Dinlenme Durumu fMRI’da İçsel Bağlantı Ağları İçinde Uzaysal Senkronizasyon Örüntüleri

Abstract

GİRİŞ VE AMAÇ:Beynin içsel bağlantı ağları (ICN’ler), beyin bölgeleri arasında kan oksijenlenme seviyesine bağlı (BOLD) sinyalin düşük frekanslı (0.01 - 0.1 Hz) dalgalanmalarında gözlemlenen zamansal korelasyonlarla tanımlanır ve bu, belirli duyusal, motor veya bilişsel beyin ağlarına varsayımsal olarak karşılık gelen farklı uzamsal haritaları ortaya çıkarır. Her bir ağdaki uzamsal senkronizasyon örüntüsünü göz önünde bulundurarak başlıca ICN’lerin spektral özelliklerini araştırdık. YÖNTEM:Human Connectome Projesi’nden (Glasser ve diğerleri, 2013) 96 katılımcının (53 kadın) minimum ön işlenmiş MSMAll ICA-FIX temizlenmiş verilerini kullandık. Kortikal data Scheafer’in atlasına (400 parsel, 7 ağ) göre parsellenmiştir (Scheafer ve diğerleri, 2018). Her ağ için, BOLD zaman serilerine uygulanan Welch yöntemi kullanılarak iki spektral kestirim hesaplanmıştır. Birincisi, ağdaki toplam gücün spektral dağılımına karşılık gelen, bir ağın her bir parseli için kestirilen güç spektral yoğunluklarının ortalaması alınarak ve ikincisi, ağ içinde senkronizasyona karşılık gelen tüm parsellerin ortalama zaman serilerinin güç spektral yoğunluğunun kestirimiyle elde edilmiştir. Toplam güce göre senkronize güç oranını Uzamsal Senkronizasyon İndeksi (SSI) olarak tanımladık, ve küme kütle permütasyonu ve ANOVA testleri ile 7 ağ arasında karşılaştırdık. BULGULAR:Tüm frekans aralığındaki ANOVA, 3 ana ağ grubu arasında önemli ağ içi senkronizasyon farklılıkları gösterdi [F (6,665) = 164.3, p <.01]: duyusal (görsel, somatomotor), dikkat (dorsal dikkat, ventral dikkat) ve üst düzey bilişsel (varsayılan mod, kontrol ve limbik). Üst düzey bilişsel ağlar, duyusal ve dikkat ağlarına kıyasla önemli ölçüde daha düşük SSI değerlerine sahipti. Küme kütle permütasyon testleri, iki dikkat ağının, özellikle 0,055 - 0,01 Hz aralığında birbirinden farklı olduğunu gösterdi. TARTIŞMA VE SONUÇ:ICN’ler arasındaki farklı spektral senkronizasyon örüntüleri, ağların içsel mekanizmaları ve ağlar arası ilişkiler hakkında yeni bilgiler sağlayabilir. Anahtar Kelimeler: fMRI, Resting state Networks, Synchronization patterns