Name: identification of disease-related spatial covariance patterns using neuroimaging data
Uploaded: 2013-06-26T13:00:00
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这项工作是支持批准号P50NS071675的DE从国家神经紊乱和中风研究所（莫里斯·尤德尔帕金森氏病研究的卓越中心以及Feinstein医学研究所）。内容完全是作者的责任，并不一定代表美国国立神经疾病与中风或美国国立卫生研究院的官方意见。保荐人没有发挥作用，在研究设计，收集，分析和解释数据，撰写报告或在决定提交论文的发表。

1。数据的收集和预处理<ol><li>该SSM / PCA的方法可以被应用于来自的各种来源和方式的获得的，以单一的的磁碟区影像的。具体而言，对于上的-现场的PET显像对的新陈代谢中，准备一个合适的的的放射性核素的示踪剂例如为[18 F]-氟脱氧葡萄糖脱氧葡萄糖（FDG），，和管理，以每一个病人。的患者通常是在休息扫描的与眼睛睁得大大，在至少12小时一个快速的的后，，关的药物。 </li><li>扫...

SSM / PCA模型最初提出默勒等 4已经演变成一个简单和强大的神经影像学数据分析技术1-3。然而，已经有含糊之处，在应用这种方法，我们试图在这里澄清，并在以前的出版物5-7,10。其中一些问题已得到解决在文本中，但在这里再次强调，因为他们的重要性。 SSM / PCA的详细介绍，主要是在休息状态FDG PET数据有效，但也已经成功地使用其他单量成像技术和扫描平台，?...

神经退行性紊乱的已被广泛研究，本地化和量化异常的的大脑代谢作为以及作为非-推理的的那项研究区域相互作用】17的方法的的的使用技术。 （，如本金成分分析（PCA）1,2,4,18和独立分量分析（ICA）19,20，如以及作为监督的的技术（，如偏至少的广场（PLS）21和序数的发展趋势规范的））的以数据-驱动的的的的多变量的分析战略变元分析（ORT / CVA）22不只可以揭示的特征的的的图案或的相互关联的活动的“网络”。的多变量的的的程序，尤其是缩放后的的子配置文件模型（SSM）的的基础知识1,2,4-6,18先前已经描述在朱庇特的3中 。这家基于PCA-的做法被最初开发它来审查异常的功能性的协方差大脑区域之间的的关系，在的脑的血流量和新陈代谢ACQ的的稳定-状态的单一的的磁碟区影像中uired在静息状态的（如PET和SPECT），表现出高的的信号-，以-噪声的特性的网站的详细的方式，。疾病-特定的的的的SSM图案是反映了整体的的差异在的区域的地形中在予正常的科目7,16相比，，并可以反映一个单一的网络过程或的同化的几个复杂的的异常的功能23的患者中的成像生物标志物，。代谢的协方差图案大脑网络被相关联的与，可以区分正常的组和疾病的组之间的的，，，并提供（与临床的疾病的严重程度的评级吻合）的基于网络-的措施，，的的表达式的值（学科的分数）。通常情况下，这样的模式的科目比分为会增加与疾病进展，，，，并可能甚至可以被表达的在症状，发病时间之前14,24。事实上，疾病关连的的的网络的生物标志物已被被其特征在于为神经退行性疾病的（，如帕金森氏病的10条 （PD）的），亨廷顿舞蹈症（Huntington的病25（“房署”），并阿耳茨海默氏的疾病的8）的 </“燮”&gt;“（AD）的。更重要的是，与疾病-相关的的的代谢拓朴图已经也被确定为非典型的帕金森病的的运动障碍性疾病，，如多个系统萎缩（，MSA）和渐进式的性核上性上性麻痹（PSP）的。这些模式已被用来在演唱会为个人的鉴别诊断中具有临床上相似的“，看看-的一致好评”的证候12,13,26。 在此相反，典型的功能磁共振成像以体素的-基础的的的单变量的方法评估在孤立的的大脑集群在患者和对照组之间的的差异的重要意义。更多最近的是，的方法已被开发来衡量功能性的之间的连通性各种不同的定义的的大脑区域27日至29日 。功能连通性了这个定义评论的被受限制，以〔人〕遭受和地区的，特定的的的相互作用和偏离从原来的的SSM /主成分分析的概念，是指，以的的内在的空间上分布的的的大脑网络区域1,2,23,30的横截面的互联互通。要他们的的的优势，MRI检查平台一个重新很容易地安装，广泛可用的，非侵入性和通常会需要更短的的的传统的放射性示踪剂（如PET或SPECT）导致在一个在最近的文献的描述的潜在的的方法的热潮中的的成像方式的扫描的时间比。然而，由此产生的的依赖于时间-的的fMRI的信号提供了局部神经的活性31,32的的间接措施的。的一般复杂的的分析受雇于的算法已被由的大型的大小（的的数据集），的生理的的噪声fMRI信号中固有的的，如以及作为的高的的的的可变性在的大脑活动中，之间存在着科目和地区的19,23的限制。虽然有趣的的了解关于中的大脑组织可以的详细资讯，请参阅被方面的推断从功能磁共振成像的“网络”的属性，他们还没有一直足够的稳定，以被用来作为可靠的疾病的的生物标志物。此外，本因此而产生之的的网络拓朴图是不一定是相等于到使用已建立的的功能成像（例如作为SSM范围/ PCA）的方法的那些已识别的。对于THë键的大部分的的一部分，严谨的的跨-验证的的由此产​​生的的fMRI拓朴图的一直缺乏与在从单一的情况下，的的的前瞻性的扫描数据中的的派生图案的成功的向前的应用程序的的几个例子。 的PCA协方差分析的一个优点就在于在其能力，以找出的最显着的的的的数据变异来源在的第一个的的的少数几个主组件，，，但它是无效的，如果的突出的特征向量代表，而比实际的的的的内在的的网络响应的的的随机噪声因素的。通过选择只有成为第一个的几年的的特征向量，并。限制，以那些，显示在耐心相对于正常的的控制分数线的中的显着的的差异的的的中，我们大大降低其他的噪声元素的的影响力。然而，对于的基本的此处描述的方法中，这些措施的，可能会无法是足够的，以产生在一个典型的的功能性磁振造影中资料集与在下面的描述的的方式的的例外状况的稳健性估计量。 因此，，因为的的的区域的克的稳定的直接的的恋爱关系lucose的的代谢和突触神经的的活性33，这种方法已已应用于的休息时间状态FDG PET显像的数据的分析主要是为了。然而，给定的，脑血流量（CBF）是紧密耦合，以代谢在的静息状态下10,11,34，SPECT [35,36]和更最近的动脉自旋贴标（海拨）MRI灌注成像方法37,38中的活性，已被用来，以评估在个别情况下的异常的的代谢活性。也就是说说，与静息状态下的fMRI（rsfMRI）的可靠的的空间的协方差图案的推导是如前面所指出的不直截了当的31,32。即便如此的是，初步从PD患者和对照组受试者的的的rsfMRI数据的之基于SSM /对主成分分析（PCA）曾透露的一些之间的的地形的同源性与疾病-相关的的图案确定了，使用的两个方式，的BOLD功能磁共振成像39,40的 PET和调幅的低-频率的波动的影响（ALFF）的振幅。最后，我们还注意到，这种做法已成功地应用于在基于体素的的形态中以及两者混合的起始点，（VBM）的结构性的MRI数据41,42，揭示了与与年龄-相关的的的的的体积损失和在在的相同的科目43中的 VBM的和ASL的图案的进一步的比较的中相关联的的鲜明的的空间的协方差图案。 SSM / PCA的空间使用不同的的分析的方法和成像平台的的的的协方差拓朴图和类似的确定的大脑网络的的之间的关系是正在进行的调查的一个话题。

<table border="1">
 <tbody>
 <tr>
 <td>Name of Equipment</td>
 <td>Company</td>
 <td>Catalog Number</td>
 <td>Comments</td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Image Acquisition </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>PET Scanner</td>
 <td>GE Medical Systems</td>
 <td>GE Advance</td>
 <td>Any PET, PET/CT and PET/MRI Scanners from GE, Siemens and Philips </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>PC Workstations</td>
 <td>Lenovo</td>
 <td>Any</td>
 <td><a href="http://www.lenovo.com/us/en/" target="_blank">http://www.lenovo.com/us/en/</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Radiopharmaceuticals </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>[18F]-fluorodeoxyglucose</td>
 <td>Feinstein Institute for Medical Research</td>
 <td>Routine Production</td>
 <td>Also distributed by Cardinal Health <a href="http://www.cardinal.com/" target="_blank">http://www.cardinal.com/</a> </td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Software </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>ScanVP</td>
 <td>Feinstein Institute for Medical Research</td>
 <td>Version 5.9.1, Version 6.2, To be released</td>
 <td><a href="http://www.feinsteinneuroscience.org/" target="_blank">www.feinsteinneuroscience.org</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>SPM</td>
 <td>The UCL Institute of Neurology</td>
 <td>spm99-spm8</td>
 <td><a href="http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm" target="_blank">http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Windows</td>
 <td>Microsoft</td>
 <td>Any</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Matlab</td>
 <td>Mathworks</td>
 <td>Matlab Version 7.0, 7.3</td>
 <td><a href="http://www.mathworks.com/" target="_blank">http://www.mathworks.com/</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>JMP</td>
 <td>SAS</td>
 <td>Version 5</td>
 <td><a href="http://www.jmp.com/" target="_blank">http://www.jmp.com/</a></td>
 </tr>
 </tbody>
</table>

identification of disease-related spatial covariance patterns using neuroimaging data

的缩放的子配置文件模型（SSM） 显示1-4，是一个多变量的基于PCA-的算法，该算法识别及确定其主要中的变异来源患者组和对照组群脑的图像数据在拒绝较小的的组件（ 图1）的同时。直接向应用于的稳态-是一张专属图片状态多模态图片包含的体素的-由-的体素的的协方差数据的，整个一个的的组的影像设定可以降低到一个几个的显着的线性独立的协方差图案和相应的的主题的分数。每个模式，都被称为，的一组不变量的子配置文件（GIS）的，是一个正交的的的本金代表一个空间上分布的的的网络的功能上相互关联的的的的大脑区域的组件，它。大型的全球性的均值的标量的的影响，可以掩盖较小的网络-特定的的贡献都由所固有的的对数转换中移除，，，并的意思的数据的定心2,5,6。的的主题表达每个的这些模式给一个变量的表示的程度通过一个简单的的可以与独立的CLIN相关联的的的标量得分，的iCal描述符或心理测量学的描述符7,8。通过使用的主题的分数（ 即图案表达式的值）的因素logistic回归分析，线性相关系数可以推导出，以结合起来多个的主要组件集成到与改进的的从健康的的控制科目5,6的患者的歧视的单一的疾病-相关的的空间的协方差的的图案， 即的复合网络的。使用自举的重采样技术9时，可以执行在的推导集的之内的交叉验证的。正向的验证是很容易证实由直接得分的评价的的派生的的图案在的前瞻性的数据集10中 。可以用来一旦通过验证，疾病关连的的的型态，，以得分从个人的的例相对于到一个固定的的参考样品进行患者，往往是一套的“这是使用的的名健康受试者”（与这个疾病组）在原来的柄的推导第11的 。这些标准化处理的值可以在反过来又被用来，以协助在的差分诊断12,13中，，，并，以评估疾病的的进展和治疗效应在网络级别7,14-16。我们提出了一种的应用程序此的方法来的帕金森氏病患者和正常对照组，使用我们的的的在-的房子的软件的情况，，以推导出一个的特征的协方差图案疾病的的生物标志物的的FDG PET显像的数据的的例子。

一个简单的的应用程序的多变量的SSM /主成分分析（PCA），，以推导出一个为PD人仕的神经影像学检查的生物标志物图案的就是如下图所示。的十的PET的FDG的图像临床确诊的帕金森氏症患者（6M/4F，59Y±部7y的sd）的持续时间可变的害病的的（9y的±5Y的sd）和十个年龄和性别相匹配的了正常对照组（6M/4F，58Y±部7y的sd）进行了分析用我们的的ssmpca例程。该二十个相应的空间上预先-归一的的图像?...

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Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

多元技术，包括主成分分析（PCA）已经脑功能图像用于识别签名区域变化模式。我们已经开发了一种算法来识别重复的网络神经退行性疾病的诊断，评估病情恶化，患者人群的治疗效果和客观评价的生物标志物。

鉴定的使用神经影像学数据的与疾病-相关的的空间协方差模式

The scaled subprofile model (SSM)1-4 is a multivariate PCA-based algorithm that identifies major sources of variation in patient and control group brain ...

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