O autor é grato pelo NIH apoio financeiro: NIH / NIBIB 5R01EB006204-03 abordagens à análise multivariada de neuroimagem NIH / NIA Detecção AD-02 5R01AG026114 precoce com ASL MRI e Análise de Covariância ADNI: dados de imagem foi fornecido por Doença de Alzheimer Neuroimagem Initiative (ADNI) (NIH U01AG024904). Coleta de dados e compartilhamento para este projeto foi financiado pela Neuroimagem da doença de Alzheimer Initiative (ADNI) (National Institutes of Health Grant AG024904 U01). ADNI é financiado pelo Instituto Nacional do Envelhecimento, do Instituto Nacional de Imagem Biomédica e Bioengenharia, e através de generosas contribuições a partir do seguinte: Abbott, AstraZeneca AB, a Bayer Schering Pharma AG, Bristol-Myers Squibb, Eisai Desenvolvimento Clínico Global, Elan Corporation, Genentech, a GE Healthcare, GlaxoSmithKline, Innogenetics, Johnson e Johnson, Eli Lilly and Co., Medpace, Inc., Merck e Co., Inc., Novartis AG, Pfizer Inc, F. Hoffman-La Roche, Schering-Plough, Synarc , Inc., e Wyeth, bem como sem fins lucrativos parceiros a Associação de Alzheimer e da droga de Alzheimer Descoberta Foundation, com a participação da Food and Drug Administration EUA. Contribuições do setor privado para ADNI são facilitados pela Fundação para o National Institutes of Health ( <a href="http://www.fnih.org">http://www.fnih.org</a> ). A organização beneficiária é a Califórnia do Norte Instituto de Pesquisa e Educação, bem como o estudo é coordenado pelo Estudo da Doença de Alzheimer Cooperativa da Universidade da Califórnia, San Diego. ADNI dados são divulgados pelo Laboratório de Imagem Neuro da Universidade da Califórnia, em Los Angeles. Esta pesquisa também foi apoiado pelo NIH concede P30 AG010129, K01 AG030514, ea Fundação Dana.

<ol><li> Para dar uma visão geral conceitual de análise multivariada, podemos imaginar um situação muito simples: um conjunto de dados hipotéticos para 50 participantes humanos, onde apenas três regiões, representadas por voxels (pixels = 3-dimensional na Figura 1) no cérebro foram medidos. (Inserir Figura 1 aqui, leia legenda como voz sobre.) </li><li> O objetivo geral da análise multivariada é identificar as principais fontes de variância nos dados, e então descrever os efeitos de maior interesse nos dados em termos destas fontes de variação. A Figura 2 mostra um exemplo simplista. (Inserir Figura 2 aqui, leia legenda como voz sobre.) </li><li> Vamos agora aplicar a análise univariada e multivariada a um conjunto de dados clínicos. Baixamos FDG-PET em repouso por 95 primeiros doentes de Alzheimer e 102 controles pareados por idade a partir do site de Neuroimagem da doença de Alzheimer Initiative (http://www.loni.ucla.edu/ADNI/). Nós escolhidos aleatoriamente 20 exames de pacientes e controles e os designou como nossa amostra de derivação. Os restantes 75 e 82 exames, respectivamente, constituem nossa amostra de replicação. Univariada e multivariada doença de Alzheimer (AD) marcadores agora serão obtidos na amostra de derivação, e sua eficácia diagnóstica testada na amostra de replicação. </li><li> Para o marcador univariada, contraste de 20 scans AD com os 20 controles scans na amostra de derivação e escolher o local do cérebro que mostra a maior diminuição do sinal de PET nos pacientes AD como mostrado por uma T-teste. Para testar a eficácia diagnóstica da região, vamos verificar os dados na amostra de replicação nesse local e traçar o seu sinal de PET em função do estado da doença. </li><li> Multivariada para o marcador, primeiro executar um PCA na combinados 40 scans na amostra de derivação, e então construir um padrão de covariância dos 5 primeiros Componentes Principais cujo tema escala fator mostra uma diferença máxima média entre pacientes com DA e controles saudáveis. (Detalhes podem ser encontrados nestes documentos representativos 2.) O padrão de covariância de diagnóstico obtido formar a amostra de derivação é, então, prospectivamente aplicados à amostra de replicação. Os fatores de escala resultantes assunto são plotados em função do estado da doença. </li><li> Para fornecer uma comparação mais geral de abordagens univariada e multivariada a partir do passo 4 e 5, realizamos um &quot;split sample&quot; de simulação e repetir as duas etapas de 1.000 vezes em dados resampled, cada vez formando uma amostra de derivação 20/20 e 75/82 uma replicação de pacientes com DA e controles saudáveis ​​de novo. Marcadores de doenças univariada e multivariada são computados a partir da amostra de derivação e do limiar de decisão é definida de tal forma que, no máximo, um controle saudável é erroneamente classificada como AD (especificidade = 95%). Os marcadores da doença com seus limites de decisão específica são, então, prospectivamente aplicado às amostras de replicação. As taxas de classificação de erro na amostra de replicação são registrados para todas as iterações de reamostragem. </li></ol> Resultados representante Desempenho univariada Os resultados podem ser vistos em detalhe na Figura 3. A área de maior déficit FDG AD-relacionada foi encontrada no giro super-temporal, área de Brodmann 38. A área sob a curva ROC-alcançado foi AUC = 0,90. A generalização deste contraste com a amostra de replicação foi muito bom, com uma área sob a curva ROC da AUC = 0,84. Desempenho multivariada Os resultados podem ser vistos em detalhe na Figura 4. Áreas com cargas positivas, sugerindo uma relativa preservação do sinal em face da doença foram encontrados no cerebelo, enquanto a perda de sinal associadas foi encontrada nas áreas parietotemporal e frontal, eo giro do cíngulo posterior. As áreas sob as curvas ROC-em ambos os derivação e replicação de amostras foram ligeiramente melhor do que o marcador univariada em 0,96 e 0,88, respectivamente. Divisão da amostra de simulações Os resultados podem ser vistos em detalhe na Figura 5. A figura mostra que o marcador multivariada dá melhor replicação do desempenho diagnóstico do que o marcador univariada. A taxa de erro médio total para o marcador multivariada é 0,203, enquanto que para o marcador univariada é 0,307. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig1.jpg" alt="Figura 1" /> . Figura 1 Esta simples figura descreve a diferença entre univariada e multivariada estratégias analíticas: uma hipotética 3-dimensional conjunto de dados é exibido nesta ilustração. No lado esquerdo, não há correlação entre as 3 variáveis ​​plotadas. No lado direito, em contraste, pode-se ver uma importante fonte de variação, indicando uma correlação positiva entre os três voxels. A análise univariada que acabamos de considerar os valores médios em uma base voxel-a-voxel não poderia dizer qualquer diferença entre estes dois cenários. Análise multivariada, ao contrário, identifica as principais fontes de Variance nos dados (seta vermelha), antes de prosseguir para a construção de padrões de ativação neural forma essas fontes. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig2.jpg" alt="Figura 2" /> Figura 2. Este slide mostra de forma simplificada a realização de base de qualquer análise multivariada em neuroimagem de dados. A matriz de dados Y (s, x), que depende de um índice de assuntos s, e um voxel índice x, indicando a localização do voxel no cérebro, é decomposto em uma soma de vários termos. Primeiro, um produto de uma pontuação fator puramente sujeito-dependente, ssf (s), e um padrão de covariância puramente voxel-dependente, v (x). Ativação, segundo que não pode ser explicada pelo padrão de covariância é capturado em um termo de ruído e sujeito-voxel-dependente, e (s, x). Os dois gráficos abaixo a equação dar um exemplo do fator de escala do padrão de assunto e covariância. Cada participante manifesta o padrão de covariância, apenas para um grau diferente, como mostrado pela pontuação fator assunto. Ao invés de ter que manter o controle do comportamento a cada voxel, separadamente, o padrão de covariância e sua expressão assunto fornecer um resumo parcimoniosa de a principal fonte de variação. Com o aumento da escala assunto fator de magnitude, as áreas indicadas em azul no padrão de covariância diminuir sua ativação associados, enquanto as áreas indicadas em vermelho, simultaneamente, aumentar sua ativação associados. A pontuação fator assunto pode ser correlacionado com variáveis ​​externas de interesse, como idade de assunto ou o desempenho em uma tarefa comportamental cognitiva, e sem correção para comparações múltiplas tem de ser aplicado a esta correlação. Várias técnicas para a decomposição existem, mas o mais comum é a Análise de Componentes Principais (PCA). Esta é a técnica de escolha para nós. Note-se que fatores de escala assunto podem ser obtidas projetando o padrão de covariância em qualquer conjunto de dados de dimensionalidade igual, e não apenas definir os dados que produziu o padrão de covariância, em primeiro lugar. Isso faz com que padrões adequados de covariância para testar se o cérebro-comportamentais relacionamentos que foram observados em um conjunto de dados pode ser replicado em um conjunto de dados diferentes. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig3.jpg" alt="Figura 3" /> Figura 3. Esta figura mostra o resultado da análise univariada. Na parte inferior do painel esquerdo, os valores de sinal FDG são traçados para a área que apresenta o maior déficit AD-relacionados na amostra de derivação. Coordena a sua MNI são X = 2 mm, Y = mm -48, Z = 30mm (precuneus / PCG, Brodmann Área 31). O painel inferior direito mostra o sinal de FDG neste local muito na amostra de replicação. Pode-se apreciar que as diferenças entre os pacientes FDG AD e controles na amostra de replicação, ao mesmo tempo global significativo, são reduzidos com a sobreposição mais entre os grupos. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig4.jpg" alt="Figura 4" /> Figura 4. Esta figura mostra os resultados da análise multivariada. No painel superior, apresentamos vários cortes axiais que mostram significativamente positiva e negativamente áreas ponderada (p &lt;0,001) no padrão de covariância em vermelho e azul, respectivamente. Note que nós escalado cada varredura pelo seu valor médio global, de modo cores vermelho e azul indicam aumentos relativos e absolutos, em vez de sinal e diminui a PET com a gravidade da doença. Áreas vermelhas, assim, alusão a relativa preservação em face da doença, enquanto o azul indica uma perda de sinal como uma conseqüência da doença. Áreas vermelhas são encontradas principalmente no cerebelo, enquanto que as áreas azuis aparecem no giro do cíngulo posterior, regiões parietotemporal e frontal. Painel inferior esquerdo: os escores fatoriais assunto do padrão de covariância AD-relacionados são exibidos na amostra de derivação. Escores mais altos assunto são encontrados para os pacientes AD. Painel inferior direito: os escores fatoriais assunto resultante da aplicação prospectiva do padrão de covariância AD-relacionados com a amostra de replicação são plotados aqui. Pode-se apreciar um ligeiro agravamento do contraste de diagnóstico com sobreposição aumento na amostra de replicação, mas a generalização da eficácia diagnóstica é visivelmente melhor do que no caso univariado. <img src="/files/ftp_upload/1988/1988fig5.jpg" alt="Figura 5" /> Figura 5. Esta figura mostra os resultados da divisão da amostra 1.000 simulações. Listados são médias e desvios-padrão dos univariada e multivariada taxas de erro de diagnóstico nas amostras de replicação. Pode-se apreciar que a generalização do marcador multivariada de desempenho é consideravelmente melhor, embora um pouco mais variável do que o univariada marcador.

<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>

Não há conflitos de interesse declarados.

Esperamos ter dado o espectador um sabor das noções básicas de análise multivariada; espectadores interessados ​​são encorajados a verificar o nosso website. A poucas opções para os parâmetros na análise multivariada foram feitas, que pode ser sujeita a debate um debate considerável. Não poupamos a discussão dessas questões neste artigo para evitar a distração das questões mais importantes. Primeiro, nós escolhemos os 6 primeiros componentes principais para construir o nosso padrão de covariância AD-relacionados. Existem razões teóricas para essa escolha que nós não discutimos 4. A escolha particular de seis componentes principais que não é crítico para o nosso argumento: um pode escolher no intervalo de 2-20 PCs e ainda obter um desempenho superior de generalização do marcador multivariada nas simulações divisão da amostra. Os resultados são igualmente robusta em relação à escolha de números de indivíduos em derivação e replicação de amostras. Escolhemos 20 indivíduos de ambos os grupos na amostra de replicação, mas esta era puramente por conveniência matemática para acelerar os cálculos. Nossos resultados sobre os méritos relativos de ambas as técnicas iria realizar da mesma forma se o número de sujeitos na amostra de derivação foram aumentadas. Em segundo lugar, nós só apresentou o tipo mais básico de análise multivariada. Complicação considerável com técnicas emprestadas da literatura de aprendizagem de máquina, transformações lineares e não-linear antes da PCA, e várias outras rugas são viáveis ​​que poderiam melhorar o desempenho de generalização ainda mais. Para simplificar, não toquei nessas possibilidades neste artigo.

basics of multivariate analysis in neuroimaging data

Técnicas de análise multivariada para dados de neuroimagem foram recentemente alvo de atenção crescente, pois têm muitas características atraentes que não pode ser facilmente realizado pelo univariada mais comumente utilizados, baseada em voxel, técnicas<sup&gt; 1,5,6,7,8,9</sup&gt;. Abordagens multivariada avaliar correlação / covariância de ativação em regiões do cérebro, ao invés de prosseguir em uma base voxel-a-voxel. Assim, seus resultados podem ser mais facilmente interpretado como uma assinatura de redes neurais. Abordagens univariada, por outro lado, não pode tratar diretamente de correlação inter-regional no cérebro. Abordagens multivariadas também pode resultar em maior poder estatístico, quando comparado com as técnicas de análise univariada, que são forçados a empregar muito rigorosos para correções baseada em voxel comparações múltiplas. Além disso, técnicas de análise multivariada também se prestam muito melhor aplicação prospectiva dos resultados da análise de um conjunto de dados para conjuntos de dados completamente novo. Técnicas multivariadas são, portanto, bem posicionada para fornecer informações sobre as diferenças médias e correlações com o comportamento, de forma semelhante às abordagens univariada, com potencialmente maior poder estatístico e verifica melhor reprodutibilidade. Em contraste com estas vantagens é a alta barreira de entrada para o uso de abordagens multivariadas, que impeça a aplicação mais difundida na comunidade. Para o neurocientista se familiarizar com técnicas de análise multivariada, um levantamento inicial do campo pode apresentar uma variedade desconcertante de abordagens que, apesar de algoritmos similares, são apresentados com ênfases diferentes, geralmente por pessoas com backgrounds matemática. Acreditamos que as técnicas de análise multivariada têm potencial suficiente para justificar uma melhor divulgação. Pesquisadores devem ser capazes de empregá-los de uma forma informada e acessível. O presente artigo é uma tentativa de uma introdução didática de técnicas de análise multivariada para os novatos. Uma introdução conceitual é seguido com uma aplicação muito simples para um conjunto de dados de diagnóstico de Doença de Alzheimer s Neuroimagem Initiative (ADNI), demonstrando claramente o desempenho superior da abordagem multivariada.

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Basics of Multivariate Analysis in Neuroimaging Data

O presente artigo descreve os conceitos básicos de análise multivariada e contrasta-lo para o mais comumente utilizado a análise baseada em voxel univariada. Ambos os tipos de análise são aplicadas a um conjunto de dados clínico-neurociência. Complementares das metades simulações mostram melhor replicação dos resultados multivariada em conjuntos de dados independentes.

Fundamentos da Análise Multivariada em Dados de neuroimagem

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 visualizações.  Columbia University. O presente artigo descreve os conceitos básicos de análise multivariada e contrasta-lo para o mais comumente utilizado a análise baseada em voxel univariada. Ambos os tipos de análise são aplicadas a um conjunto de dados clínico-neurociência. Complementares das metades simulações mostram melhor replicação dos resultados multivariada em conjuntos de dados independentes.

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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.

Cross-modal de Análise de Padrões multivariada

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

Neurociência

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.

Neuroimagem Funcional Usando rompimento da barreira hemato-encefálica ultra-sônico e Manganês-RM

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.

Aplicações de dados de EEG Neuroimagem: potenciais relacionados a eventos, espectral de potência, e Multiscale Entropia

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 e GFP-sondas sensíveis ao pH para avaliar Neurotransmitter Vesicle Dynamics em SH-SY5Y Neuroblastoma Cells: imagens de células e Análise de Dados

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.

Analisando Synaptic Modulação da<em&gt; Drosophila melanogaster</em&gt; Fotorreceptores após exposição à luz prolongada

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.

Métodos de neuro-imagem campo usando funcional perto de neuroimagem de espectroscopia de infravermelho (NIR) para estudar o Desenvolvimento Global da criança: Rural África subsahariana

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.

Aquisição e análise de dados na audiometria de resposta evocada de tronco encefálico em camundongos

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).

Meta-análise de estudos de neuroimagem baseados em Voxel usando mapeamento d baseado em sementes com permutação de imagens de indivíduos (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 ...

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.

Medindo a aprendizagem estatística entre modalidades e domínios em crianças em idade escolar através de uma plataforma online e técnicas de neuroimagem

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.