אנו מודים לג&#39;ים הקסבי ועמיתים להכנת הנתונים שלהם זמינים לניתוחים נוספים. מארק נ Coutanche מומן על ידי מענק מהמכון הרפואי הווארד יוז. עבודה זו נתמכה על ידי מענקי NIH R0I-DC009209 וR01-EY02171701 הוענק לשרון ל-תומפסון שיל.

1. הכן את נתוני ה-fMRI שים לב: לאחר ביצוע fMRI לסרוק, טרום תהליך נתונים שנאספו באמצעות הכלים שהזמינים ברוב חבילות תוכנת fMRI לפני תחילת פרוטוקול זה (אם כי יש להימנע מהחלקה מרחבית או ממוזער לשמר דפוסים רב voxel). דוגמא לבסיס נתונים מתאימים מתוארת בבקשה קודמת של השיטה 7. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הסר את התנועה ואומר אותות חומר לבנים מסדרת הזמן של נתוני ה-fMRI מעובד מראש על ידי יצירת מודל רגרסיה עם מנבאים לפרמטרים תנועה (גליל, המגרש, סבסב, x, y, z) ואומר אות בחומר לבנה. לנהל את הניתוחים שלהלן על שאריות (כלומר את השונות שנותרו) וכתוצאה מכך. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ייבא את השאריות שנוצרו לתוך חבילת ניתוח (למשל, MATLAB, Python). הקוד הפתוח הסברה קישוריות ארגז הכלים (http://www.informationalconnectivity.org) ניתן לייבא נתונים fMRI לתוך MATLAB. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> EAC Z-הציוןסדרת הזמן של voxel שעות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> להפריד בין נקודתי הזמן של בסיס הנתונים למערכות עצמאיות (&quot;קפלים&quot;), כגון ריצות סורק שונות. הערה: שימוש בריצות סורק מבטיח אי תלות בין קפלים, אשר אחרת יכול להיות קשה כדי להבטיח (לדוגמא, יכול להיות שנוצרו יחסי תלות בין נקודתי הזמן של ריצה במהלך העיבוד מראש). ריצות יכולה להיות מקובצים יחד כדי לצמצם את מספר הקפלים (למשל, ריצות 2 אפילו מוזר), אם כי באמצעות ריצות בודדות ייתן יותר נתוני אימון. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> יצירת תיעוד של תוויות מצב הקשורים נקודות זמן על ידי יצירת וקטור של תוויות תנאי שהוא נקודתי זמן N ארוכה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> Shift תוויות המצב קדימה בכל המנוהל על ידי מספר (TRS) פעמים ל-החזרה שווה ערך ל 5 שניות, כדי להסביר את הפיגור המודינמית בין אירועים ואותות fMRI מוקלטים. </li></ol> 2. בחר ולנתח אזור זרע <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר אזור זרע על ידי בידוד אנטומייםאזור אל, אזור מקומי מבחינה תפקודית או העליון ביצוע &quot;מיפוי מוח מידע &#39;זרקורי 10. הערה: שלבי 2.2-4.2 להלן יכול להתבצע על ידי קישוריות הסברה קוד הפתוח MATLAB ארגז הכלים <a href="http://www.informationalconnectivity.org">(http://www.informationalconnectivity.org).</a> </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השווה את MVP של כל נקודת זמן לMVP טיפוסי לכל מצב (שים לב: זו היא באותה הגישה כמו בשימוש במסווג הפופולרי המבוסס על המתאם הקרוב ביותר השכן 2). איור 1 (עליון) נותן דוגמא מנתוני אמת שנאספו כ משתתפים צפו בלוקים של ארבעה סוגים של חפצי מעשה ידי אדם. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חישוב (ממוצע) MVP טיפוסי לכל מצב על ידי חישוב ממוצע של כל נקודתי הזמן במצב של פי כל, אבל אחד. זה נתונים &#39;ההכשרה&#39; לכל קיפול (למשל, לקיפול 2 מתוך 5, ממוצע-MVPs מחושבים מנקודתי זמן בקפלי 1, 3, 4, ו -5). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לתאם כל timepoint &#39;; של MVP עם הממוצע-MVP של כל מצב מנתוני אימון. זה ייתן לי כל timepoint ערך מתאם אחד לכל מצב (הערה: המצב עם המתאם הגבוה ביותר כאן יהיה הניבוי של המתאם הפופולרי מסווג MVPA מבוסס 2) </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> פישר להפוך את R-הערכים עד z-ציונים. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לכמת &#39;discriminability MVP &quot;לכל timepoint: ראשית לזהות את המתאם מ2.2.3 המייצג את הקשר בין MVP של timepoint והמרושע-MVP של מצבו של timepoint זה, ולאחר מכן לחסר הגבוה ביותר של המתאמים שנותרו מתאם (כלומר&#39; עם נכון מצב &#39;מינוס&#39; מתאם מרבי עם מצב שגוי &#39;). התוצאה היא discriminability MVP של timepoint ש. גישה חלופית (וחוקית) תהיה להפחית את המתאם הממוצע של התנאים לא נכונים. שים לב: יש הגישה הציעה advanta אינטואיטיביge שנקודתי זמן עם ערכי discriminability חיוביים מסווגים בצורה נכונה על ידי מסווג המתאם מבוסס, בעוד שנקודתי זמן עם ערכים שליליים לא הם חזו בצורה נכונה. דוגמא לערכים שהתקבלו מוצגת באיור 1 (תחתון). הצעדים עד לנקודה זו נלכדים בנוסחאות שלהלן. <img alt="2.3 משוואות" fo:content-width="4.5in" src="/files/ftp_upload/51226/51226_2.3_equations.jpg" /> X הוא וקטור שורה מנורמל 1-by-מ &#39;עם ערכי הפעלת voxel מ&#39; בn נקודת הזמן, Y הוא וקטור שורה מנורמל 1-by-מ &#39;של דפוס ההכשרה הממוצעת לנכון (ג) או תנאים נכונים (i) עבור n זמן נקודה. פונקצית artanh חלה z פישר לשנות. </li></ol> 3. חישוב סדרות עתיות של MVP Discriminability לכל זרקור <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לבצע ניתוח זרקור 10: מקום ג תלת ממדיםברק סביב כל voxel בתורו (&quot;זרקור&quot;). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חזור על שלבים 2.2 ו2.3 לכל זרקור, כך שכל זרקור יש סדרת זמן של ערכי MVP discriminability (אחד לכל timepoint). </li></ol> 4. חישוב הסברה קישוריות בין הזרע וזרקורים <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לתאם הסדרה של זרע MVP discriminability זמן (מ2.3) עם הסדרה של כל זרקור discriminability זמן (מ3.2) באמצעות מתאם הדירוג של ספירמן. ערך r של המתקבל הוא IC בין הזרע והזרקור. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הקצאת ערך IC של כל זרקור לvoxel המרכזי של הזרקור ולכתוב את מפת המוח של האדם וכתוצאה מכך. </li></ol> 5. חישוב סטטיסטי קבוצת מפה <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> IC אם הנתונים אינם כבר בשטח אחיד (למשל, Talairach או משרד תשתיות לאומי), להפוך &quot;את המשתתפים ממפה לאותו המקום. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחלופין להחליק את האנשים &amp;39 #; מפות זרקור. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> יצירת מפה סטטיסטית קבוצתית באמצעות מבחן t דרך אחת לאם ערך IC של כל זרקור גדול יותר באופן משמעותי מאשר אפס. </li></ol> 6. משמעות מבחן הערה: גישות רבות קיימות לקביעת מובהקות סטטיסטיות של מפות קבוצת fMRI. כמבחן תמורה יכול לקבוע משמעות עם הנחות מינימליות, תוך התחשבות ברמה של בסיס הנתונים של החלקה (כמו כל מפת קבוצת permuted עוברת את אותו עיבוד), אפשרות זו מפורטת להלן. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> עבור כל אחד מ1,000 תמורות, באופן אקראי דשדוש ערכי MVP-discriminability של הזרע על פני סדרת הזמן. שמור על נקודתי זמן סמוכות עם autocorrelations הזמני (כגון נקודתי זמן בתוך אותו הבלוק) יחד (למשל, על ידי דשדוש בלוקים ולא TRS הסמוך). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חישוב מפות IC &#39;אנשים לכל תמורה (שלב 4 לעיל). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> צור 1,000 מפות קבוצת permuted: Randomly לבחור מפת אחת permuted IC מכל משתתף ולערוך מבחן קבוצה בקבוצה זו אקראית (שלב 5 לעיל). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> סף כל מפת permuted קבוצה בסף רצוי (למשל, עמ &#39;&lt;0.001) ולחלץ את גודל האשכול המרבי מהמפה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> מיון כתוצאה 1,000 כרכים מרבי אשכול ולזהות את גודל האשכול באחוזון 95 ה (למשל, 50 ה הגדול ביותר עבור 1,000 תמורות). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> להחיל את הסף המשמש ב6.4 (למשל, עמ &#39;&lt;0.001) וגודל האשכול המינימאלי מ6.5 למפה האמיתית (לא permuted) IC הקבוצה על מנת להפוך אותו לאשכול תיקן לp &lt;0.05. כי בכל מפת permuted נשענת על אותם ערכי MVP discriminability (בסדר שונה), מפת המשמעות זו מדגישה אזורים עם ערכי discriminability יותר סינכרוני מהצפוי במקרה. </li></ol>

<ol>
	<li>Norman, K. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Beyond+mind-reading:+multi-voxel+pattern+analysis+of+fMRI+data.">Beyond mind-reading: multi-voxel pattern analysis of fMRI data.</a> Trends Cogn Sci. 10 (9), 424-430 (2006).</li><li>Haxby, J. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distributed+and+overlapping+representations+of+faces+and+objects+in+ventral+temporal+cortex.">Distributed and overlapping representations of faces and objects in ventral temporal cortex.</a> Science. 293 (5539), 2425-2430 (2001).</li><li>Tong, F., Pratte, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decoding+patterns+of+human+brain+activity.">Decoding patterns of human brain activity.</a> Annu Rev Psychol. 63, 483-509 (2012).</li><li>Coutanche, M. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distinguishing+multi-voxel+patterns+and+mean+activation:+Why,+how,+and+what+does+it+tell+us.">Distinguishing multi-voxel patterns and mean activation: Why, how, and what does it tell us.</a> Cogn Affect Behav Neurosci. 13 (3), (2013).</li><li>Biswal, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+connectivity+in+the+motor+cortex+of+resting+human+brain+using+echo-planar+mri.">Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar mri.</a> Magn Res Med. 34 (4), 537-541 (1995).</li><li>Friston, K. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Psychophysiological+and+modulatory+interactions+in+neuroimaging.">Psychophysiological and modulatory interactions in neuroimaging.</a> Neuroimage. 6 (3), 218-229 (1997).</li><li>Coutanche, M. N., Thompson-Schill, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Informational+Connectivity:+Identifying+synchronized+discriminability+of+multi-voxel+patterns+across+the+brain.">Informational Connectivity: Identifying synchronized discriminability of multi-voxel patterns across the brain.</a> Front Hum Neurosci. 7 (15), 1-14 (2013).</li><li>Chiu, Y. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tracking+cognitive+fluctuations+with+multivoxel+pattern+time+course+(MVPTC)+analysis.">Tracking cognitive fluctuations with multivoxel pattern time course (MVPTC) analysis.</a> Neuropsychologia. 50 (4), 479-486 (2012).</li><li>Nelissen, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Frontal+and+parietal+cortical+interactions+with+distributed+visual+representations+during+selective+attention+and+action+selection.">Frontal and parietal cortical interactions with distributed visual representations during selective attention and action selection.</a> J Neurosci. 33 (42), 16443-16458 (2013).</li><li>Kriegeskorte, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Information-based+functional+brain+mapping.">Information-based functional brain mapping.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 103 (10), 3863-3868 (2006).</li><li>Cox, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=AFNI:+software+for+analysis+and+visualization+of+functional+magnetic+resonance+neuroimages.">AFNI: software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages.</a> Comput Biomed Res. 29 (3), 162-173 (1996).</li><li>Fischl, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cortical+surface-based+analysis.+II:+Inflation,+flattening,+and+a+surface-based+coordinate+system.">Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system.</a> Neuroimage. 9 (2), 195-207 (1999).</li><li>Jimura, K., Poldrack, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analyses+of+regional-average+activation+and+multivoxel+pattern+information+tell+complementary+stories.">Analyses of regional-average activation and multivoxel pattern information tell complementary stories.</a> Neuropsychologia. 50 (4), 544-552 (2012).</li><li>Coutanche, M. N., Thompson-Schill, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+advantage+of+brief+fMRI+acquisition+runs+for+multi-voxel+pattern+detection+across+runs.">The advantage of brief fMRI acquisition runs for multi-voxel pattern detection across runs.</a> Neuroimage. 61 (4), 1113-1119 (2012).</li><li>Coutanche, M. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-voxel+pattern+analysis+of+fMRI+data+predicts+clinical+symptom+severity.">Multi-voxel pattern analysis of fMRI data predicts clinical symptom severity.</a> Neuroimage. 57 (1), 113-123 (2011).</li></ol>

The authors declare that they have no competing financial interests.

יש לו קישוריות מידע הרגישות של MVPA למידע מופץ בדפוס, והוא נותן יכולת ללמוד אינטראקציות בין-האזור באמצעות גישת קישוריות. MVPA וניתוחי univariate סטנדרטיים יכולים כל אחד לחשוף את מעורבותם של אזורים שונים, לעתים עם מעט חפיפה בין התוצאות שלהם 1 3. כצפוי לשיטה שמתבססת על גישות ניתוח אלה, IC ו FC גם לתת תוצאות משלימים 7. ההחלטה אם להעסיק IC סופו של דבר תהיה תלויה בתנאים תחת חקירה והשאלות התיאורטיות שהציבו. שיקולי עיצוב השפעה כי אם MVPA מתבצע על בסיס הנתונים ישפיעו גם אם IC משמש. מחקרים שנועדו עם IC במפורש במוח רוצים לעקוב אחר המלצות ל1 MVPA 4, תוך הבטחה כי ניתן לחלץ נתונים ברמת משפט מכל רחבי timecourse של הסריקה. כאשר בוחניםודיווח תוצאות IC, חשוב שהזרקורים חופפים עם הזרע יוסרו, כדי למנוע את המעגליות. בנוסף, אם משווה ישירות IC ותוצאות FC, מומלץ גם להשוות ניתוח FC מבוסס על ההפעלה הממוצעת של זרקורים, ולא רק voxels. ניתוח נוסף זה יכול להבטיח שכל הבדלים בין התוצאות הם לא בגלל הבדלים ברמות של אות לרעש בזרקורים לעומת voxels. ההליך המתואר כאן מתמקד בעיקר בניתוח גישוש העסקת זרקורים. ראוי לציין כי על ידי החלפת זרקורים עם אזורים של עניין, IC יכול גם להשוות את האזורים שנבחרו לפניי. המדד הנוכחי discriminability - השוואת המתאם של MVP למצב &quot;הנכון&quot; להתאמה למצב החלופי המרבי - גם לשינוי. יש מסווגי למידת מכונה רבים משקולות חיזוי עבור הבדלכיתות erent, אשר יכול בקלות להחליף את השוואות המתאם ביצעו כאן (למשל, כדי לעקוב אחר &#39;הביטחון&#39; של מסווג לאורך זמן). יש IC מגוון רחב של שימושים פוטנציאליים. כמו גם להיות ניתוח ראשוני לחקור רשתות מידע, IC יכול להיות ניתוח מעקב המשני לזרקור MVPA. מפות זרקור MVPA הן בעלי ערך להבנה אילו אזורים יכולים להבחין בתנאים שונים, אך אינם מתפרקות בדרך כלל לרשתות שונות. גישת IC יכולה לעזור כאן, על ידי גילוי ומגדירה לי של הזרקורים discriminability סינכרוני. לבסוף, ניתן להשוות מפות IC ממשימות שונות על מנת להבין רשתות משימה, וניתן להשוות חולים לפקדים כדי להבין טוב יותר כיצד הבדלים רב voxel 1 5 באים לידי ביטוי ברמת הרשת.

המטרה של שיטת הניתוח שתוארה כאן היא למדוד קישוריות בין אזורים במוח המבוססים על תנודות במידע רב voxel שלהם. התקדמות בטכניקות ניתוח דימות תהודה מגנטית תפקודיות (fMRI) גילה כי כמות גדולה של מידע יכולה להיות בתוך דפוסים ברמת חמצון דם תלויים (BOLD) פעילות שמופצים ברחבי voxels מספר 1-3. אוסף של טכניקות שרגישות למידע משתני - המכונים ניתוח דפוס רב voxel (MVPA) - נעשה שימוש כדי להראות שתנאים יכולים להיות MVPs להבחין למרות שיש 1,2,4 תגובות נבדלו חד משתנות. ניתוחים סטנדרטיים, אשר להשוות תשובות חד משתנות, יכולים להיות רגישים למידע רב voxel זה. אזורים במוח מרובים עוסקים בו בני האדם לעבד גירויים ולבצע פעולות קוגניטיביות. קישוריות פונקציונלית (FC) היא שיטה הנפוצה מועסק בחקירהרשתות שער כגון פונקציונליות 5,6. בצורתו הבסיסית ביותר שלה, FC מכמת שיתוף הפעלה, או תיאום, בין voxels או אזורים השונים. FC נעשה שימוש כדי לזהות רשתות מוח תפקודי מחוברות עם הצלחה רבה. לאזורים ותנאים רבים, עם זאת, תגובות בעלות משתנות אחד אינן משקפות את כל המידע זמין במסגרת פעילות BOLD. טכניקות FC העוקבות אחר שינוי דינמי של רמות תגובת univariate עשויות חוסר רגישות לתנודות נפוצות במידע רב voxel. שיטת הניתוח שמובאת כאן, קישוריות מידע (IC; תואר לראשונה בשנים האחרון בעיתון 7), מגשר על פער בין MVPA וFC, על ידי מדידת קישוריות עם מטרי כי הוא רגיש למידע רב voxel לאורך זמן. בעוד FC עוקב דינמי הפעלה משתנית אחד, IC מסלולים דינמי discriminability MVP - מדד של כמה טוב מצבו האמיתי של MVP ניתן להבחין בין חלופות (שגויות). חשוב לציין, בtהוא אותו אופן שאזורים שונים יכולים להראות רמות דומות של תגובות חד משתנות למצב למרות ביצוע חישובים שונים (למשל, עיבוד חזותי או תכנון פעולה כאשר אדם רואה אובייקטי מעשה ידי אדם), אזורים שונים יכולים להיות גם רמות דומות (ומסונכרנות) של MVP discriminability בזמן שהם לעבד תנאים שונים. החקירה האחרונה הוכיחה כי IC יכול לחשוף קישוריות בין אזורים שלא ניתן לגילוי בגישת FC סטנדרטי 7. חוקרים ולכן יכולים להשתמש IC לחקור אינטראקציות בין אזורים במוח כמשתתפים מגיבים למצבים או גירויים שיש דפוסים מופצים אופייניים. IC שונה ממספר יישומי קישוריות האחרונים שבדקו שינויים בהפעלה חד משתנית ביחס לתוצאות סיווג 8, 9. שלא כמו גישות אלו, IC מזהה discriminability דפוס רב voxel סינכרוני בין האזורים.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="585">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">MATLAB software package</td>
			<td style="width:83px;">MathWorks</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">AFNI software package</td>
			<td style="width:83px;">NIMH</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using informational connectivity to measure the synchronous emergence of fmri multi-voxel information across time

הוא מעריך כעת כי מידע מצב רלוונטי יכול להיות נוכח בתוך דפוסים מופצים של פעילות מוחית בסורק תהודה מגנטית תפקודי (fMRI), גם תנאים עם רמות דומות של הפעלה חד משתנית. ניתוח דפוס Multi-voxel (MVP) נעשה שימוש כדי לפענח את המידע הזה בהצלחה רבה. חוקרי FMRI גם לעתים קרובות מבקשים להבין איך אזורי מוח אינטראקציה ברשתות ביניהם, ולהשתמש בקישוריות תפקודית (FC) כדי לזהות אזורים שקורלציה תגובות על פני זמן. בדיוק כמו ניתוח חד משתנה יכול להיות רגיש למידע בMVPs, FC לא יכול לאפיין באופן מלא את הרשתות במוח שמעבדות את התנאים עם חתימות MVP אופייניות. השיטה מתוארת כאן, קישוריות מידע (IC), ניתן לזהות אזורים עם שינויים מתואמים בMVP-discriminability לאורך זמן, חושף קישוריות שאינה נגיש למועדון כדורגל. השיטה יכולה להיות גישוש, תוך שימוש בזרקורים לזהות זרע connאזורי ected, או מתוכננים, בין אזורים של ריבית שנבחרו מראש. התוצאות יכולות להבהיר רשתות של אזורים שמעבדים תנאים הקשורים ל-MVP, יכול התמוטטות מפות זרקור MVPA לרשתות נפרדות, או יכולות להיות בהשוואה על פני משימות וקבוצות חולים.

כעת ניתן להציג התוצאות משולבים באמצעות חבילת ה-fMRI המועדפת של חוקר תוכנת ניתוח. איור 2 מראה תוצאות IC, המחושבים מלוקים של אדם שהוצג באופן חזותי עשו אובייקטים (פרטים מלאים בפרסום הקשורים 7). ניתוח IC הוא בעל ערך במיוחד עבור תנאים ידועים הקשורים MVPs: תנאים עם MVPs האופייני, אך ללא הבדלים בתגובות משתנות אחד, יש סיכוי גבוה יותר שיש לי הבחנות בין IC ו FC (מאויר עם הנתונים שנרשמו כמשתתפים צפו בסוגים שונים של גבר עשה אובייקטים באיור 3). איור 4 מראה שזרקורים עם מידע רב voxel משמעותי יכול להיות גבוה IC, אבל מיוצגים פחות טוב בתוצאות FC. <img alt="איור 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51226/51226fig1highres.jpg" wiDTH = &quot;500&quot; /&gt; .. איור 1 דוגמאות לdiscriminability דפוס לאורך זמן למעלה:. מצעים של discriminability MVP מחושב מנושא בהקסבי ואח&#39; (2001) 2, כפי שנתחו בCoutanche &amp; תומפסון-שיל (2013) 7. הקו הכחול מציג את המתאם-הבקיע z בין &#39;MVPs והזמן הממוצע נקודות (&#39; ההכשרה &#39;) דפוס של המחלקה הנכונה. הקווים הירוקים מייצגים מתאמים &#39;MVPs עם שלוש כיתות שגויות. תחתונה: discriminability תבנית הוא את ההבדל בין מתאמים למחלקה הנכונה ושגויה ברמה הגבוהה ביותר. נקודות זמן עם ערכי discriminability הדפוס חיוביים יסווגו בצורה נכונה על ידי מסווג מבוסס קשר. איור שפורסם במקור בCoutanche &amp; תומפסון-שיל (2013) 7. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51226/51226fig1highres.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו</a>. <img alt="איור 2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51226/51226fig2highres.jpg" width="500" /> איור 2. מפות קישוריות לדוגמא. כל שורה מציגה אזורים המחוברים באופן משמעותי לזרע (מוצג בכחול). משמעות נקבעת על ידי קבוצת מבחן t (p &lt;0.001) עם גודל אשכול מינימאלי מבדיקות תמורה. תוצאות IC מוצגות באמצעות 1 AFNI 1 במפות שטח המיוצרים עם 1 FreeSurfer 2. איור הוא שונה מCoutanche &amp; תומפסון-שיל (2013) 7. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51226/51226fig2highres.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a> <img alt="איור 3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51226/51226fig3highres.jpg" width="500" /> דמות. 3 discriminability מסונכרן MVP לעומת מתכוון הפעלת דוגמאות לdiscriminability MVP בשני אזורים עם discriminability סינכרוני MVP (כלומר קישוריות מידע) ללא הפעלה ממוצעת סינכרוני (כלומר קישוריות תפקודית).; הנתונים מגיע מנושא מהקסבי et al. (2001) 2, כפי שנתח בCoutanche &amp; תומפסון-שיל (2013) 7. נקודות נתונים אלה נאספו בזמן שהנושא שנצפו מצגות חזותיות של חפצי מעשה ידי אדם, שניתן להבחין בדפוסים רב voxel, אבל לא אומר שתגובות. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51226/51226fig3highres.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a> <img alt="איור 4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51226/51226fig4highres.jpg" width="500" /> איור 4. דוגמא IC וערכי FC בין זרע בLEFפיתול דמוי כישור t וזרקורים על פני המוח. הסברה וחוזק תפקודי קישוריות (Z-צירים) מוצגים בין זרע וזרקורים, עם כל כבוד לתגובה הממוצעת של כל זרקור (ציר x) ודיוק MVPA סיווג (ציר y) לארבע סוגים של חפצי מעשה ידי אדם (סיכוי = 25%). זרקורים שיתוף voxels עם אזור הזרע הוסרו. גרף IC כולל דוגמאות של זרקורים עם קישוריות חזקה שיש להם ביצועי סיווג גבוהים אך רמות נמוכות ממוצעת בתגובה, שלא הרימו בגישת FC טיפוסית (ראתה מהפער בתומן השמאלי העליון של הגרף מימין). איור שפורסם במקור בCoutanche &amp; תומפסון-שיל (2013) 7. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51226/51226fig4highres.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Using Informational Connectivity to Measure the Synchronous Emergence of fMRI Multi-voxel Information Across Time at JoVE.com

Using Informational Connectivity to Measure the Synchronous Emergence of fMRI Multi-voxel Information Across Time

Informational connectivity measures the correspondence between time courses of multi-voxel information across different brain regions. Multi-voxel pattern discriminability time series are extracted from regions and compared, revealing networks that are not identified in a typical functional connectivity approach.

באמצעות הסברה קישוריות למדוד את צמיחת סינכרוני של מידע Multi-voxel fMRI לאורך זמן

It is now appreciated that condition-relevant information can be present within distributed patterns of functional magnetic resonance imaging (fMRI) brain ...

using-informational-connectivity-to-measure-synchronous-emergence

Research

JoVE Journal

Neuroscience

12.2K Views.  University of Pennsylvania. Informational connectivity measures the correspondence between time courses of multi-voxel information across different brain regions. Multi-voxel pattern discriminability time series are extracted from regions and compared, revealing networks that are not identified in a typical functional connectivity approach.

Video: Using Informational Connectivity to Measure the Synchronous Emergence of fMRI Multi-voxel Information Across Time

Combining Transcranial Magnetic Stimulation and fMRI to Examine the Default Mode Network

The default mode network is a group of brain regions that are active when an individual is not focused on the outside world and the brain is at "wakeful rest."1,2,3 It is thought the default mode network corresponds to self-referential or "internal mentation".2,3
It has been hypothesized that, in humans, activity within the default mode network is correlated with certain pathologies (for instance, hyper-activation has been linked to schizophrenia 4,5,6 and autism spectrum disorders 7 whilst hypo-activation of the network has been linked to Alzheimer's and other neurodegenerative diseases 8). As such, noninvasive modulation of this network may represent a potential therapeutic intervention for a number of neurological and psychiatric pathologies linked to abnormal network activation. One possible tool to effect this modulation is Transcranial Magnetic Stimulation: a non-invasive neurostimulatory and neuromodulatory technique that can transiently or lastingly modulate cortical excitability (either increasing or decreasing it) via the application of localized magnetic field pulses.9
In order to explore the default mode network's propensity towards and tolerance of modulation, we will be combining TMS (to the left inferior parietal lobe) with functional magnetic resonance imaging (fMRI). Through this article, we will examine the protocol and considerations necessary to successfully combine these two neuroscientific tools.

In this article, we examine the methodology and considerations relevant to the combination of TMS and fMRI to examine the effects of brain stimulation on the default network.

שילוב של גירוי מגנטי fMRI Transcranial ולבחון את רשת מצב ברירת מחדל

The default mode network is a group of brain regions that are active when an individual is not focused on the outside world and the brain is at "wakeful ...

Correlating Behavioral Responses to fMRI Signals from Human Prefrontal Cortex: Examining Cognitive Processes Using Task Analysis

The aim of this methods paper is to describe how to implement a neuroimaging technique to examine complementary brain processes engaged by two similar tasks. Participants' behavior during task performance in an fMRI scanner can then be correlated to the brain activity using the blood-oxygen-level-dependent signal. We measure behavior to be able to sort correct trials, where the subject performed the task correctly and then be able to examine the brain signals related to correct performance. Conversely, if subjects do not perform the task correctly, and these trials are included in the same analysis with the correct trials we would introduce trials that were not only for correct performance. Thus, in many cases these errors can be used themselves to then correlate brain activity to them. We describe two complementary tasks that are used in our lab to examine the brain during suppression of an automatic responses: the stroop1 and anti-saccade tasks. The emotional stroop paradigm instructs participants to either report the superimposed emotional 'word' across the affective faces or the facial 'expressions' of the face stimuli1,2. When the word and the facial expression refer to different emotions, a conflict between what must be said and what is automatically read occurs. The participant has to resolve the conflict between two simultaneously competing processes of word reading and facial expression. Our urge to read out a word leads to strong 'stimulus-response (SR)' associations; hence inhibiting these strong SR's is difficult and participants are prone to making errors. Overcoming this conflict and directing attention away from the face or the word requires the subject to inhibit bottom up processes which typically directs attention to the more salient stimulus. Similarly, in the anti-saccade task3,4,5,6, where an instruction cue is used to direct only attention to a peripheral stimulus location but then the eye movement is made to the mirror opposite position. Yet again we measure behavior by recording the eye movements of participants which allows for the sorting of the behavioral responses into correct and error trials7 which then can be correlated to brain activity. Neuroimaging now allows researchers to measure different behaviors of correct and error trials that are indicative of different cognitive processes and pinpoint the different neural networks involved.

The goal of our research is to correlate behavior to brain activity. Accurate behavioral measures and imaging techniques allow us to elucidate brain-behavior relationships.

התאמת תגובות התנהגותיות לאותות-fMRI של קליפת המוח הקדם חזיתית האנושי: בחינת תהליכים קוגניטיביים באמצעות ניתוח משימה

The aim of this methods paper is to describe how to implement a neuroimaging technique to examine complementary brain processes engaged by two similar ...

Co-analysis of Brain Structure and Function using fMRI and Diffusion-weighted Imaging

The study of complex computational systems is facilitated by network maps, such as circuit diagrams. Such mapping is particularly informative when studying the brain, as the functional role that a brain area fulfills may be largely defined by its connections to other brain areas. In this report, we describe a novel, non-invasive approach for relating brain structure and function using magnetic resonance imaging (MRI). This approach, a combination of structural imaging of long-range fiber connections and functional imaging data, is illustrated in two distinct cognitive domains, visual attention and face perception. Structural imaging is performed with diffusion-weighted imaging (DWI) and fiber tractography, which track the diffusion of water molecules along white-matter fiber tracts in the brain (Figure 1). By visualizing these fiber tracts, we are able to investigate the long-range connective architecture of the brain. The results compare favorably with one of the most widely-used techniques in DWI, diffusion tensor imaging (DTI). DTI is unable to resolve complex configurations of fiber tracts, limiting its utility for constructing detailed, anatomically-informed models of brain function. In contrast, our analyses reproduce known neuroanatomy with precision and accuracy. This advantage is partly due to data acquisition procedures: while many DTI protocols measure diffusion in a small number of directions (e.g., 6 or 12), we employ a diffusion spectrum imaging (DSI)1, 2 protocol which assesses diffusion in 257 directions and at a range of magnetic gradient strengths. Moreover, DSI data allow us to use more sophisticated methods for reconstructing acquired data. In two experiments (visual attention and face perception), tractography reveals that co-active areas of the human brain are anatomically connected, supporting extant hypotheses that they form functional networks. DWI allows us to create a "circuit diagram" and reproduce it on an individual-subject basis, for the purpose of monitoring task-relevant brain activity in networks of interest.

We describe a novel approach for simultaneous analysis of brain function and structure using magnetic resonance imaging (MRI). We assess brain structure with high-resolution diffusion-weighted imaging and white-matter fiber tractography. Unlike standard structural MRI, these techniques allow us to directly relate anatomical connectivity to functional properties of brain networks.

שיתוף ניתוח של מבנה המוח ותפקודו באמצעות fMRI ודיפוזיה משוקללת הדמיה

The study of complex computational systems is facilitated by network maps, such as circuit diagrams. Such mapping is particularly informative when ...

A Simple Way to Measure Alterations in Reward-seeking Behavior Using Drosophila melanogaster

We describe a protocol for measuring ethanol self-administration in fruit flies (Drosophila melanogaster) as a proxy for changes in reward states. We demonstrate a simple way to tap into the fly reward system, modify experiences related to natural reward, and use voluntary ethanol consumption as a measure for changes in reward states. The approach serves as a relevant tool to study the neurons and genes that play a role in experience-mediated changes of internal state. The protocol is composed of two discrete parts: exposing the flies to rewarding and nonrewarding experiences, and assaying voluntary ethanol consumption as a measure of the motivation to obtain a drug reward. The two parts can be used independently to induce the modulation of experience as an initial step for further downstream assays or as an independent two-choice feeding assay, respectively. The protocol does not require a complicated setup and can therefore be applied in any laboratory with basic fly culture tools.

A Simple Way to Measure Alterations in Reward-seeking Behavior Using Drosophila melanogaster

We describe a protocol for inducing rewarding and nonrewarding experiences in fruit flies (Drosophila melanogaster) using voluntary ethanol consumption as a measure for changes in reward states.

דרך פשוטה למדוד שינויים בהתנהגות שוחרת זכה שימוש<em&gt; תסיסנית</em

We describe a protocol for measuring ethanol self-administration in fruit flies (Drosophila melanogaster) as a proxy for changes in reward states. We ...

Analyzing Dendritic Morphology in Columns and Layers

In many regions of the central nervous systems, such as the fly optic lobes and the vertebrate cortex, synaptic circuits are organized in layers and columns to facilitate brain wiring during development and information processing in developed animals. Postsynaptic neurons elaborate dendrites in type-specific patterns in specific layers to synapse with appropriate presynaptic terminals. The fly medulla neuropil is composed of 10 layers and about 750 columns; each column is innervated by dendrites of over 38 types of medulla neurons, which match with the axonal terminals of some 7 types of afferents in a type-specific fashion. This report details the procedures to image and analyze dendrites of medulla neurons. The workflow includes three sections: (i) the dual-view imaging section combines two confocal image stacks collected at orthogonal orientations into a high-resolution 3D image of dendrites; (ii) the dendrite tracing and registration section traces dendritic arbors in 3D and registers dendritic traces to the reference column array; (iii) the dendritic analysis section analyzes dendritic patterns with respect to columns and layers, including layer-specific termination and planar projection direction of dendritic arbors, and derives estimates of dendritic branching and termination frequencies. The protocols utilize custom plugins built on the open-source MIPAV (Medical Imaging Processing, Analysis, and Visualization) platform and custom toolboxes in the matrix laboratory language. Together, these protocols provide a complete workflow to analyze the dendritic routing of Drosophila medulla neurons in layers and columns, to identify cell types, and to determine defects in mutants.

Here, we show how to analyze dendritic routing of Drosophila medulla neurons in columns and layers. The workflow includes a dual-view imaging technique to improve the image quality and computational tools for tracing, registering dendritic arbors to the reference column array and for analyzing the dendritic structures in 3D space.

ניתוח מורפולוגיה דנדריטים ב עמודות שכבות

In many regions of the central nervous systems, such as the fly optic lobes and the vertebrate cortex, synaptic circuits are organized in layers and ...

A Protocol for the Administration of Real-Time fMRI Neurofeedback Training

Neurologic disorders are characterized by abnormal cellular-, molecular-, and circuit-level functions in the brain. New methods to induce and control neuroplastic processes and correct abnormal function, or even shift functions from damaged tissue to physiologically healthy brain regions, hold the potential to dramatically improve overall health. Of the current neuroplastic interventions in development, neurofeedback training (NFT) from functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) has the advantages of being completely non-invasive, non-pharmacologic, and spatially localized to target brain regions, as well as having no known side effects. Furthermore, NFT techniques, initially developed using fMRI, can often be translated to exercises that can be performed outside of the scanner without the aid of medical professionals or sophisticated medical equipment. In fMRI NFT, the fMRI signal is measured from specific regions of the brain, processed, and presented to the participant in real-time. Through training, self-directed mental processing techniques, that regulate this signal and its underlying neurophysiologic correlates, are developed. FMRI NFT has been used to train volitional control over a wide range of brain regions with implications for several different cognitive, behavioral, and motor systems. Additionally, fMRI NFT has shown promise in a broad range of applications such as the treatment of neurologic disorders and the augmentation of baseline human performance. In this article, we present an fMRI NFT protocol developed at our institution for modulation of both healthy and abnormal brain function, as well as examples of using the method to target both cognitive and auditory regions of the brain.

The ability to induce and/or control neural plasticity may be critical in future treatments for neurologic disorders and the recovery from brain injury. In this paper, we present a protocol on the use of neurofeedback training with functional magnetic resonance imaging to modulate human brain function.

פרוטוקול עבור fMRI ניהול בזמן אמת Neurofeedback אימונים

Neurologic disorders are characterized by abnormal cellular-, molecular-, and circuit-level functions in the brain. New methods to induce and control ...

Assay to Measure Nucleocytoplasmic Transport in Real Time within Motor Neuron-like NSC-34 Cells

Nucleocytoplasmic transport refers to the import and export of large molecules from the cell nucleus. Recently, a number of studies have shown a connection between amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and impairments in the nucleocytoplasmic pathway. ALS is a neurodegenerative disease affecting the motor neurons and resulting in paralysis and ultimately in death, within 2-5 years on average. Most cases of ALS are sporadic, lacking any apparent genetic linkage, but 10% are inherited in a dominant manner. Recently, hexanucleotide repeat expansions (HREs) in the chromosome 9 open reading frame 72 (C9orf72) gene were identified as a genetic cause of ALS and frontotemporal dementia (FTD). Importantly, different groups have recently proposed that these mutants affect nucleocytoplasmic transport. These studies have mostly shown the final outcome and manifestations caused by HREs on nucleocytoplasmic transport, but they do not demonstrate nuclear transport dysfunction in real time. As a result, only severe nucleocytoplasmic transport deficiency can be determined, mostly due to high overexpression or exogenous protein insertion. 
This protocol describes a new and very sensitive assay to evaluate and quantify nucleocytoplasmic transport dysfunction in real time. The rate of import of a NLS-NES-GFP protein (shuttle-GFP) can be quantified in real time using fluorescent microscopy. This is performed by using an exportin inhibitor, thus allowing the shuttle GFP only to enter the nucleus. To validate the assay, the C9orf72 HRE translated dipeptide repeats, poly(GR) and poly(PR), which have been previously shown to disrupt nucleocytoplasmic transport, were used. Using the described assay, a 50% decrease in the nuclear import rate was observed compared to the control. Using this system, minute changes in nucleocytoplasmic transport can be examined and the ability of different factors to rescue (even partially) a nucleocytoplasmic transport defect can be determined.

This protocol describes a method to sensitively measure the nucleocytoplasmic transport rate within motor neuron-like NSC-34 cells by quantifying the real-time change in the nuclear import of a NLS-NES-GFP protein.

Assay למדוד Nucleocytoplasmic התחבורה בזמן אמת בתוך מוטורי נוירון כמו NSC-34 תאים

Nucleocytoplasmic transport refers to the import and export of large molecules from the cell nucleus. Recently, a number of studies have shown a ...

Quadruple Immunostaining of the Olfactory Bulb for Visualization of Olfactory Sensory Axon Molecular Identity Codes

The mouse olfactory system is often used to study mechanisms of neural circuit formation&#12288;because of its simple anatomical structure. An Olfactory Sensory Neuron (OSN) is a bipolar cell with a single dendrite and a single unbranched axon. An OSN expresses only one Olfactory Receptor (OR) gene, OSNs expressing a given type of OR converge their axons to a few sets of invariant glomeruli in the Olfactory Bulb (OB). A remarkable feature of OSN projection is that the expressed ORs play instructive roles in axonal projection. ORs regulate the expression of multiple axon-sorting molecules and generate the combinatorial molecular code of axon-sorting molecules at the OSN axon termini. Thus, to understand the molecular mechanisms of OR-specific axon guidance mechanisms, it is vital to characterize their expression profiles at the OSN axon termini within the same glomerulus. The aim of this article was to introduce methods for collecting as many glomeruli as possible on a single OB section and for performing immunostaining using multiple antibodies. This would allow the comparison and analysis of the expression patterns of axon-sorting molecules without staining variation between OB sections.

Olfactory sensory neurons express a wide variety of axon-sorting molecules to establish proper neural circuitry. This protocol describes an immunohistochemical staining method to visualize combinatorial expressions of axon-sorting molecules at the axon termini of olfactory sensory neurons.

Quadunple Immunostaining של הנורה חוש הריח עבור ויזואליזציה של חוש הריח חושפת אקסון מולקולרית קודי זהות

The mouse olfactory system is often used to study mechanisms of neural circuit formation&#12288;because of its simple anatomical structure. An Olfactory ...

Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive neuroscience. Intracranial electroencephalography (EEG) can directly record electrical neural activity and has the unique potential to accomplish this goal. Traditionally, averaging analysis has been applied to analyze intracranial EEG data; however, several new techniques are available for depicting neural activity and intra- and inter-regional connectivity. Here, we introduce two analytical protocols we recently applied to analyze intracranial EEG data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency SPM analysis for neural activity and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity. We report our analysis of intracranial EEG data during the observation of faces as representative results. The results revealed that the inferior occipital gyrus (IOG) showed gamma-band activity at very early stages (110 ms) in response to faces, and both the IOG and amygdala showed rapid intra- and inter-regional connectivity using various types of oscillations. These analytical protocols have the potential to identify the neural mechanisms underlying cognitive functions with high spatial and temporal profiles.

We present two analytical protocols that can be used to analyze intracranial electroencephalography data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency statistical parametric mapping analysis for neural activity, and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity.

ניתוח פעילות עצבית וקישוריות באמצעות נתוני EEG תוך-גולגולתי בתוכנה SPM

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive ...

Statistical Modelling of Cortical Connectivity Using Non-invasive Electroencephalograms

Non-invasive electrophysiological recordings are useful for the evaluation of nervous system function. These techniques are inexpensive, fast, replicable, and less resource-intensive than imaging. Further, the functional data produced have excellent temporal resolution, which is not achievable with structural imaging.
Current applications of electroencephalograms (EEG) are limited by data processing methods. Standard analysis techniques using raw time series data at individual channels are very limited methods of interrogating nervous system activity. More detailed information about cortical function can be achieved by examining relationships between channels and deriving statistical models of how areas are interacting, allowing visualization of connectivity between networks.
This manuscript describes a method for deriving statistical models of cortical network activity by recording EEG in a standard manner, then examining the interelectrode coherence measures to assess relationships between the recorded areas. Higher order interactions can be further examined by assessing the covariance between the coherence pairs, producing high-dimensional &#34;maps&#34; of network interactions. These data constructs can be examined to assess cortical network function and its relationship to pathology in ways not achievable with traditional techniques.
This approach offers greater sensitivity to network level interactions than is achievable with raw time series analysis. It is, however, limited by the complexity of drawing specific mechanistic conclusions about the underlying neural populations and the high volumes of data generated, requiring more advanced statistical techniques for evaluation, including dimensionality reduction and classifier-based approaches.

Standard EEG analysis techniques offer limited insight into nervous system function. Deriving statistical models of cortical connectivity offers far greater ability to investigate underlying network dynamics. Improved functional assessment opens new possibilities for diagnosis, prognostication, and outcome prediction in nervous system diseases.

הדוגמנות הסטטיסטית של קישוריות קורטיקלית באמצעות אלקטרונצלוגרמות שאינן פולשנית

Non-invasive electrophysiological recordings are useful for the evaluation of nervous system function. These techniques are inexpensive, fast, replicable, ...