Phân tích tổng hợp xác suất hoạt động dựa trên tọa độ của dữ liệu hình ảnh thần kinh: Một phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên dựa trên ước tính thực nghiệm về sự không chắc chắn không gian

Human Brain Mapping - Tập 30 Số 9 - Trang 2907-2926 - 2009
Simon B. Eickhoff1, Angela R. Laird, Christian Grefkes, Ling Wang, Karl Zilles, Peter T. Fox
1Institut for Neuroscience and Biophysics-Medicine (INB 3), Research Center Jülich, Jülich, Germany.

Tóm tắt

Tóm tắt

Một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi cho các phân tích tổng hợp dựa trên tọa độ của dữ liệu hình ảnh thần kinh là ước lượng xác suất hoạt động (ALE). ALE đánh giá sự chồng chéo giữa các điểm tập trung dựa trên việc mô hình hóa chúng như các phân phối xác suất được trung tâm tại các tọa độ tương ứng. Trong nghiên cứu Dự án Não Người/Thần kinh học thông tin này, các tác giả trình bày một thuật toán ALE đã được sửa đổi nhằm giải quyết các nhược điểm liên quan đến các bản triển khai trước đó. Thay đổi đầu tiên liên quan đến kích thước của các phân phối xác suất, trước đây phải được người dùng xác định. Để cung cấp một giải pháp có nguyên tắc hơn, các tác giả đã phân tích dữ liệu fMRI của 21 chủ thể, được chuẩn hóa vào không gian MNI bằng chín phương pháp khác nhau. Phân tích này cung cấp các ước tính định lượng về sự biến đổi giữa các chủ thể và giữa các mẫu cho 16 vùng có chức năng được xác định, sau đó được sử dụng để mô hình hóa rõ ràng sự không chắc chắn không gian liên quan đến mỗi tọa độ được báo cáo. Thứ hai, thay vì kiểm tra sự cụm trên mức ngẫu nhiên giữa các điểm tập trung, thuật toán sửa đổi đánh giá sự cụm trên mức ngẫu nhiên giữa các thí nghiệm. Mối quan hệ không gian giữa các điểm tập trung trong một thí nghiệm nhất định giờ đây được giả định là cố định và kết quả ALE được đánh giá so với một phân phối null của sự liên kết không gian ngẫu nhiên giữa các thí nghiệm. Quan trọng là, sự sửa đổi này dẫn đến một sự thay đổi từ suy luận hiệu ứng cố định sang suy luận hiệu ứng ngẫu nhiên trong phân tích ALE, cho phép tổng quát hóa kết quả cho toàn bộ dân số các nghiên cứu đã được phân tích. Qua phân tích so sánh dữ liệu thực và mô phỏng, các tác giả đã chỉ ra rằng thuật toán ALE đã được sửa đổi giải quyết các vấn đề khái niệm của các phân tích tổng hợp trước đó và tăng cường tính đặc hiệu của các kết quả sau đó mà không làm mất đi độ nhạy của phương pháp ban đầu. Do đó, nó có thể cung cấp một công cụ được cải tiến về phương pháp cho các phân tích tổng hợp dựa trên tọa độ trên dữ liệu hình ảnh chức năng. Hum Brain Mapp 2009. © 2009 Wiley‐Liss, Inc.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

10.1016/j.neuroimage.2003.12.031

10.1007/s00221-004-2008-9

10.1093/cercor/bhj075

10.1016/j.jneumeth.2004.07.014

Ashburner J, 2003, Human Brain Function, 635

10.1097/00004647-199609000-00004

10.1152/jn.1998.79.2.1070

10.1212/WNL.48.4.1056

10.1016/j.brainres.2006.11.074

10.1016/j.neuroimage.2004.07.013

10.1161/01.STR.32.1.139

10.1007/s00429-008-0195-z

10.1093/brain/121.2.253

10.1093/brain/122.3.483

10.1006/nimg.1996.0025

10.1152/jn.1991.65.6.1392

10.1007/s00221-005-0059-1

10.1016/j.biopsych.2004.12.017

10.1016/j.neuroimage.2004.12.034

10.1093/cercor/bhi106

10.1093/cercor/bhi105

10.1007/978-1-4615-2546-2_48

10.1002/hbm.20125

10.1016/j.neuroimage.2006.12.029

10.1073/pnas.83.4.1140

10.1002/(SICI)1097-0193(1999)8:2/3<143::AID-HBM12>3.0.CO;2-9

10.1006/nimg.2000.0659

10.1002/hbm.20006

10.1006/nimg.1999.0482

10.1006/nimg.2001.1037

10.1093/cercor/10.11.1093

10.1097/00006534-200110000-00005

10.1006/nimg.1998.0397

10.1006/nimg.2001.0858

10.1016/j.neuroimage.2008.03.048

10.1002/ana.21228

10.1002/hbm.10016

10.1152/jn.00132.2002

10.1002/(SICI)1097-0193(1998)6:4<301::AID-HBM8>3.0.CO;2-7

Heim S, Effective connectivity of the left BA 44, BA 45, and inferior temporal gyrus during lexical and phonological decisions identified with DCM, Hum Brain Mapp

10.1109/TMI.2003.816961

10.1007/s002210100796

10.1006/nimg.1998.0426

10.1016/S0926-6410(00)00022-7

10.1016/S0028-3932(99)00062-7

10.1006/nimg.1998.0333

10.1006/nimg.1999.0483

10.3758/CABN.1.2.119

10.1016/S0306-4522(98)00744-1

10.1152/jn.2000.83.2.1079

Kiebel S, 2003, Human Brain Function, 725

10.1111/j.1460-9568.2003.03066.x

10.1007/s10548-007-0037-y

10.1002/hbm.20136

10.1016/j.neuroimage.2008.01.065

10.1097/00001756-199601310-00021

10.1093/cercor/bhi089

10.1016/j.neuroimage.2003.10.019

10.1523/JNEUROSCI.23-10-03963.2003

10.1097/00001756-200004270-00031

10.1093/cercor/bhj181

10.1016/S0925-4927(98)00023-7

10.1162/089892905774589190

10.1016/S0278-5846(01)00271-8

10.1002/hbm.1058

10.1037/0894-4105.19.4.484

Penny WD, 2003, Human Brain Function, 843

10.1016/S0987-7053(00)00227-6

10.1002/hbm.20132

10.1016/j.neuroimage.2007.03.061

10.1097/00004647-199609000-00001

10.1016/j.neuroimage.2006.05.021

10.1016/S0896-6273(01)00423-8

Rottschy C, 2007, The ventral visual cortex in humans: Cytoarchitectonic mapping of two extrastriate areas, Hum Brain Mapp, 212, 255

10.1016/j.neuroimage.2005.01.037

Sadato N, 1996, Complexity affects regional cerebral blood flow change during sequential finger movements, J Neurosci, 16, 2691, 10.1523/JNEUROSCI.16-08-02691.1996

10.1523/JNEUROSCI.17-24-09667.1997

10.1093/cercor/bhm116

10.1002/hbm.20053

10.1007/s002210000402

10.1073/pnas.221462998

10.1006/nimg.2002.1131

10.1016/j.neuroimage.2007.07.005

10.3758/CABN.3.4.255

10.1016/j.neuroimage.2004.03.052

10.1093/scan/nsm015

10.1002/hbm.20267

10.1038/nn1263

10.1006/nimg.2000.0621

10.1080/00207450490512650

Zilles K, 2003, The human parietal cortex: A novel approach to its architectonic mapping, Adv Neurol, 93, 1