Разработка нейровизуализации фенотипов по умолчанию сетевой режим, в ПТСР: Интеграция состоянии покоя, рабочей памяти и структурные Connectivity

Резюме

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.

Аннотация

Дополнительные структурные и функциональные методы нейровизуализации, относящиеся к исследованию стандартный режим сети (DMN) потенциально может повысить оценку психиатрической тяжести заболевания и обеспечить дополнительную действительность в диагностическом процессе клинического. Недавние исследования нейровизуализации позволяет предположить, что DMN процессы могут быть нарушены в ряде связанных со стрессом психических заболеваний, таких как посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР).

Хотя конкретные функции DMN остаются под следствием, как правило, считается, участвуют в интроспекции и самостоятельной обработки. У здоровых людей он обладает наибольшей активностью в периоды отдыха, с меньшей активностью, наблюдаемые как дезактивации, во время познавательных задач, например, рабочая память. Эта сеть состоит из медиальной префронтальной коре, задней части поясной извилины / предклинья, боковых теменной коры и медиальной височной области.

Несколько функциональное и структурное воображениенг подходы были разработаны для изучения DMN. Они имеют беспрецедентные возможности для углубления понимания функции и дисфункции этой сети. Функциональные подходы, такие как оценки покоя подключение и отключение задач, вызванных, имеют отличный потенциал для выявления целевой нейрокогнитивные и neuroaffective (функциональных) диагностических маркеров и может свидетельствовать о тяжести заболевания и прогноз с повышенной точностью и специфичности. Структурные подходы, такие как оценки морфометрии и связи, может обеспечить уникальные маркеры этиологии и долгосрочные результаты. Комбинированные, функциональные и структурные методы обеспечивают сильные мультимодальные, взаимодополняющих и синергетические подходы к разработке действительные д.м.н. основе изображений фенотипы в связанных со стрессом психических расстройств. Этот протокол направлен на интеграцию этих методов для исследования структуры DMN и функции в ПТСР, касающиеся заключения к тяжести заболевания и соответствующих клинических факторов.

Введение

Сканирование мозга представляет собой инструмент с беспрецедентного потенциала для изучения диагностической действия, тяжести заболевания, прогностики и ответа на лечение в нейропсихиатрии. Широкий спектр дополнительных методов нейровизуализации теперь доступен для характеристики структуры и функции ключевых систем мозга, и, чтобы помочь в идентификации нейровизуализации фенотипов в психиатрических населения. Из этих систем, по умолчанию режим сети (DMN) получил большое внимание в когнитивной и клинической неврологии литературе за последнее десятилетие.

DMN является так называемый «состояние покоя сеть", который включает в медиальной префронтальной коры (MPFC) в качестве основного переднего узла, задней части поясной извилины / предклинья (PCC) как принцип задней узла, вместе с нижней-боковых теменной коре и медиальной височной областях. Они Ключевой особенностью этой сети является то, что он обладает своей наивысшей активности в периоды отдыха, беч происходит в то время предметы просыпаются и оповещения, но не участвует в конкретной задачи; это состояние покоя активность был придуман "Режим по умолчанию" функции мозга ^1. Состоянии покоя активность в DMN также весьма синхронизированы, что описывается как состояние покоя функциональную связь. Другой ключевой особенностью НУМ является то, что она демонстрирует уменьшенное активность в периоды повышенных внешних познавательных потребностей, которая наблюдается как дезактивации задач, вызванных во время функциональной нейровизуализации парадигмы ^2,3. Предполагается, что баланс между внутренней (то есть государство отдыха) и внешних (т.е. деятельность, относящихся к заданию) требований необходимы для поддержания здорового функционирования мозга ^3-5.

В следующих разделах приведены краткий обзор трех методов с целью изучения DMN: функциональная связность и дезактивации задача связанных с последующим структурным связи. Эти три метода являются убываниюribed качестве дополнительных способов характеризующие эту сеть в клинических образцах, таких как пациентов с посттравматическим стрессовым расстройством и смежных психических заболеваний.

Состоянии покоя DMN функциональной связности

Состоянии покоя функциональную связь в последнее время стал общий подход используется для оценки моделей базовой функции мозга при отсутствии требований задачи. Функциональная связность является аналитическим методом, который количественно согласованности, или степень синхронности в зависимости (жирный шрифт) сигнала уровня кислорода в крови в течение долгого времени, в различных областях головного мозга. Растущий объем научной литературы показывает, что типичные закономерности связи DMN могут быть изменены в клинических и групп населения повышенного риска, и особенно с предыдущим воздействием значительного стресса или травмы. Наиболее частая находка была снижена DMN покоя функциональную связь, связанную с ПТСР ^6. Это уменьшенная подключение может ВГАе прямые клинические применения, а снизились подключения DMN может прогнозировать, кто может развиться ПТСР после острого стрессора ^7. Уменьшение DMN функциональная связность можно интерпретировать по-разному, чаще всего, что она отражает плохое взаимодействие между важных областях мозга, участвующих в самостоятельной обработки, что может привести к неспособности перераспределить внутренние ресурсы от базового обработки DMN к внешним требованиям. Это нарушение сеть может объяснить основные клинические симптомы психических расстройств, таких как ПТСР и других связанных со стрессом психических заболеваний ^8. Дальнейшие исследования в этиологии этих нарушений является важной областью для будущих исследований.

С более общей точки зрения, преимущества изучения функциональной связности НУМ включают относительно простую реализацию и надежную картину покоя функциональную связь у здоровых, что позволяет для надежного сравнения ^9,10 . Таким образом, этот метод имеет потенциал для развития в легко реализуется и надежной нейровизуализации биомаркера связанных со стрессом психических расстройств, который информирует, как функционирует мозг при отсутствии конкретных требований задач у лиц с ПТСР и других связанных со стрессом психических расстройств.

Задача-связанные DMN деактиваций

Изучение реакции DMN во рабочей памяти (WM) предлагает другой подход к исследованию функции и дисфункции этой сети за пределами покоя синхронность. Этот подход, который отражает способ более стандартный функциональный магнитно-резонансная томография (FMRI), предоставляет различную информацию о реакции на задачи требований, которые могут иметь клиническое значение ^11. Предыдущие исследования документально подтверждено, что участники с ПТСР демонстрируют нарушение функционирования WM и большую степень DMN деактиваций во WM задач, возможно, отражает повышенную познавательную усилия ^12-15. Усинг WM как вызов FMRI имеет несколько преимуществ. Например, он надежно отключает несколько ключевых областей д.м.н., от покоя в активное состояние. Самые отношение к ПТСР и других связанных со стрессом психических расстройств, WM задачи надежно отключить MPFC, основной передней DMN узел, который участвует в критических путей дизрегуляции в ПТСР. Было точно установлено, что MPFC модулирует возрастанию деятельность при миндалевидного тела, и, вероятно, играет решающую роль в страхе кондиционирования ^16. Оценки MPFC деятельности также может быть полезным показателем в будущем клинической помощи. Например, в одном предыдущем исследовании травмированных полицейских, психотерапия экспозиции увеличилась MPFC активность и снижение деятельность при миндалевидного тела во время травматического извлечения памяти. Эти изменения нейровизуализации были связаны с уменьшением PSTD симптомов ^17. Этот экземпляр WM-индуцированных MPFC деактиваций но один пример того, как нейровизуализации метрики могут быть применены к клинических популяций, и дальнейшее изучениедругих компонентов DMN, вероятно, будет плодотворным площадь будущих исследований.

В этом протоколе, н-обратно задача словесной рабочей памяти используется. Н-обратно задача широко используются в исследованиях FMRI, и обеспечивает надежную активацию исполнительного активации и режим по умолчанию сеть дезактивации регионах ^18,19. Эта задача включает в себя три компонента, 0-обратно письмо бдительность задачу, 2-назад задача рабочей памяти и отдыха основу для сравнений. В ходе бдительности задачи 0-обратно, участники отвечают "да", когда появился заданный целевой согласный ("Н" или "ч") и "нет" для других согласных с использованием окно ответа двухкнопочной то время как внутри сканера. Шесть управления 0-обратно блоки 9 согласных представлены в течение этого задания. В течение 2-назад, ряд согласных представлены визуально для 500 мс каждый, с межстимульный интервале 2500 мс. Участники делают "да" или "нет"ответ, после каждого согласного представлены, чтобы указать, является ли это то же самое или отличается от согласного представлены два ранее в серии (например., ж, N, R, N, R, Q, R, Q, N, W и т.д.. , с правильными ответами выделен жирным шрифтом). Во время 2-обратно, шесть 45 сек серии 15 согласных представлены. Чтобы успешно выполнять участник должен поддерживать с требованием познавательную набор, который включает постоянный фонемного буферизации (IE. Холдинг согласных в кратковременной памяти), subvocal фонемного репетицию (IE. Повторяющуюся согласных без формулирования вслух), и исполнительный координации. В обоих 0 - и 2-обратно блоков, скорость презентации то же самое, 33% целевых представлены в случайных местах, и капитализация рандомизированы для поощрения словесное кодирование. 30 сек отдыхает базовый с перекрестие точки фиксации представлен перед каждым 0-назад квартал; это базовая линия используется для subsequсравнения ЛОР деятельности задач связанных сравнению с базовой линии в течение анализа данных.

Взятые вместе, сохранились данные показывают, что характеристика задач связанных DMN деятельности во время различных задач может сыграть важную роль в клинической использования функционального анализа DMN. Есть и другие преимущества в использовании WM как вызов FMRI в связанных со стрессом психических расстройств. Подобно покоя связи, существует четкая картина DMN деактиваций во WM у здоровых лиц, что облегчает сравнение с клинических образцов. WM также травмы нейтральным, которые могут избежать запуска клинические симптомы ПТСР в процессе сканирования. Поэтому этот метод также имеет потенциал для развития в нейровизуализации биомаркеров, которая отражает как мозг реагирует на внешние требования в связанных со стрессом психических расстройств.

DMN Структурная подключения

В то время как функциональной визуализации может описать измененияс в связи мозга или деятельности, связанной с воздействием стресса, функциональный подходы не описывают этиологию за наблюдаемые изменения головного мозга. Структурные методы визуализации, такие как тензора диффузии изображений (DTI), в состоянии измерить и количественно целостности трактов белого вещества, соединяющих участки мозга. DTI является наиболее распространенным структурный подход нейровизуализации и меры целостности белого вещества на основе анизотропной (т.е. направленный) потока молекул воды вдоль трактов белого вещества, как вода течет преимущественно вдоль белого вещества мозга (по сравнению с через них). Эта разница в направленного потока выражается как фракционной анизотропии (ФА). Более низкие степени FA, отражают микроструктурных изменений в трактов белого вещества, которые могут быть проявления нейронов травмы от различных причин, в том числе последствий стресса воздействия ^4. С точки зрения сети, координирует деятельность мозга (то есть состояние покоя активность или коорdinated деятельность задача связанных) должны полагаться на структурных связей. В случае предыдущими результатами DMN, структурно повреждение ухудшает сообщение между DMN узлов, что приводит к снижению DMN функциональной связи. Аналогично, повышение модели дезактивации может отражать микроструктурной ущерб, которая требует вербовки больших областях мозга во время ответа задач. Относится к ПТСР и НУМ, несколько исследований показали, снижение FA в поясного пучка ^20,21, что является белое вещество тракта, который соединяет основные лимбической структуры мозга ^22. Вполне вероятно, что более точные меры, использующие трактография (т.е., непосредственно проследить трактов белого вещества на нейронном уровне) смогут выяснить, какие конкретные белого вещества волокна участвуют в нарушение сети. Преимущества для DTI изображений является то, что он сравнительно легко приобрести как нет необходимых задач для выполнения в сканере.

В FOПротокол llowing, функциональные подходы покоя функциональную связь и количественное определение задач, вызванных деактиваций сочетаются с изучения структурной связи с использованием DTI, чтобы сопоставить структуру DMN и функции и относятся эти данные, чтобы тяжести заболевания и соответствующих клинических факторов ПТСР . Ранее мы реализовали этот подход в травматологических, подвергшихся воздействию здоровых взрослых ^18,23 и обнаружили, что этот протокол обеспечивает убедительный метод для характеристики DMN, что поддается адаптации к изучению ПТСР и других связанных со стрессом психические заболевания.

протокол

Подходящие участники подписать письменное информированное согласие на участие в исследовательском проекте. Исследование осуществляется в соответствии с институциональными, национальных и международных руководящих принципов для благосостояния человека.

1. Участник Скрининг и диагностические Интервью

1. После информированного согласия, выполнять диагностические интервью, чтобы проверить диагноз ПТСР и тяжесть болезни. ПРИМЕЧАНИЕ: Эти меры включают в себя структурированное клиническое интервью для DSM-IV-TR (SCID) ²⁴ и клиницист в ведении ПТСР Масштаб (CAPS) ^25, а также Folstein Мини-психического экзамен Status (MMSE) ^26, чтобы оценить когнитивный статус.
2. Попросите участников заполнить самоотчета весы, имеющие отношение к стрессу и настроение.
   ПРИМЕЧАНИЕ: К ним относятся Жизнь Стрессор Контрольный-изменениями (LSC-R) ^27, детская травма анкета (CTQ) ²⁸ Ощущаемая Стресс шкала (PSS) ²⁹ и быстрый инвентарь депрессивного симптомас (QIDS-SR) ^30.
3. График правомочных участников на МРТ, где участники прибывают приблизительно 1 час до запланированного сеанса сканирования, пересмотреть компоненты, необходимые для сканирования, например, безопасности МРТ и процедур исследования.
4. Получить мочи, беременность (при необходимости), а также испытания токсикологии перед сканированием.

2. Участники тренинга в Выполните N-назад Task

1. Начните первый запуск с теста письмо бдительности 0-обратно.
   1. Поручить участникам, чтобы указать "Да" к цели согласных ("ч" или "H") через коробку двухкнопочной отклика и "нет" на все другие согласных.
   2. Показать участнику 9 согласных для 500 мс каждый, с межстимульный время 2500 мс, в общей сложности 27 сек, и попросить их, чтобы ответить, как указано выше. ПРИМЕЧАНИЕ: Цель согласного будет показан 4 раза в течение каждого 0-назад квартал.
2. Далее, уже участники учатся 2-баск тест.
   1. Поручить участникам сделать "Да" или "Нет" ответ на коробке отклика двухкнопочной, после каждого согласного представлены, чтобы указать, является ли это то же самое или отличается от согласного представлены два ранее в серии.
   2. Показать участнику серию 15 согласных, за 500 мс каждый, с межстимульный интервале 2500 мс, в общей сложности 45 секунд. ПРИМЕЧАНИЕ: цель стимулом показано в 5 раз.
3. Участники Поезд для выполнения н-обратно задача вне сканера, пока их доходность не достигает> 75% правильный на 2-обратно компонента. ПРИМЕЧАНИЕ: Вышеуказанные параметры могут быть автоматизированы с помощью программного обеспечения стимулом презентации (см. таблицу материалов / оборудования).

3. МРТ Приобретение

1. Есть изменения участника в МРТ-совместимый одежды, и привести их в Тесла МРТ сканера гостиничном 3. Попросите их носить затычки для ушей для защиты органов слуха, а затем лечь в каталке, что Вильл в конечном счете переместить их в середину машины MRI.
   1. Поместите подушки вокруг их головы, чтобы минимизировать движения головы. Предоставьте им коробки МРТ-совместимый реагирования на н-обратно рабочей задачи памяти, грушу, чтобы остановить сканирование в случае возникновения чрезвычайной ситуации, и поместите пульсоксиметр на их пальцем для физиологического мониторинга и записи.
   2. Поместите катушку голову 32-канала и презентации экран над головой участника, и переместить их в середине сканера.
2. Убедитесь, что участник удобно и видите на экране, а затем начать МРТ сеанса сканирования. Начните с приобретением высокого разрешения (1 мм ³⁾ анатомических сканирование мозга. Введите параметры с высоким разрешением МРТ на консоли сканера на Эхо недели (TE) = 2,98 мс, Время повторения (TR) = 1900 мс, угол обзора (FOV) = 256 мм ² и матрица размером 64 ² в 1 ломтиками мм. Запустите приобретение МРТ, нажав на кнопку "Выполнить" на сканированиенер консоли.
3. Установите МРТ параметры измерения рельефное изображение на сканере консоли как TR = 2500 мс, TE = 28 мс, угол обзора = 192 мм ^2, а матрица размера 64 ² в 3 мм осевых срезов.
4. Далее, приобрести МРТ изображения на рабочей памяти, используя тест н-обратно (см. раздел 2) со следующими параметрами:
   1. Подарите 30 сек базовой крест фиксации, к пациенту, до каждого из 0-обратно блоков с использованием программного обеспечения стимулом презентации. ПРИМЕЧАНИЕ: Это обеспечит основу для сравнения для другой 0 - и 2-назад блоки во время анализа данных.
   2. Проект инструкции для пациента в течение 3 сек до каждого 0 или 2-обратно задачи с помощью программного обеспечения стимулом презентации.
   3. В общей сложности, включают в себя три 0-обратно и 2-задняя части вместе с двумя базовыми блоками, в двух сериях изображений, представленных в уравновешивается порядке.
5. Нажмите "Выполнить" на консоли томограф, чтобы начать.
6. После завершения н-спине, обеспечитьучастник удобно и готовы двигаться дальше. Попросите их, что блок остальное находится рядом, и сказать им, чтобы не заснуть. Используйте стимул ПО для презентаций, чтобы отобразить крест фиксации на экране.
7. Приобретать покоя изображения для следующего 4 мин, с теми же настройками МРТ, которые были использованы на приобретение н-обратное изображения (см. 3.3), нажав кнопку "Выполнить" на консоли томограф.
8. Повторите шаги 3.4. и 3.5. Перед каждым новым разделом, просим участника, если они удобны и если они в состоянии продолжать. Если они смогут, по-прежнему протокол. Если это не так, приостановить сканер МРТ и вносить коррективы для комфорта по мере необходимости.
9. Следующая, скажите участника, что сканер может быть пожимая течение следующих последовательностей, и наставлять их закрыть глаза и расслабиться как можно лучше в сканере. Тогда приобрести DTI последовательность, нажав на кнопку "Выполнить" на консоли сканера.
10. Набор DTI параметры получения изображения в кон сканераединственным дважды спиновых эхо-планарных диффузионных взвешенных изображений (ДВИ), с диффузии градиентов, применяемых в 64 неколлинеарных направлений (б = 1000), один ДВИ для каждого направлению градиента и 10 не-взвешенный (б = 0) нормализация изображения, TR = 10 060 мсек, TE = 103 мсек, FOV = 226 мм, 128 ^{2-матрица,} толщина среза = 1,8 мм, с частичным эхо и интерполяции на.
11. Удалить участника от сканера, и узнать о том, как сессия прошла. Ответьте на любые вопросы, которые они могут иметь, и поблагодарить их за участие. Есть сканер компьютеров МРТ написать DVD с участников изображений и физиологического записи для последующего анализа данных.

4. Анализ данных

1. Предварительная обработка данных
   1. Использование программного обеспечения для обработки FMRI, реконструировать исходные данные в 3D + время наборов данных, объединять и зарегистрироваться для участия в пятом томе первой серии, чтобы свести к минимуму движение артефакт и дают параметры коррекции движения. Применить фильтрацию полосовой (0.009-0.08 Гц) изолировать частотной области DMN и уменьшить эффекты малым дрейфом частоты и высокочастотного шума. ПРИМЕЧАНИЕ: Неприятности переменные для каждого воксела должны включать средний желудочек и белого вещества временных рядов, а также 6 оценок параметров движения головы; эти оценки должны включать как унижал и производные значения. Прогнозируемое время курс мешающих переменных должны быть удалены из полного воксельном временных рядов для получения "остаточных" временные ряды данных, которые будут использоваться для последующего корреляционного анализа ^31.
   2. Данные Масштабные нормализовать в течение перспективе интенсивность и гладкие данных до 4 мм полная ширина половине высоты (FWHM) гауссова ядра. Цензор изображения с более чем 1,5 мм смещения от набора данных ^32. Не выполняйте глобальной регрессии сигнала (GSR), так как GSR может влиять корреляции в состоянии покоя состояние данных ^33,34.
2. Отдыхая Анализы Connectivity государственных
   1. Используйте семенного регион подключения анализирует оценитьотношения между априорных определяется регионах оценить функциональную связь ^11. ПРИМЕЧАНИЕ: Семена включены основные передний и задний узлы НУМ, MPFC и PCC, соответственно. Функциональные координаты этих местах, как правило, превосходит атлас заданные точки ^35.
   2. Извлеките среднюю СМЕЛЕЙШАЯ временной ряд из этих семян и провести корреляционный анализ целого мозга. Transform корреляционные значения R до Я баллов ³⁶ для последующей проверки гипотез.
      1. Сравнить Z значения между группами на вокселя по воксельном основе оценить существенные различия в функциональной связности между ПТСР и управления как первичного результата. Порог эти результаты в двух-белохвоста значимости при р <0,05, используя семья стрелке (то есть кластер) коррекции ошибок. ПРИМЕЧАНИЕ: коррекция кластера генерируется с использованием Монте-Карло для оценки вероятности ложноположительных кластеров. Используйте статистической алгоритмическимс для расчета коррекции кластера в зависимости от поля зрения, разрешение, гладкость, и интенсивность сигнала на индивидуальном уровне элементов объема ^37.
   3. Для оценки взаимосвязи между клиническими симптомами и результатами обработки изображений, проводить последующие анализы, которые включают корреляции между рейтинг по шкале и средних Z десятки связности DMN регионах. Включите корреляционного анализа, на которые приходится соответствующей демографической информации, такой как тяжести депрессии, черепно-мозговой травмой, а также образования и других связанных с ними переменных.
3. Анализ оперативной памяти
   1. Используйте программное обеспечение для обработки FMRI чтобы предварительно обработать данные и воксел основе GLM, чтобы количественно активность контекстно-зависимой в каждом мозга вокселя отдельных наборов данных ^11,31. ПРИМЕЧАНИЕ: Независимые переменные в GLM являются временная Конечно отдыха и 0 - и 2-обратно задачи (в том числе гемодинамики переходов смоделированных как гамма-функции) и ковариаты (линейный дрейф и наблюдатьд движение), с дерзкими сигнала с течением времени в качестве зависимой переменной.
   2. Средний результате бета веса GLM по указанным DMN регионах. ПРИМЕЧАНИЕ: Эти усредненные ответы н-обратно из наборов данных на индивидуальном уровне служить в качестве основного показателя активности мозга в последующих статистических анализов на уровне группы.
   3. Использование анализа ковариации изучить различия на уровне группы между ПТСР и не ПТСР групп и оценить последствия задач трудности (т.е. сравнений деятельности в течение 0 - против 2-обратно задачи) в каждом регионе DMN; Кроме того, включать анализ любых соответствующих шагов статистического контроля в соответствии с требованиями в течение состояние покоя анализы в 4,2.
4. Структурная подключения Использование DTI
   1. Предварительная обработка
      1. Использование DTI программное обеспечение для обработки, со-зарегистрируйтесь нон-диффузии (т.е.. Б = O) изображения для коррекции артефактов движения, и использовать в качестве нормализации образа для последующей диффузии-взвешенных изображениях. Используйте 12 параметров аффинного преобразованиярегистрировать диффузии-взвешенных изображениях для учета движения и вихревых токов артефактов.
      2. Убедитесь, что вектор градиента для каждого направления диффузии поворачивается к ответственности за преобразований предшествующих моделировать фитинга. Рассчитать второго порядка тензор диффузии за вокселя от диффузии взвешенных ослаблений сигнала с использованием нелинейного ограниченного процедуру подгонки ^38.
      3. Используйте диффузионно-взвешенных изображениях рассчитать собственное значение, собственный вектор и дробные анизотропии карты диффузии.
   2. Используйте трактография программного обеспечения для количественного определения целостности из поясного пучка. Использование стандартных атласы для выбора семян области, такие как те, на Мори и др.. ³⁹ и Catani и Де Schotten ^40. Фильтр результирующий трактография через область средней линии отчуждения удалить волокна, пересекающие между полушариями. Рассчитать среднюю Англии, след, осевую и радиальную диффузии для всех вокселов, через которую пояс стихаря пучок проходит.
   3. Используйте смешанная модель ANOVA для каждого диффузии меры, с полушарии в качестве переменной в-субъект, для сравнения групп различия между ПТСР и без ПТСР участников, статистически учета других факторов, таких как тяжесть депрессии, токсикомании, мягкий ЧМТ и образования и демографической переменных, используя ANCOVA.

Результаты

Представитель результаты основаны на данных, собранных с помощью того же подхода изображений в двух различных образцов лиц с историей детской травмы и жестокого обращения, но без ПТСР ^21,22. Результаты покоя функциональную связь анализирует показал пространственную картину в соо?...

Обсуждение

Два наиболее важных шагов для успешной реализации протокола нейровизуализации точно захвата покоя и работает эффекты памяти.

Концептуально, приобретение покоя изображений проста. Поскольку нет задачу выполнить, экспериментаторы часто описывают деятельность мозга во...

Материалы

Name	Company	Catalog Number	Comments
3T TIM TRIO	Siemens		3T MRI
MRI-compatible pulse oxymeter	Siemens	model # 07389567
Analysis of Functional Neuroimaging	NIH	http://afni.nimh.nih.gov/	Data analysis software package
Eprime	Psychology Software Tools, LLC	http://www.pstnet.com/eprime.cfm	Stimulus presentation software
Slicer	Brigham and Women's Hospital	http://www.slicer.org/	Probabilistic tractography software