不知道各位有没有这种感觉,当我们提笔开始写文章的方法部分时,脑子里一片空白,时不时地就得灵魂拷问一下自己:我在做啥?我怎么做的?
其实,这个疑问的来源就是对所计算的指标原理认识不够引起的。在处理静息态功能磁共振数据的时候,可以根据研究需要进行多种不同指标的计算以衡量大脑的自发神经活动。那么,这些指标之间有什么区别呢?不同的指标的功能及原理又是怎么样的呢?
今天,小编要向大家介绍一下在静息态功能磁共振中常常被使用的一种指标——ALFF。
准备好了吗?我们要开讲啦!
ALFF的全称为the Amplitude of Low Frequency Fluctuations, 汉语译为低频振幅。之所以是低频,是因为Biswal的研究证明,运动皮层之间自发的低频(<0 xss=removed>)具有高度同步性[1],这种高同步性也在正常人的其他功能系统之间被发现。因此,认为低频(<0 xss=removed>)信号具有生理意义。此外,研究发现,灰质的低频振幅高于白质,表明ALFF可能会提示局部自发神经元活动。
根据臧玉峰老师的文章[2]可知,预处理后,对每个体素的时间序列进行(带通, 0.01 ~ 0.08 Hz)滤波,去除低频漂移和高频噪声的影响,如呼吸和心律。然后,利用快速傅里叶变换( FFT )将滤波后的时间序列变换到频域,得到功率谱。由于给定频率的功率与原始时间序列在时域上该频率分量的幅值的平方成正比,因此在功率谱的每个频率处计算平方根,并在每个体素处获得0.01 - 0.08 Hz的平均平方根。取其平均平方根作为ALFF值。
出于标准化的目的,每个体素的ALFF值除以全局平均ALFF值。每个体素的标准化ALFF值应该在1左右,这个标准化过程与PET研究中使用的标准化过程类似。在臧老师的研究中,只计算大脑内部的全局平均ALFF,即去除背景和大脑外部的其他组织。为了实现这一点,使用一组正常受试者的空间标准化3D - T1图像来使用MRIcro生成全脑MASK。
近年来,ALFF已经在静息态功能磁共振研究中被广泛应用于探究各种疾病的大脑异常活动,也是初学静息态功能磁共振小伙伴们跑数据时候的不二之选!
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期待各位投稿成功的好消息呀!
参考文献:
[1] BISWAL B, ZERRIN YETKIN F, HAUGHTON V M, et al. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar mri[J/OL]. Magnetic Resonance in Medicine, 1995, 34(4): 537-541. DOI:10.1002/mrm.1910340409<svg version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 1000 1000" enable-background="new 0 0 1000 1000" xml:space="preserve" height="1em" style="cursor: pointer; padding: 0.05em; border-radius: 0.5em; background: transparent;">
[2] ZANG Y F, HE Y, ZHU C Z, et al. Altered baseline brain activity in children with ADHD revealed by resting-state functional MRI[J/OL]. Brain & Development, 2007, 29(2): 83-91. DOI:10.1016/j.braindev.2006.07.002<svg version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" x="0px" y="0px" viewBox="0 0 1000 1000" enable-background="new 0 0 1000 1000" xml:space="preserve" height="1em" style="cursor: pointer; padding: 0.05em; border-radius: 0.5em; background: transparent;">
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