile model: a statistical approach to the analysis of functional patterns in positron emission tomographic data.</a> J Cereb Blood Flow Metab. 7 (5), 649-649 (1987).</li><li>Habeck, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multivariate+and+univariate+neuroimaging+biomarkers+of+Alzheimer's+disease.">Multivariate and univariate neuroimaging biomarkers of Alzheimer's disease.</a> Neuroimage. 40 (4), 1503-1503 (2008).</li><li>Habeck, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+new+approach+to+spatial+covariance+modeling+of+functional+brain+imaging+data:+ordinal+trend+analysis.">A new approach to spatial covariance modeling of functional brain imaging data: ordinal trend analysis.</a> Neural Comput. 17 (7), 1602-1602 (2005).</li><li>McIntosh, A. R., Bookstein, F. L., Haxby, J. V., Grady, C. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatial+pattern+analysis+of+functional+brain+images+using+partial+least+squares.">Spatial pattern analysis of functional brain images using partial least squares.</a> Neuroimage. 3 Pt 1, 143-143 (1996).</li><li>McIntosh, A. R., Lobaugh, N. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Partial+least+squares+analysis+of+neuroimaging+data:+applications+and+advances.">Partial least squares analysis of neuroimaging data: applications and advances.</a> Neuroimage. 23, S250-S250 (2004).</li></ol>

الإعلان عن أي تضارب في المصالح.

ونحن نأمل في الحصول على منح المشاهد نكهة أساسيات التحليل متعدد المتغيرات ، ويتم تشجيع المشاهدين المهتمين للتحقق من موقعنا. وأدلى عدد قليل من الخيارات لمعلمات في التحليل متعدد المتغيرات التي يمكن أن تخضع لنقاش جدلا كبيرا. يشفع لنا مناقشة هذه القضايا في هذه المقالة لتجنب تشتيت الانتباه عن القضايا الكبرى. أولا ، اخترنا أول 6 مكونات رئيسية لبناء نمط لدينا التغاير ميلادي ذات الصلة. هناك أسباب هذا الاختيار النظري لأننا لم يناقش 4. اختيار معين من 6 مكونات رئيسية هي ليست حرجة على الرغم من وجهة نظرنا : يمكن للمرء أن يختار في حدود 2-20 أجهزة الكمبيوتر الشخصية والحصول على ما زالت متفوقة الأداء تعميم علامة المتعدد في المحاكاة تقسيم العينة. كانت النتائج قوية بالمثل فيما يتعلق باختيار عدد من المواضيع في الاشتقاق وعينات تكرارها. اخترنا 20 شخصا لكلتا المجموعتين في العينة التكرار ، ولكن هذا كان فقط لراحة الرياضية لتسريع العمليات الحسابية. ونتائجنا حول المزايا النسبية لكل من تقنيات إجراء مماثل إذا تمت زيادة عدد المواضيع في عينات الاشتقاق. ثانيا ، قدمنا ​​فقط النوع الأكثر الأساسية للتحليل متعدد المتغيرات. مضاعفات كبيرة مع تقنيات مستعارة من الأدب آلة للتعلم ، والتحولات الخطية وغير الخطية المسبقة لاتفاقية الشراكة والتعاون ، والتجاعيد المختلفة الأخرى قابلة للتنفيذ التي يمكن أن ترفع الأداء التعميم حتى أكثر من ذلك. البساطة لأننا لم نلمس على هذه الاحتمالات في هذه المقالة.

basics of multivariate analysis in neuroimaging data

وقد تلقى تقنيات تحليل متعدد المتغيرات لبيانات تصوير الأعصاب مؤخرا اهتماما متزايدا لأنها تحتوي على مزايا جذابة الكثيرة التي لا يمكن أن تتحقق بسهولة من قبل أكثر استخداما حيد المتغير ، فوكسل الحكيم ، وتقنيات<sup&gt; 1،5،6،7،8،9</sup&gt;. نهج متعدد المتغيرات تقييم العلاقة / التغاير التنشيط عبر مناطق الدماغ ، بدلا من المضي على أساس فوكسل تلو فوكسل. وبالتالي ، يمكن بسهولة أكبر نتائجها يفسر وجود توقيع من الشبكات العصبية. النهج أحادي المتغير ، من ناحية أخرى ، لا يمكن معالجة علاقة مباشرة بين الأقاليم في الدماغ. ويمكن للنهج متعدد المتغيرات يؤدي أيضا إلى مزيد من القوة الإحصائية بالمقارنة مع تقنيات حيد المتغير ، والتي اضطرت لتوظيف تصويبات صارمة للغاية لفوكسل الحكيم مقارنات متعددة. مزيد من تقنيات متعددة المتغيرات أيضا تقديم أنفسهم أفضل بكثير لتطبيق النتائج المرتقبة من تحليل واحد لمجموعة البيانات بيانات جديدة تماما. وبالتالي تقنيات متعدد المتغيرات في وضع جيد لتوفير معلومات حول الاختلافات يعني والعلاقات المتبادلة مع السلوك ، على غرار النهج أحادي المتغير ، مع إمكانية زيادة القدرة الإحصائية والشيكات أفضل استنساخ. على النقيض من هذه المزايا هي ارتفاع الحاجز للدخول إلى استخدام نهج متعدد المتغيرات ، ومنع تطبيق أكثر انتشارا في المجتمع. إلى أن تصبح الأعصاب دراية تقنيات التحليل متعدد المتغيرات ، يمكن أن المسح الأولي من الحقل الحالي مجموعة متنوعة مذهلة من الأساليب التي ، على الرغم من حسابيا مماثلة ، تعرض مع تأكيدات مختلفة ، وعادة من قبل الناس من ذوي الخلفيات الرياضيات. نحن نؤمن بأن تقنيات تحليل متعدد المتغيرات إمكانات كافية لتبرير نشر أفضل. يجب على الباحثين أن تكون قادرة على توظيفها بطريقة واعية ويمكن الوصول إليها. المقالة الحالية هو محاولة في إدخال أساليب تعليمية متعددة المتغيرات للمبتدئ. ويتبع مقدمة مفاهيمية مع تطبيق بسيط جدا لمجموعة من البيانات التشخيصية لداء الزهايمر مبادرة تصوير الأعصاب (ADNI) ، مما يدل بوضوح الأداء المتفوق لنهج متعدد المتغيرات.

Watch this Scientific Journal Video about Basics of Multivariate Analysis in Neuroimaging Data at JoVE.com

Basics of Multivariate Analysis in Neuroimaging Data

المقالة الحالية توضح أساسيات التحليل المتعدد المتغيرات والتناقضات لتحليل فوكسل الحكيم أكثر استخداما حيد المتغير. يتم تطبيق كلا النوعين من التحليل لمجموعة من البيانات السريرية الأعصاب. التكميلية تقسيم نصف نماذج المحاكاة تبين تكرار أفضل النتائج في مجموعات البيانات متعدد المتغيرات المستقلة.

أساسيات التحليل متعدد المتغيرات في البيانات تصوير الأعصاب

Multivariate analysis techniques for neuroimaging data have recently received increasing attention as they have many attractive features that cannot be ...

basics-of-multivariate-analysis-in-neuroimaging-data

Research

JoVE Journal

Neuroscience

16.7K Views.  Columbia University. المقالة الحالية توضح أساسيات التحليل المتعدد المتغيرات والتناقضات لتحليل فوكسل الحكيم أكثر استخداما حيد المتغير. يتم تطبيق كلا النوعين من التحليل لمجموعة من البيانات السريرية الأعصاب. التكميلية تقسيم نصف نماذج المحاكاة تبين تكرار أفضل النتائج في مجموعات الب?...

Video: Basics of Multivariate Analysis in Neuroimaging Data

Cross-Modal Multivariate Pattern Analysis

Multivariate pattern analysis (MVPA) is an increasingly popular method of analyzing functional magnetic resonance imaging (fMRI) data1-4. Typically, the method is used to identify a subject's perceptual experience from neural activity in certain regions of the brain. For instance, it has been employed to predict the orientation of visual gratings a subject perceives from activity in early visual cortices5 or, analogously, the content of speech from activity in early auditory cortices6.
Here, we present an extension of the classical MVPA paradigm, according to which perceptual stimuli are not predicted within, but across sensory systems. Specifically, the method we describe addresses the question of whether stimuli that evoke memory associations in modalities other than the one through which they are presented induce content-specific activity patterns in the sensory cortices of those other modalities. For instance, seeing a muted video clip of a glass vase shattering on the ground automatically triggers in most observers an auditory image of the associated sound; is the experience of this image in the "mind's ear" correlated with a specific neural activity pattern in early auditory cortices? Furthermore, is this activity pattern distinct from the pattern that could be observed if the subject were, instead, watching a video clip of a howling dog?
In two previous studies7,8, we were able to predict sound- and touch-implying video clips based on neural activity in early auditory and somatosensory cortices, respectively. Our results are in line with a neuroarchitectural framework proposed by Damasio9,10, according to which the experience of mental images that are based on memories - such as hearing the shattering sound of a vase in the "mind's ear" upon seeing the corresponding video clip - is supported by the re-construction of content-specific neural activity patterns in early sensory cortices.

Classical multivariate pattern analysis predicts sensory stimuli a subject perceives from neural activity in the corresponding cortices (e.g. visual stimuli from activity in visual cortex). Here, we apply pattern analysis cross-modally and show that sound- and touch-implying visual stimuli can be predicted from activity in auditory and somatosensory cortices, respectively.

عبر تحليل نمط مشروط متعدد المتغيرات

Multivariate pattern analysis (MVPA) is an increasingly popular method of analyzing functional magnetic resonance imaging (fMRI) data1-4. Typically, the ...

Functional Neuroimaging Using Ultrasonic Blood-brain Barrier Disruption and Manganese-enhanced MRI

Although mice are the dominant model system for studying the genetic and molecular underpinnings of neuroscience, functional neuroimaging in mice remains technically challenging. One approach, Activation-Induced Manganese-enhanced MRI (AIM MRI), has been used successfully to map neuronal activity in rodents 1-5. In AIM MRI, Mn2+ acts a calcium analog and accumulates in depolarized neurons 6,7. Because Mn2+ shortens the T1 tissue property, regions of elevated neuronal activity will enhance in MRI. Furthermore, Mn2+ clears slowly from the activated regions; therefore, stimulation can be performed outside the magnet prior to imaging, enabling greater experimental flexibility. However, because Mn2+ does not readily cross the blood-brain barrier (BBB), the need to open the BBB has limited the use of AIM MRI, especially in mice.
One tool for opening the BBB is ultrasound. Though potentially damaging, if ultrasound is administered in combination with gas-filled microbubbles (i.e., ultrasound contrast agents), the acoustic pressure required for BBB opening is considerably lower. This combination of ultrasound and microbubbles can be used to reliably open the BBB without causing tissue damage 8-11.
Here, a method is presented for performing AIM MRI by using microbubbles and ultrasound to open the BBB. After an intravenous injection of perflutren microbubbles, an unfocused pulsed ultrasound beam is applied to the shaved mouse head for 3 minutes. For simplicity, we refer to this technique of BBB Opening with Microbubbles and UltraSound as BOMUS 12. Using BOMUS to open the BBB throughout both cerebral hemispheres, manganese is administered to the whole mouse brain. After experimental stimulation of the lightly sedated mice, AIM MRI is used to map the neuronal response.
To demonstrate this approach, herein BOMUS and AIM MRI are used to map unilateral mechanical stimulation of the vibrissae in lightly sedated mice 13. Because BOMUS can open the BBB throughout both hemispheres, the unstimulated side of the brain is used to control for nonspecific background stimulation. The resultant 3D activation map agrees well with published representations of the vibrissae regions of the barrel field cortex 14. The ultrasonic opening of the BBB is fast, noninvasive, and reversible; and thus this approach is suitable for high-throughput and/or longitudinal studies in awake mice.

A technique is described for broadly opening the blood-brain barrier in the mouse using microbubbles and ultrasound. Using this technique, manganese can be administered to the mouse brain. Because manganese is an MRI contrast agent that accumulates in depolarized neurons, this approach enables imaging of neuronal activity.

تصوير الأعصاب وظيفية عن طريق الموجات فوق الصوتية تعطيل حاجز الدم في الدماغ والتصوير بالرنين المغناطيسي المنغنيز معززة لل

Although mice are the dominant model system for studying the genetic and molecular underpinnings of neuroscience, functional neuroimaging in mice remains ...

Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain signal. Typically, researchers represent the brain's response as the mean across repeated experimental trials and disregard signal fluctuations over time as "noise". However, it is becoming clear that brain signal variability conveys meaningful functional information about neural network dynamics. This article describes the novel method of multiscale entropy (MSE) for quantifying brain signal variability. MSE may be particularly informative of neural network dynamics because it shows timescale dependence and sensitivity to linear and nonlinear dynamics in the data.

Neuroimaging researchers typically consider the brain's response as the mean activity across repeated experimental trials and disregard signal variability over time as "noise". However, it is becoming clear that there is signal in that noise. This article describes the novel method of multiscale entropy for quantifying brain signal variability in the time domain.

تطبيقات EEG البيانات تصوير الأعصاب: الإمكانيات ذات الصلة بالحدث، والسلطة، الطيفية، ومتعددة النطاقات الانتروبيا

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain ...

TIRFM and pH-sensitive GFP-probes to Evaluate Neurotransmitter Vesicle Dynamics in SH-SY5Y Neuroblastoma Cells: Cell Imaging and Data Analysis

Synaptic vesicles release neurotransmitters at chemical synapses through a dynamic cycle of fusion and retrieval. Monitoring synaptic activity in real time and dissecting the different steps of exo-endocytosis at the single-vesicle level are crucial for understanding synaptic functions in health and disease.
Genetically-encoded pH-sensitive probes directly targeted to synaptic vesicles and Total Internal Reflection Fluorescence Microscopy (TIRFM) provide the spatio-temporal resolution necessary to follow vesicle dynamics. The evanescent field generated by total internal reflection can only excite fluorophores placed in a thin layer (&#60;150 nm) above the glass cover on which cells adhere, exactly where the processes of exo-endocytosis take place. The resulting high-contrast images are ideally suited for vesicles tracking and quantitative analysis of fusion events.
In this protocol, SH-SY5Y human neuroblastoma cells are proposed as a valuable model for studying neurotransmitter release at the single-vesicle level by TIRFM, because of their flat surface and the presence of dispersed vesicles. The methods for growing SH-SY5Y as adherent cells and for transfecting them with synapto-pHluorin are provided, as well as the technique&#160;to perform TIRFM and imaging. Finally, a strategy aiming to select, count, and analyze fusion events at whole-cell and single-vesicle levels is presented.
To validate the imaging procedure and data analysis approach, the dynamics of pHluorin-tagged vesicles are&#160;analyzed under resting and stimulated (depolarizing potassium concentrations) conditions. Membrane depolarization increases the frequency of fusion events and causes a parallel raise of the net fluorescence signal recorded in whole cell. Single-vesicle analysis reveals modifications of fusion-event behavior (increased peak height and width). These data suggest that potassium depolarization not only induces a massive neurotransmitter release but also modifies the mechanism of vesicle fusion and recycling.
With the appropriate fluorescent probe, this technique can be employed in different cellular systems to dissect the mechanisms of constitutive and stimulated secretion.

This paper provides a method for investigating neurotransmitter vesicle dynamics in neuroblastoma cells, using a synaptobrevin2-pHluorin construct and Total Internal Reflection Fluorescence Microscopy. The strategy developed for image processing and data analysis is also reported.

TIRFM والحساسة للدرجة الحموضة GFP-تحقيقات في تقييم ناقل عصبي الحويصلة حيوية في خلايا SH-SY5Y العصبية: التصوير خلية وتحليل البيانات

Synaptic vesicles release neurotransmitters at chemical synapses through a dynamic cycle of fusion and retrieval. Monitoring synaptic activity in real ...

Analyzing Synaptic Modulation of Drosophila melanogaster Photoreceptors after Exposure to Prolonged Light

The nervous system has the remarkable ability to adapt and respond to various stimuli. This neural adjustment is largely achieved through plasticity at the synaptic level. The Active Zone (AZ) is the region at the presynaptic membrane that mediates neurotransmitter release and is composed of a dense collection of scaffold proteins. AZs of Drosophila melanogaster (Drosophila) photoreceptors undergo molecular remodeling after prolonged exposure to natural ambient light. Thus the level of neuronal activity can rearrange the molecular composition of the AZ and contribute to the regulation of the functional output.
Starting from the light exposure set-up preparation to the immunohistochemistry, this protocol details how to quantify the number, the spatial distribution, and the delocalization level of synaptic molecules at AZs in Drosophila photoreceptors. Using image analysis software, clusters of the GFP-fused AZ component Bruchpilot were identified for each R8 photoreceptor (R8) axon terminal. Detected Bruchpilot spots were automatically assigned to individual R8 axons. To calculate the distribution of spot frequency along the axon, we implemented a customized software plugin. Each axon&#39;s start-point and end-point were manually defined and the position of each Bruchpilot spot was projected onto the connecting line between start and end-point. Besides the number of Bruchpilot clusters, we also quantified the delocalization level of Bruchpilot-GFP within the clusters. These measurements reflect in detail the spatially resolved synaptic dynamics in a single neuron under different environmental conditions to stimuli.

Analyzing Synaptic Modulation of Drosophila melanogaster Photoreceptors after Exposure to Prolonged Light

Here we show how to quantify the number and spatial distribution of synaptic active zones in Drosophila melanogaster&#160;photoreceptors, highlighted with a genetically encoded molecular marker, and their modulation after prolonged exposure to light.

تحليل متشابك التحوير من<em&gt; ذبابة الفاكهة</em&gt; خلايا مستقبلة للضوء بعد التعرض للضوء لفترات طويلة

The nervous system has the remarkable ability to adapt and respond to various stimuli. This neural adjustment is largely achieved through plasticity at ...

Neuroimaging Field Methods Using Functional Near Infrared Spectroscopy (NIRS) Neuroimaging to Study Global Child Development: Rural Sub-Saharan Africa

Portable neuroimaging approaches provide new advances to the study of brain function and brain development with previously inaccessible populations and in remote locations. This paper shows the development of field functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) imaging to the study of child language, reading, and cognitive development in a rural village setting of C&#244;te d&#39;Ivoire. Innovation in methods and the development of culturally appropriate neuroimaging protocols allow&#160;a first-time look into the brain&#39;s development and children&#39;s learning outcomes in understudied environments. This paper demonstrates protocols for transporting and setting up a mobile laboratory, discusses considerations for field versus laboratory neuroimaging, and presents a guide for developing neuroimaging consent procedures and building meaningful long-term collaborations with local government and science partners. Portable neuroimaging methods can be used to study complex child development contexts, including the impact of significant poverty and adversity on brain development. The protocol presented here has been developed for use in C&#244;te d&#39;Ivoire, the world&#39;s primary source of cocoa, and where reports of child labor in the cocoa sector are common. Yet, little is known about the impact of child labor on brain development and learning. Field neuroimaging methods have the potential to yield new insights into such urgent issues, and the development of children globally.

Neuroimaging Field Methods Using Functional Near Infrared Spectroscopy NIRS Neuroimaging to Study Global Child Development: Rural Sub-Saharan Africa

Portable neuroimaging approaches (functional Near Infrared Spectroscopy) provide advances to the study of the brain in previously inaccessible regions; here, rural C&#244;te d&#39;Ivoire. Innovation in methods and development of culturally-appropriate neuroimaging protocols permits novel study of the brain&#39;s development and children&#39;s learning outcomes in environments with significant poverty and adversity.

حقل نيورويماجينج أساليب استخدام وظيفية قرب Neuroimaging مطيافية الأشعة تحت الحمراء (التقارير) لدراسة وضع الطفل العالمي: أفريقيا جنوب الصحراء الريفية

Portable neuroimaging approaches provide new advances to the study of brain function and brain development with previously inaccessible populations and in ...

Data Acquisition and Analysis In Brainstem Evoked Response Audiometry In Mice

Brainstem evoked response audiometry (BERA) is of central relevance in the clinical neurophysiology. As other evoked potential (EP) techniques, such as visually evoked potentials (VEPs) or somatosensory evoked potentials (SEPs), the auditory evoked potentials (AEPs) are triggered by the repetitive presentation of identical stimuli, the electroencephalographic (EEG) response of which is subsequently averaged resulting in distinct positive (p) and negative (n) deflections. In humans, both the amplitude and the latency of individual peaks can be used to characterize alterations in synchronization and conduction velocity in the underlying neuronal circuitries. Importantly, AEPs are also applied in basic and preclinical science to identify and characterize the auditory function in pharmacological and genetic animal models. Even more, animal models in combination with pharmacological testing are utilized to investigate for potential benefits in the treatment of sensorineural hearing loss (e.g., age- or noise-induced hearing deficits). Here we provide a detailed and integrative description of how to record auditory brainstem-evoked responses (ABRs) in mice using click and tone-burst application. A specific focus of this protocol is on pre-experimental animal housing, anesthesia, ABR recording, ABR filtering processes, automated wavelet-based amplitude growth function analysis, and latency detection.

Brainstem evoked response audiometry is an important tool in clinical neurophysiology. Nowadays, brainstem evoked response audiometry is also applied in the basic science and preclinical studies involving both pharmacological and genetic animal models. Here we provide a detailed description of how auditory brainstem responses can be successfully recorded and analyzed in mice.

الحصول على البيانات وتحليلها في الدماغ أثار استجابة القياس السمعي في الفئران

Brainstem evoked response audiometry (BERA) is of central relevance in the clinical neurophysiology. As other evoked potential (EP) techniques, such as ...

Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI)

Most methods for conducting meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies do not assess whether effects are not null, but whether there is a convergence of peaks of statistical significance, and reduce the assessment of the evidence to a binary classification exclusively based on p-values (i.e., voxels can only be &ldquo;statistically significant&rdquo; or &ldquo;non-statistically significant&rdquo;). Here, we detail how to conduct a meta-analysis using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI), a novel method that uses a standard permutation test to assess whether effects are not null. We also show how to grade the strength of the evidence according to a set of criteria that considers a range of statistical significance levels (from more liberal to more conservative), the amount of data or the detection of potential biases (e.g., small-study effect and excess of significance). To exemplify the procedure, we detail the conduction of a meta-analysis of voxel-based morphometry studies in obsessive-compulsive disorder, and we provide all the data already extracted from the manuscripts to allow the reader to replicate the meta-analysis easily. SDM-PSI can also be used for meta-analyses of functional magnetic resonance imaging, diffusion tensor imaging, position emission tomography and surface-based morphometry studies.

Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images SDM-PSI

We detail how to conduct a meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI).

التحليل التلوي لدراسات التصوير العصبي المستندة إلى Voxel باستخدام رسم الخرائط d القائم علي البذور مع الطفرة في الصور الموضوعة (المبادرة)

Most methods for conducting meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies do not assess whether effects are not null, but whether there is a ...

Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first language development. While many studies of statistical learning are conducted within a single domain or modality, recent evidence suggests that this skill may differ based on the context in which the stimuli are presented. In addition, few studies investigate learning as it unfolds in real-time, rather focusing on the outcome of learning. In this protocol, we describe an approach for identifying the cognitive and neural basis of statistical learning, within an individual, across domains (linguistic vs. non-linguistic) and sensory modalities (visual and auditory). The tasks are designed to cast as little cognitive demand as possible on participants, making it ideal for young school-aged children and special populations. The web-based nature of the behavioral tasks offers a unique opportunity for us to reach more representative populations nationwide, to estimate effect sizes with greater precision, and to contribute to open and reproducible research. The neural measures provided by the functional magnetic resonance imaging (fMRI) task can inform researchers about the neural mechanisms engaged during statistical learning, and how these may differ across individuals on the basis of domain or modality. Finally, both tasks allow for the measurement of real-time learning, as changes in reaction time to a target stimulus is tracked across the exposure period. The main limitation of using this protocol relates to the hour-long duration of the experiment. Children might need to complete all four statistical learning tasks in multiple sittings. Therefore, the web-based platform is designed with this limitation in mind so that tasks may be disseminated individually. This methodology will allow users to investigate how the process of statistical learning unfolds across and within domains and modalities in children from different developmental backgrounds.

Presented here is a protocol introducing a set of child-friendly statistical learning tasks geared towards examining children&#8217;s learning of temporal statistical patterns across domains and sensory modalities. The developed tasks collect behavioral data using the web-based platform and task-based functional magnetic resonance imaging (fMRI) data for examining neural engagement during statistical learning.

قياس التعلم الإحصائي عبر الطرائق والمجالات في الأطفال في سن المدرسة عبر منصة عبر الإنترنت وتقنيات التصوير العصبي

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first ...

Employing Transcranial Magnetic Stimulation in a Resource Limited Environment to Establish Brain-Behavior Relationships

Neuroimaging is typically perceived as a resource demanding discipline. While this is the case in certain circumstances, institutions with limited resources have historically contributed significantly to the field of neuroscience, including neuroimaging. In the study of self-deception, we have successfully employed single-pulse TMS to determine the brain correlates of abilities including overclaiming and self-enhancement. Even without the use of neuro-navigation, methods provided here lead to successful outcomes. For example, it was discovered that decreases in self-deceptive responding lead to a decrease in affect. These methods provide data that are reliable and valid, and such methods provide research opportunities otherwise unavailable.&#160;Through the use of these methods, the overall knowledge base in the field of neuroscience is expanded, providing research opportunities to students such as those at our institution&#160;(Montclair State University is a Hispanic-Serving Institute) who are often denied such research experiences.

Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) and low-frequency TMS (lfTMS) have&#160;been demonstrated to be major contributors to brain literature. Here we highlight the methods for investigating the cortical correlates of self-deception using TMS.