시작하려면 자기 공명 영상 또는 MRI 스캐너를 준비하고 기능을 테스트하십시오. T1 가중 스캐닝 시퀀스에 대한 모든 매개변수를 설정합니다. 참가자를 배치하여 스캔을 시작합니다.
다음으로, 8채널 센스 헤드 코일을 사용하여 그래디언트 에코 평면 이미징으로 기능적 MRI 이미지를 얻기 위해 시퀀스 매개변수를 설정합니다. 참가자가 아미타불 부처님, "산타클로스"를 구송하고 휴식 상태에 있는 동안 기능적 MRI 데이터 수집을 시작합니다. 라이프치히 이미지 처리 및 통계적 추론 알고리즘 소프트웨어를 실행합니다.
먼저 신호 강도 정규화, 이동 보정 및 MNI 공간에 대한 공간 정규화를 수행합니다. 그런 다음, 최대 6mm의 절반에서 전체 너비로 공간 평활화를 수행하고 1 x 90Hz의 차단 주파수로 시간 고역 통과 필터링을 설정하여 기능적 MRI 시계열에서 저주파 드리프트를 제거합니다. 세 가지 조건에 해당하는 각 스캐닝 시퀀스의 데이터에서 전역 신호 변동 및 이동 파라미터와 같이 관심 없는 공변량을 회귀 분석합니다.
마지막으로, 고유 벡터 중심성 매핑(EIGENVECTOR centrality mapping, ECM)을 적용하여 네트워크 내에서 가장 영향력 있는 노드가 있는 전뇌 기능 커넥토믹스(whole brain functional connectomics)를 조사합니다. 두 조건의 ECM 영상을 서로 빼서 콘트라스트 영상을 생성합니다. 기능적 MRI 분석 결과, 종교적 노래와 비종교적 노래 사이의 고유벡터 중심성에서 가장 큰 차이는 주로 후대상피질(posterior cingulate cortex)에 위치하는 것으로 나타났다.
사후 분석 결과, 종교적 성가를 부르는 것이 비종교적 성가를 부르는 것과 휴식 조건보다 더 높은 델타 파워를 유발하는 것으로 나타났다.
