代表的なデータの生成は、NIHグラントR01HL084178、5R01MH068767-08、およびブラウンのMRI研究施設およびロードアイランド州財団からの補助金によって支えられている。バージニアCSR＆D助成1 IK2 CX000724-01A2は、プロトコル開発と更なる作業を支持した。私たちは、参加者全員に感謝します。

適格参加者は、研究プロジェクトに参加するために書かれ、インフォームドコンセントに署名する。研究は人類の福祉のために、制度的、国内および国際的なガイドラインを遵守して行われる。 1。参加者のスクリーニングおよび診断インタビュー<ol><li>インフォームドコンセントの後、PTSDの診断や病気の重症度を確認するための診断面接を行う。注：これらの措置は、認知状態を評価するために、DSM-IV-TRのための構造化臨床面接（SCID）24臨床医投与PTSDスケール（CAPS）25だけでなく、Folsteinミニ精神状態試験（MMSE）26が含まれています。 </li><li>ストレスや気分に関連する自己報告尺度を記入し、参加者に依頼してください。 注：これらは生命ストレッサーチェックリスト改訂版（LSC-R）27、子供時代トラウマアンケート（CTQ）28、知覚ストレススケール（PSS）29および抑うつ症状のクイックインベントリを含めるS（QIDS-SR）30。 </li><li> MRIなどの安全性や研究手順などのスキャンに必要なコンポーネントを、確認するには、参加者がスケジュールされたスキャンセッションの前に、約1時間後に到着し、MRI、適格参加者のスケジュールを設定します。 </li><li>スキャンする前に、尿、妊娠（適切な）、および毒性テストを入手します。 </li></ol> 2。研修参加者は、N-バックタスクを実行するために<ol><li> 0バック手紙警戒テストで最初の実行を開始します。 <ol><li>他のすべての子音に2ボタンレスポンスボックスと「いいえ」を経由して子音ターゲットに「はい」（ &quot;H&quot;または &quot;H&quot;）を示すために、参加者に指示する。 </li><li> 27秒、合計2500ミリ秒の刺激間の時間で、参加者に500ミリ秒ごとに、9子音を示し、上記の指示どおりに応答するように依頼。注：ターゲット子音はそれぞれ0バックブロック内で4回表示されます。 </li></ol></li><li>次に、参加者は2-BAを実践していますCKテスト。 <ol><li>各子音が提示した後にそれが以前に直列の2つを提示子音と同一または異なるか否かを示すために、2つボタンの応答ボックスで「はい」または「いいえ」の応答をするよう参加者に指示する。 </li><li> 45秒間、合計2500ミリ秒の刺激間間隔で、500ミリ秒ごとに、参加者に15の子音のシリーズを表示します。 NOTE：標的刺激を5回示されている。 </li></ol></li><li>その性能は&gt; 2バック·コンポーネントの正しい75％に達するまでの列車の参加者は、スキャナの外のn-バックタスクを実行します。注：上記のパラメータは、（材料/機器の表を参照）刺激提示ソフトウェアを使用して自動化することができます。 </li></ol> 3。のMRI取得<ol><li> MRI適合性の衣類に参加者の変更があり、3テスラMRIスキャナ室内にそれらをもたらす。彼らは保護を聞くために耳栓を着用した後、ウィル担架に横になる必要がLは、最終的には、MRI装置の中央に移動します。 <ol><li>頭部の動きを最小限にするために自分の頭の周りにクッションを配置します。 NバックワーキングメモリタスクのMRI適合性応答ボックスとそれらを提供、緊急時にスキャンを停止し、生理学的モニタリングおよび記録のために彼らの指にパルスオキシメータを配置する電球を絞る。 </li><li>参加者の頭の上に32チャンネルヘッドコイルとプレゼンテーション画面を配置し、スキャナの中央に移動します。 </li></ol></li><li>参加者が快適で、画面を見ることができることを確認した後、MRIスキャンセッションを開始する。高解像度（1ミリメートル3）解剖学的脳スキャンの買収で始まります。エコー時間（TE）でスキャナのコンソール上で高解像度のMRIパラメータを入力します= 2.98ミリ秒、繰り返し時間（TR）= 1900ミリ秒、視野（FOV）= 256ミリメートル2とマトリクスサイズ1mmのスライス内の64 2。スキャンの「実行」ボタンを押すことで、MRIの取得を開始しますNERコンソール。 </li><li>スキャナコンソールTR = 2500ミリ秒として、TE = 28ミリ秒、FOV = 192ミリメートル2、行列サイズ64 2 3ミリメートル、軸方向のスライス内にFMRI BOLD画像収集パラメータを設定します。 </li><li>次に、以下のパラメータでn型バック·テスト（セクション2を参照）を用いて、作業用メモリ上FMRI画像を取得する。 <ol><li>先行刺激提示ソフトウェアを使用して0バックブロックの各々に、患者に、30秒のベースライン固定断面を提示する。注：これは、他の0のための比較のためのベースラインを提供します - そして2バックブロック中のデータ解析。 </li><li>先行刺激提示ソフトウェアを使用して0又は2バックタスクに3秒のために患者に指示を投影する。 </li><li>合計では、2つのベースラインのブロックとに沿って3 0バックおよび2 - バック部分は、2つの撮像の実行中に、カウンターバランスのとれた順序で提示することを含む。 </li></ol></li><li>を押して起動するMRIスキャナコンソール上の「RUN」。 </li><li> n型バックが完了した後に、確実に参加者は快適に移動する準備ができています。残りのブロックが横にあることを彼らに指示して、眠りに落ちるではない、それらを教えてください。画面上の固定のクロスを表示するには、刺激提示ソフトウェアを使用してください。 </li><li> MRIスキャナコンソールの「ファイル名を指定して実行」を押すことで、次の4分間状態イメージ休止（3.3参照）は、n-バック画像を取得するために使用されたのと同じFMRIの設定を使用して取得する。 </li><li>繰り返して3.4を繰り返します。および3.5。彼らが快適であれば、彼らが継続することができれば、それぞれの新しいセクションに先立ち、参加者に尋ねる。彼らができる場合は、プロトコルを続けています。そうでない場合は、MRIスキャナを一時停止し、必要に応じて快適さのために調整してください。 </li><li>次に、スキャナは次のシーケンスの間、揺れもあり、参加者に伝え、そして彼らの目を閉じて、スキャナで彼らができるよう最善を緩和するように指示。その後、スキャナコンソールで「実行」ボタンを押すことで、DTIのシーケンスを取得する。 </li><li>スキャナCON内のDTI画像収集パラメータを設定各勾配方向と10の非加重（B = 0）の正規化画像、TRのための64の非共線方向（B = 1,000）で適用される拡散勾配を有する二重スピンエコープラナー拡散強調画像（DWI）、1 DWIの唯一の部分的なエコーと上の補間に= 10060ミリ秒、TE = 103ミリ秒、FOV = 226ミリメートル、128 2、マトリックス、スライス厚= 1.8ミリメートル、。 </li><li>スキャナからの参加者を削除し、セッションが行った方法を問い合わせ。彼らが持っている可能性のある質問にお答えし、参加のためにそれらに感謝します。 MRIスキャナコンピュータは、その後のデータのために、参加者のイメージと生理学的記録とDVDの書き込み分析している。 </li></ol> 4。データ解析<ol><li>データ前処理<ol><li> FMRI処理ソフトウェアを使用して、3D +時間データセットに生データを再構成する連結し、最初のシリーズの第体積レジスタ、動きアーチファクトを最小にし、動き補正パラメータを生成する。 （バンドパスフィルタを適用0.00DMN周波数領域を分離し、低周波数ドリフトや高周波ノイズの影響を低減する9から0.08ヘルツ）。注：各ボクセルのために迷惑変数は平均心室と白質時系列だけでなく、頭部の動きの6パラメータ推定値を含むべきである;これらの推定値はdemeanedと微分値の両方を含める必要があります。迷惑変数の予測された時間経過は、後述の相関は31を解析するために使用される「残留」の時系列データを得るために完全なボクセル時系列から除去されるべきである。 </li><li>スケール内で経営の強度を正規化するためのデータ、および4ミリメートル半値全幅（FWHM）のガウスカーネルまでのスムーズなデータ。データセット32からより大きく1.5ミリメートル変位で画像を検閲する。 GSRが状態データ33,34休止に相関関係に影響を与えることができるので、グローバル信号の回帰（GSR）を行わないでください。 </li></ol></li><li>国家コネクティビティ分析休止<ol><li>シード領域の接続性を評価するために分析を使用機能的結合11を評価するための先験的定義された領域との間の関係。注：付属の種子は、それぞれDMNの主要な前方および後方のノード、MPFCおよびPCC、です。これらの場所の機能的座標は、一般的にはアトラス定義された位置35よりも優れている。 </li><li>これらの種子から平均BOLD時系列を抽出し、全脳の相関分析を行う。その後の仮説検定のためのZスコア36に相関R値を変換します。 <ol><li>主要評価項目として、PTSDとコントロールとの間の機能的結合に有意差を評価するために、ボクセルベースでボクセル上のグループ間のZ値を比較します。家族単位で（ つまりクラスタ）エラー訂正を使用して、しきい値、p &lt;0.05で両側検定の意義で、これらの結果、。 NOTE：クラスタ補正は偽陽性クラスターの確率を推定するためにモンテカルロシミュレーションを用いて生成される。統計algorithを使うミリ個々のボクセルレベル37でクラスタFOVの関数としての補正、解像度、滑らかさ、および信号強度を算出する。 </li></ol></li><li>臨床症状と撮像結果との関係を評価するために、評価尺度のスコアとDMN領域の接続性の平均Zスコアとの相関を含むフォローアップ分析を行う。相関は、うつ病の重症度、外傷性脳損傷だけでなく、教育やその他の関連する変数などの関連人口統計情報については、そのアカウントを分析するなどがあります。 </li></ol></li><li>ワーキングメモリの解析<ol><li>使用する個々のデータセット11,31の各脳ボクセルにタスク固有の活性を定量するために、データとボクセルベースのGLMを事前処理するFMRI処理ソフトウェアは。注：GLM独立変数は残りの時間的経過と0である - （ガンマ関数としてモデル化し、血行動態の遷移を含む）と2バックのタスクとの共変量（直線ドリフトと観察Dの動き）、従属変数と時間をかけてBOLD信号。 </li><li>指定されたDMNの地域間GLMベータ重みを生じた平均。注：個々のレベルのデータセットからのこれらの平均化され、N-バック応答は、その後のグループレベルの統計解析における脳活動の基本的な指標として役立つ。 </li><li>使用はPTSDと非PTSD群間でグループレベルの違いを調べるために、タスクの難易度（0時の活動、すなわち比較- 対 2バックタスク）の影響を推定するために共分散分析を各DMN地域では、状態は4.2で分析を休ん中、必要に応じて、任意の関連する統計的な制御手順の分析が含まれています。 </li></ol></li><li> DTIを用いた構造コネクティビティ<ol><li>前処理<ol><li> DTI処理ソフトウェアを使用して、非拡散を共同登録（ つまり 。B = O）画像はモーションアーチファクトを補正し、その後の拡散強調画像の正規化画像として使用する。 12パラメータのアフィン変換を使用運動と渦電流の成果物を説明するために、拡散強調画像を登録します。 </li><li>各拡散方向のための勾配ベクトルがモデルフィッティングの前の変換を説明するために回転させていることを確認してください。フィッティング手順38制約非線形を使用して拡散強調信号の減衰からボクセルごとの二次拡散テンソルを計算します。 </li><li>固有値、固有ベクトルおよび拡散の異方性比率マップを計算するために、拡散強調画像を使用してください。 </li></ol></li><li>帯状束バンドルのの完全性を定量化するラクト·ソフトウェアを使用してください。このような森ら 39とCataniとデ·ショッテン40によるものなど種領域の選択のための標準的な地図帳を利用する。半球間交差繊維を除去するために正中除外領域を介して生じたラクトをフィルタリングします。帯状束の束が通過するすべてのボクセルについての平均FA·トレース、軸方向および径方向の拡散率を計算します。&lt;/李&gt; <li>統計的に、うつ病の重症度、薬物乱用、軽度のTBI、教育や人口統計などの他の要因のために制御し、PTSDと非PTSDの参加者間のグループの違いを比較するために、被験者内変数として半球で、各拡散対策のために混合モデルANOVAを使用してくださいANCOVAを使用して変数。 </li></ol></li></ol>

The authors have no conflicts of interest to disclose relevant to the content of this manuscript. Both Dr. Philip and Ms. Carpenter are US Government Employees.

ニューロイメージングプロトコルの実装を成功させるための二つの最も重要なステップは、正確に静止状態をキャプチャし、メモリ効果を図っています。 概念的には、静止状態の画像の取得は簡単です。実行するタスクがないので、実験者は多くの場合、これらのエポック中に脳の活動を説明し、「残り。「しかし、このフィールドは、神経画像1の他の領域に?...

神経画像は、神経精神医学での診断の妥当性、疾患の重症度、予後や治療反応を調査する前例のない可能性を秘めたツールを表します。相補的神経画像技術の広い範囲は、現在のキー脳システムの構造および機能を特徴づけること、および精神医学的集団における表現型の神経画像の識別を助けるために利用可能である。これらのシステムの、デフォルトモードネットワーク（DMN）は、過去10年間の認知と臨床神経科学文献に注目されている。 DMNは劣っ横頭頂皮質と一緒に、原則として、後方ノードとして主前方ノード、後部帯状皮質/楔前部（PCC）などの内側前頭前皮質（MPFC）が含まれ、いわゆる「休止状態のネットワーク」であり、内側側頭部。このネットワークのこれらの重要な特徴は、それがWHIの残りの期間中にその最も高い活性を示すことである被験者は目を覚まし、アラートが、特定のタスクに関与していないながら、CHが発生します。この休止状態の活動は、脳機能1の「デフォルトモード」鋳造された。 DMN状態活動休止することも非常に状態の機能的結合を休んとして記載され、同期されます。 DMNの他の重要な特徴は、それが増加し、外部の認知需要の期間中に減少した活性を示すということで、 その機能的神経画像パラダイム2,3の間にタスクに誘導される非アクティブ化として観察される。これは内部（ つまり、静止状態）と外部（ つまり、タスク関連の活動）の需要とのバランスが3-5に機能して健康な脳を維持するために必要であると仮定される。 機能的な接続性およびタスク関連の失活、構造的な接続が続く：次のセクションでは、DMNを研究する3つの方法の概要を説明します。これらの3つの方法がお得！ですこのような心的外傷後ストレス障害と関連する精神疾患を持つ患者の臨床試料中にこのネットワークを特徴づけるような補完的な方法を、ribed。 国家DMN機能的結合休止機能的結合状態を休止する最近のタスク要求の不在下でベースライン脳機能のパターンを評価するために使用される一般的なアプローチとなっている。機能的結合は、異なる脳領域間で一貫性を定量化し、分析する方法、または時間をかけて血中酸素レベル依存（BOLD）信号中の同期の程度、である。研究文献の成長体は、DMNの接続性の典型的なパターンは、臨床およびリスクのある集団において変化し、かつ重大なストレスやトラウマの前の露出で特にすることができることを示唆している。最も一般的な所見は、PTSD 6に関連したDMN静止状態の機能的結合を減少させてきた。この減少した接続がHAVありE直接臨床応用、DMNの接続性が低下したように、急性のストレッサー7の後にPTSDを発症することが人々を予測することがあります。減少DMN機能的結合は、最も一般的には、外部の要求にベースラインDMN処理から社内リソースを再配分することができないことにつながる可能性があり、自己処理に関わる重要な脳領域間のコミュニケーション不足を反映していると、いくつかの方法で解釈することができます。このネットワークの中断は、PTSDやその他のストレス関連精神状態8のような精神障害の中核臨床症状を説明することができる。これらの混乱の原因に詳しい調査の結果、将来の研究のための重要な分野である。 より一般的な観点から見ると、DMNの機能的接続性を検査することの利点は、比較的容易な実装と信頼性の高い比較9,10を可能にし、健康な対照で休んで状態の機能的結合の強固なパターンを含む</sアップ&gt;。したがって、この方法は、PTSDおよび他のストレス関連精神医学的状態を有する個体において特定のタスクの要求が存在しない場合にどのように脳機能に通知するストレス関連精神障害の容易に実装され、強固なニューロイメージングバイオマーカーとして開発される可能性を秘めている。 タスク付属DMNの使用停止ワーキングメモリ（WM）の間、DMN応​​答を調べると、状態同期休止を超えて、このネットワークの機能と機能障害を調査するために別のアプローチを提供しています。より標準的な機能的磁気共鳴画像法（FMRI）メソッドを反映するこのアプローチは、臨床的意義11を有していてもよいタスクの要求に応答に関する異なる情報を提供する。これまでの研究では、PTSDの参加者は、おそらく増加し、認知努力12月15日を反映して、倉庫管理機能や倉庫管理タスク中のDMNの非アクティブ化の程度が大きい減損示すことが文書化されています。 USIFMRIチャレンジとしてNG倉庫にはいくつかの利点がある。例えば、それは確実にアクティブ状態に休止から、いくつかの主要DMN領域を解放する。 PTSDやその他のストレス関連精神疾患に最も関連、倉庫管理タスクを確実MPFC、PTSDに調節不全の重要な経路に関与する主要な前方DMNノードを外す。これはよくMPFCが昇順扁桃体の活性を調節することが確立され、そしておそらく恐怖条件16で重要な役割を果たしてきた。 MPFC活動の評価はまた、将来の臨床ケアに役立つメトリックかもしれません。例えば、心に傷を負った警察官の1以前の研究では、露光心理療法は、MPFCの活動を増加させ、外傷性メモリ検索中に扁桃体の活動を低下させた。これらの神経画像の変更は17に減少PSTDの症状と関連していた。 WM-誘起MPFCの非アクティブ化のこのインスタンスは1ニューロイメージングの測定基準は、臨床集団に適用する方法の例、およびさらなる調査ですが、他のDMNコンポーネントの今後の研究の実りあるエリアである可能性が高い。 このプロトコルでは、口頭での作業記憶のnバックタスクが使用される。 n型バック·タスクが広くFMRI研究で使用され、信頼性のある執行活性化の活性化およびデフォルトモードネットワーク失活領域18,19を提供する。このタスクは、3つのコンポーネント、0バック手紙警戒タスク、作業記憶と比較のためのベースラインの休止の2バックタスクが含まれています。 0バック警戒タスク中に、参加者は、スキャナの内部にある間に2つボタンのレスポンスボックスを使用して、他の子音 &quot;NO&quot;子音所定の目標（ &quot;H&quot;または &quot;H&quot;）が登場したときに「はい」答えると。 9子音の六0バック制御ブロックは、この作業中に表示されています。 2バック時には、子音のシリーズは2500ミリ秒の刺激間間隔で、500ミリ秒ごとに視覚的に提示されています。参加者は、「yes」または「no」にする応答して、それぞれの子音は、それがシリーズ（ 例えば 、wは、N、R、N、R、Q、rは、qは 、N、W 等に予め二つ ​​提示子音と同一または異なるか否かを示すために、提示された後。 、太字で示された正解付き）。 2バックの間に、15の子音の6 45秒のシリーズが発表されています。首尾よく実行するために参加者が一定の音韻バッファリング（ すなわち 。短期記憶に子音を保持している）、心の中で言葉にした音素リハーサル（ すなわち 。大声で連接することなく、子音の繰り返し）、および執行の調整が含まれて厳しい認知セットを維持する必要があります。両方の0 - および2 - バック·ブロック、プレゼンテーションの速度は、標的の33％がランダムな位置に提示され、総額は、口頭で符号化を促進するためにランダム化され、同じである。十字固定点と30秒の休息ベースライン前各0バックブロックに提示されている。このベースラインはsubsequに使用されますデータ分析時にベースラインと比較して、タスクに関連する活動の耳鼻咽喉科の比較。 まとめると、現存するデータは、様々なタスクの間のタスクに関連するDMN活性の特徴付けは、機能DMN解析の臨床的使用において重要な役割を果たし得ることを示唆している。ストレス関連精神疾患でのFMRIの課題として、WMを使用する他の利点があります。状態の接続休止と同様に、臨床サンプルとの比較を容易にし、健康な個体のWM中のDMNの非アクティブ化の明確なパターンがある。 WMはまた、スキャン中に、臨床PTSD症状の引き金を避ける可能性がある、ニュートラル外傷ている。したがって、この方法は、脳がストレス関連精神疾患で外部要求にどのように応答するか反映ニューロイメージングバイオマーカーへと発展する可能性を秘めています。 DMN構造コネクティビティ機能イメージングは​​、変更を記述することが可能ですが、ストレス曝露に関連する脳の接続性または活性のSは、機能的なアプローチが見られ、脳の変化の背後にある病因を説明していません。このような拡散テンソルイメージング（DTI）などの構造的イメージング法は、脳の領域を接続白質路の完全性を測定し、定量化することができる。 DTIは、異方性（それらの間で比較して）、主に白質路に沿って水が流れるように白く質路に沿って水の分子（ すなわち 、方向）の流れに基づいて白質の整合性の最も一般的な構造的ニューロイメージング手法と対策です。方向流量の差はフラクショナル異方性（FA）として表される。 FAの下度がストレス曝露4の結果を含む、様々な原因から、神経損傷の症状かもしれ白質路での微細構造の変化を反映するものと考えられている。ネットワークの観点から、協調脳活動（ すなわち休止状態の活動又はCOORタスク関連の活動をdinated）構造的な接続に依存している必要があります。以前DMN所見の場合には、構造上の損傷は、DMNの機能的結合の低下につながる、DMNノード間の通信を損なう。同様に、非活性の増加パターンは、タスク応答の間に皮質のより大きな領域の動員を必要とする微細構造の損傷を反映し得る。 PTSDとDMNに関連する、いくつかの研究は、脳22の主要な大脳辺縁構造を接続する白質路である基底結節バンドル20,21、で減少FAを示している。これは、より正確な対策がラクトを利用している可能性があり（ つまり、直接神経細胞レベルでの白質路をトレースすること）の白質繊維はネットワークの停止に関与する特異的に解明することができます。 DTIイメージングへの利点は、スキャナで実行するには、どんな必要なタスクがないように、それが取得することは比較的容易であるということである。 FO中llowingプロトコル、タスクに誘導される非アクティブ化の状態を機能的接続性と定量化を休んでの機能的なアプローチは、DMNの構造と機能をマッピングし、病気の重症度とPTSDの関連臨床的因子にこれらの調査結果を関連付けるために、DTIを用いた構造の接続性の検査と組み合わせて。我々は以前に外傷露出健康な成人18,23は、このアプローチを実装し、このプロトコルはPTSDおよび他のストレス関連精神病の研究にするための適応向いDMNを特徴付けるための説得力のある方法を提供することを見出した。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="648">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Name of Material/ Equipment</td>
			<td style="width:104px;">Company</td>
			<td style="width:161px;">Catalog Number</td>
			<td style="width:167px;">Comments/Description</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">3T TIM TRIO</td>
			<td style="width:104px;">Siemens</td>
			<td style="width:161px;"></td>
			<td>3T MRI&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">MRI-compatible pulse oxymeter</td>
			<td style="width:104px;">Siemens</td>
			<td style="width:161px;">model # 07389567</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Analysis of Functional Neuroimaging</td>
			<td style="width:104px;">NIH</td>
			<td style="width:161px;">http://afni.nimh.nih.gov/</td>
			<td>Data analysis software package</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">Eprime</td>
			<td style="width:104px;">Psychology Software Tools, LLC</td>
			<td style="width:161px;">http://www.pstnet.com/eprime.cfm</td>
			<td>Stimulus presentation software</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">Slicer</td>
			<td style="width:104px;">Brigham and Women&#39;s Hospital</td>
			<td style="width:161px;">http://www.slicer.org/</td>
			<td>Probabilistic tractography software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

developing neuroimaging phenotypes of the default mode network in ptsd: integrating the resting state, working memory, and structural connectivity

デフォルトモードネットワーク（DMN）を調べるために使用、相補的構造的および機能的神経画像技術は、潜在的に精神疾患の重症度の評価を改善し、臨床診断プロセスに追加の有効性を提供することができます。最近の研究は、神経画像DMN処理は、例えば心的外傷後ストレス障害（PTSD）のようなストレス関連精神病、多数の破壊され得ることを示唆している。 特定のDMN機能が調査中のままであるが、一般的にはイントロスペクションおよび自己プロセシングに関与すると考えられている。健康な人では、ワーキングメモリ、 例えば認知課題中に非アクティブ化として観察少ない活動、、、で、残りの期間中最大の活性を示す。このネットワークは、内側前頭前皮質、後部帯状皮質/楔前部、横頭頂皮質および時間領域を外側から内側で構成されています。 複数の機能的および構造的想像力ngのアプローチは、DMNを研究するために開発されてきた。これらは、このネットワークの機能と機能障害の理解を促進するためにこれまでにない可能性を秘めている。このような状態の接続とタスクに誘導される不活性化を休んでの評価などの機能的なアプローチは、対象となる神経認知とneuroaffective（機能）の診断マーカーを同定し、高い精度や特異性の病気の重症度や予後を示している可能性があり、優れた可能性を秘めている。このような形態計測および接続性の​​評価などの構造的なアプローチは、病因および長期転帰の独特のマーカーを提供することができる。組み合わせることで、機能的および構造的な方法は、ストレス関連精神状態で有効なDMNベースのイメージングの表現型を開発するための強力なマルチモーダル、相補的かつ相乗的なアプローチを提供します。このプロトコルは、病気の重症度と関連する臨床的因子に調査結果を関連して、PTSDにDMNの構造と機能を調査するために、これらのメソッドを統合することを目指しています。

代表的な結果は、それだけPTSD 21,22なしで、子供の頃のトラウマや虐待の歴史を持つ個人の二つの異なるサンプル中の同一の撮像手法を使用して収集されたデータに基づいています。分析し、状態、機能の接続性を休んでの結果は、DMNの主要なノードと一致して空間パターンMPFC、PCC、角回/下頭頂小葉と中側頭領域を含む（ 図1）1-3,8 を明らかにした。この...

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Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity

This protocol describes the complementary neuroimaging techniques of resting state structural connectivity, task-induced deactivation, and structural connectivity analyses to examine the default network in post-traumatic stress disorder. The use of synergistic methods could potentially lead to improved diagnostics and assessments of severity, outcome, and other relevant clinical factors.

PTSDにデフォルトモードネットワークの神経画像の表現型を開発する：静止状態、ワーキングメモリ、構造コネクティビティの統合

Complementary structural and functional neuroimaging techniques used to examine the Default Mode Network (DMN) could potentially improve assessments of ...

developing-neuroimaging-phenotypes-default-mode-network-ptsd

Research

JoVE Journal

Medicine

14.8K ビュー.  Alpert Medical School, Brown University. This protocol describes the complementary neuroimaging techniques of resting state structural connectivity, task-induced deactivation, and structural connectivity analyses to examine the default network in post-traumatic stress disorder. The use of synergistic methods could potentially lead to improved diagnostics and assessments of severity, outcome, and other relevant clinical factors.

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