无尺度的大脑动力学性能和行为之间的联系:在静息状态功能磁共振成像研究,面对处理的任务

文摘

人类大脑活动的无尺度动力学,其特点是一个精心设计的时序结构具有无标度特性,可以用幂律指数的量化(中国)作为索引。权力的法律在本质上是有据可查的,尤其是大脑。一些以前的功能磁共振成像研究已经证明cognitive-task-evoked活动期间请耐心低于在静息状态的活动。然而,请耐心调制在cognitive-task-evoked活动及其与相关行为的关系尚不清楚。在这静息状态功能磁共振成像研究,面对处理+控制任务,我们调查请耐心在静息状态和task-evoked活动,以及其与行为测量使用平均反应时间的关系(捷运)的任务。我们发现(1)面对discrimination-induced大胆的信号变化内侧前额叶皮层(mPFC),后扣带皮层(PCC),杏仁核,和梭状回面孔区;(2)开业期间明显降低task-evoked特别活动在mPFC与静息状态的活动;(3)最重要的是,在mPFC,捷运显著负相关与静息状态请耐心和resting-task请耐心的区别。这些结果可能会导致更好的理解任务性能参数之间的关系(例如,捷运)和自发的无尺度动态和task-evoked大脑活动。

1。介绍

研究使用功能性磁共振成像(fMRI),脑磁图描记术(MEG)和脑电图(EEG)表明,自发的大脑活动可以通过无尺度动力学特征。无尺度动力学可以通过扩展分析显示,与一个参数的函数的波动程度的参数是可以量化评估。此外,大脑活动可以被索引的无尺度动态使用幂律指数(开业),也就是说,功率谱和功率的公式∝1 /频率β,在那里β是中国(1- - - - - -8]。无尺度动态共享的属性在自然界发现的许多系统(4,9),最重要的是,也被观察到具有神经活动在许多不同的时空尺度:从神经递质释放10),神经元高峰列车(11)、网络发射率(12),场电位(4,6,7,13,14][fMRI信号2,4,15,16]。最近,无尺度动力学的特性被发现在各种人类行为(3,17)包括运动行为(7,18,19],感知[20.),作曲21,意识22- - - - - -24)、发展和成熟25,26等),人格维度特征冲动(27和外向性28),和自我意识16]。这些发现表明无尺度动力学之间的密切关系在自发的大脑活动和行为表现。然而,研究明确地关注无尺度动力学之间的关系在自发的大脑活动(特别是infraslow频率范围内以fMRI)和行为措施在任务仍然缺乏。

研究在不同的焦虑等精神疾病(29日自闭症),(30.)、抑郁(31日),和精神分裂症32]显示无尺度动力学变化在自发或任务状态大脑活动。这些变化表明无尺度动力学和脸部处理之间的关联,这还有待测试在一个健康的大脑。很可能无尺度动力学在自发和任务状态不仅受情绪影响,也与行为相关的性能参数(例如反应时间)3,17]。

我们的研究的目的是调查首先自发活动的调制耐心使用脸部处理任务,其次耐心协会在自发和task-evoked活动与行为的措施,例如,平均反应时间(捷运)。为此,我们进行了一项功能磁共振成像研究的自发活动(静息状态)和task-evoked活动(任务状态)使用脸部处理范式在一块设计中描述我们的以前的报告32]。更具体地说,我们的目的如下:(i)测定大脑区域表现出增加或减少blood-oxygen-level-dependent(粗体)面之间的信号处理和控制条件,(2)确定请耐心在静息状态和任务状态与脸部处理相关的大脑区域,和(3)相关的开业在休息和任务状态与捷运,以应对情绪的脸的识别和控制。先前的研究显示的基础上积极联系请耐心的扣带皮层在静息状态和自我意识量表评分(16)或抑郁量表评分(31日),我们假设比如在静息状态和任务状态fMRI预测行为相关的性能参数(例如,捷运),也就是说,一个更高的耐心在静息状态脑区在一个任务可能导致反应与处理任务的效率越高,从而导致更短期间RT任务。

2。材料和方法

2.1。主题

15个参与者(年龄范围,21-37年;平均年龄,26.5±4.8年;所有男性)的基础上为以下排除标准:神经/精神疾病或创伤事件的历史(例如,严重事故或物理/性虐待),慢性药物治疗、慢性酒精中毒、药物滥用、父母离异,一级亲属的精神疾病史(见表1)。评估过去和当前的心理条件,结构化临床访谈dsm - iv轴我障碍(33使用了)。所有受试者参加本研究是右撇子,使用爱丁堡偏手性评估库存(34]。所有受试者提供了他们的书面知情同意按照《赫尔辛基宣言》。研究协议群马县大学的伦理委员会批准。

2.2。t1加权解剖成像和功能磁共振成像数据采集

脑部核磁共振进行使用西门子3 t三12-channel头线圈(德国西门子,埃朗根)在群马县大学医院。高分辨率的t1加权解剖图像(magnetization-prepared快速采集与梯度回波(MP-RAGE)序列)是获得如下:重复时间= 2000毫秒;回波时间= 2 ms;反转时间= 990毫秒;翻转= 90°角;的视野(FOV) = 256×256毫米²;矩阵大小= 256×256;体素的大小= 1×1×1毫米³。功能图像获得的休息和任务状态收集使用echoplanar成像(EPI)序列(TR = 2500毫秒,TE = 25 ms,翻转角度= 90°,FOV = 220×220毫米²矩阵大小= 64×64像素尺寸的3×3毫米²)。35轴向片4毫米的厚度和零interslice差距。

2.3。实验设计

在实验期间,fMRI录音在静息状态的4分钟和任务状态为4分钟。在静息状态的记录,受试者被要求放松,保持清醒,保持睁大眼睛,盯着屏幕上的瞄准器。任务状态的细节在这个实验中被描述在之前的文献[35]。灰度24不熟悉的面孔的照片(12 12男性和女性)被刺激。他们被分为三组:负面情绪(愤怒、厌恶、或悲伤),积极情绪(高兴),和中性情绪。十个健康对照评价每个面情绪类型和强度。情绪面孔的概率正确的歧视是正面和负面情绪的98%和99%,分别。有一块设计面临的任务处理和控制条件。脸部处理条件下,被试被要求辨别两个面之间的情感的脸在屏幕上显示,一个情绪和中性情绪(图1)。在控制条件下,受试者显示两个大小不一的广场和指示选择较大的一个。主题表示他选择按下一个按钮,用他的右手手指。这些歧视任务持续了2.5秒,也进行了8次/块(20 s /块)。在一个4分钟的任务,有12个街区:六个情感面临条件块(如上所述)和6块控制条件。在整个任务的条件提出了块交替。我们测量的捷运的情感面临条件块,控制条件块,和情感的脸+控制条件块在上述任务正确响应。

2.4。感兴趣的区域(roi)的定义和计算的耐心

首先,我们分析了功能磁共振成像数据获得在面对处理任务比较之间的情感面条件和控制条件使用fMRI专家分析工具(专长)6.0版本,FMRIB软件库的一部分(目前,http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl)提取roi的灰质与脸部处理有关。prestatistical处理,我们执行运动校正使用MCFLIRT [36],nonbrain地区除使用打赌[37)、空间使用高斯平滑内核对应于一个应用8毫米,mean-based强度归一化的卷使用相同的因素,和高通颞过滤(Gaussian-weighted LSF直线拟合,σ= 100年代)。此外,获得功能磁共振成像图像非线性注册mni - 152模板。使用电影(时间序列进行了统计分析38与当地相关修正)。个别受试者的Z使用集群(高斯变换)统计图像阈值确定Z> 4和整个大脑(纠正)集群阈值的意义 。此外,只有灰质区域像素点大小(n)> 90年重要的集群被上述目前分析作为本研究的roi。大胆的信号变化百分比之间情感的脸和控制条件计算roi的灰质区域与脸部处理和识别通过上述目前分析,即内侧前额叶皮层(mPFC),后扣带皮层(PCC),杏仁核(AMYG)和梭状回面孔区(FFA),使用AFNI程序(3 ddeconvolve) (39]。

然后,我们计算从4分钟休息——比如,任务状态的功能磁共振成像数据mPFC roi, PCC, AMYG和FFA(图2)。耐心是β根据公式计算,电力∝1 /频率β(1- - - - - -4,6- - - - - -8,16]。因此,请耐心的斜率线性回归的日志和日志大胆的信号的功率谱的频率。prestatistical处理后,时间进程每体素是零均值归一化和单位方差(值)(40]。因为方差等于所有roi,所有光谱综合区域相同。使用方法之前优化功能磁共振成像(41),fMRI信号的归一化功率谱计算为每个使用AFNI项目(3 dperiodogram)体素。fMRI信号的功率谱进一步平滑使用汉明窗的7 (HM = 7)相邻频率垃圾箱。此外,我们进行平滑使用其他汉明窗大小(HM = 3和5),来测试我们的结果的鲁棒性,如先前所述纸(16]。

首先,使用快速傅里叶变换,从大胆的信号功率和频率计算ROI中的每个体素的时间进程,也就是说,mPFC, PCC, AMYG和FFA。其次,获得的平均功率谱是在体素在一定ROI。然后,请耐心被定义为斜率线性回归的力量登录日志的频率。在下一步中,平均功率谱在体素内的roi提取每个主题。功率谱是配备了一个幂律函数P∝1 / fβ通过最小二乘估计(在对数频率由权力阴谋)< 0.1赫兹的频率(2]。最后,幂律指数β每个主题的ROI的斜率定义为权力登录日志频率的线性回归直线对应机制。

2.5。统计分析

评估任务困难,成对的学生t以及应用比例正确的反应和反应时间控制和脸部处理条件。评估之间的关系捷运在面对处理任务,请耐心的roi,即mPFC, PCC, AMYG和FFA,皮尔森的相关测试。成对的学生t以及用于休息和任务之间的比较,请耐心。一个统计的阈值 是使用。

3所示。结果

3.1。正确的百分比和反应时间控制和脸处理条件的区别

成对的学生t以及显示显著差异在两个正确的反应和反应时间百分比之间的控制和脸处理条件( )。

3.2。Task-Evoked活动脸部处理之间的差异和控制条件

面对处理条件显示显著降低mPFC大胆的信号强度((x,y,z44岁的)= (4−2);体素的大小= 209;最大Z分数= 4.98)和PCC ((x,y,z)= (2−32 44);体素的大小= 170;最大的z分数= 5.52)。相比之下,大大增加task-evoked大胆的信号强度在双边AMYGs(左)(x,y,z)=(−−−20日6日16);体素的大小= 106;最大的z分数= 5.36,和正确的,(x,y,z)=(26岁,2−−14);体素的大小= 99;最大的z分数= 5.16)和双边远期运费协议(左)(x,y,z)=(50 38岁的−−−18);体素的大小= 1421;最大的z分数= 5.96,和正确的,(x,y,z)=(44岁,54−−20);体素的大小= 1399;最大的z分数= 6.02),相比之下,控制条件(图3)。

3.3。休息和任务状态之间比较耐心

对数变换的功率谱为HM = 7图所示4作为主要数据。请耐心的任务状态显著低于mPFC比静止状态( )。相比之下,中国在左边FFA明显高于任务状态的静息状态。最后,其他地区如PCC,左和右AMYGs, FFA之间没有任何明显的差异请耐心静息状态和任务状态(图5)。此外,额外的分析使用嗯= 3和5 mPFC显示,请耐心在任务状态明显低于在静止状态( 和 、职责),在左FAA,请耐心在任务状态明显高于静止状态( 、职责)。此外,其他地区如PCC,左和右AMYGs, FFA没有任何明显的差异请耐心在静息状态和任务状态。

3.4。捷运的关系和中国大胆的信号变化百分比在静止状态,任务状态,Resting-Task区别

皮尔森相关分析的示例引导(1000 -)显示在mPFC,捷运在情感的脸+控制条件下显著负相关,请耐心在静止状态( ;95%置信区间:0.239−−0.902; )。此外,捷运在情感的脸+控制条件下也与mPFC resting-task差异请耐心( ;95%置信区间:0.352−−0.869; )。相比之下,任务状态之间没有显著相关性被发现请耐心mPFC和捷运(图6)。同时,额外的分析使用嗯= 3和5 mPFC表明,情感的捷运的脸+控制条件明显消极与静息状态的耐心(HM = 3, ;95%置信区间:0.211−−0.900; 嗯= 5, ;95%置信区间:0.240−−0.900; 、职责)。此外,捷运在情感的脸+控制条件下显著负面协会mPFC resting-task差异(HM = 3, ;95%置信区间:0.376−−0.867; 嗯= 5, ;95%置信区间:0.372−−0.867; 、职责)。分析使用嗯= 3和5显示无显著相关性任务状态请耐心mPFC和捷运。与mPFC,我们观察到没有相关性的捷运请耐心在静止状态,任务状态,和resting-task差异在其他地区,即PCC和双边AMYGs和远期运费协议分析使用嗯= 3,5,7。另一方面,捷运每个情感面临的条件和控制条件下显示无显著联系静息状态、任务状态、roi和resting-task差异请耐心。

最后,我们没有发现重大相关性的大胆的信号变化百分比的捷运在所有的地区。此外,皮尔森相关分析显示年龄无显著相关性,多年的教育,或预测智商与上面的措施,例如,百分比大胆的信号变化,静息状态、任务状态、roi和resting-task差异请耐心。

4所示。讨论

在这里,我们调查无尺度动力学之间的关系,就中国而言,在休息和/或任务状态和行为表现在面对处理的任务。mPFC我们的研究结果显示:(i)显著降低耐心面对,处理任务相比,在静息状态,(2)之间的显著相关性静息状态请耐心和捷运在情感的脸+控制条件下,和(3)之间的显著相关性resting-task差异请耐心和捷运情感脸+控制条件。综上所述,这些研究结果强调中央相关性无尺度动力学在静息状态和task-evoked活动任务的性能参数(例如,捷运)。

在大胆的分析信号变化受到歧视条件下相对控制条件在这项研究中,AMYG和FFA被激活而mPFC和PCC被停用。这些发现在最近的协议,脑成像结果面部情绪处理(42,43]。我们观察到的失活等中线地区mPFC和PCC在其他研究中也发现了在情感和认知过程44]。我们进一步观察task-evoked降低中国特别是在mPFC,与之前的协议发现比如调制的高频范围,感觉和运动任务主要由测量脑电图/梅格[2,7,18- - - - - -20.]。那些以前的结果与我们的研究结果表明,中国减少从自然状态到任务状态不仅是观察到大脑区域对应于感觉和运动功能也参与脸部处理等其他领域。此外,我们的研究结果表明微分请耐心调制在不同地区,也就是说,mPFC task-evoked下降请耐心而PCC显示没有减少。这个微分耐心调制中观察到,这项研究表明特定角色的mPFC中介请耐心task-evoked调制的调制和开业期间面对处理任务,这是按照先前的调查结果,请耐心在mPFC参与调解情绪45和自我意识16]。高耐心表明更大的依赖,未来的动力学在过去动力学在低频范围内(2,46]。相比之下,减少请耐心从自发状态的任务状态mPFC可能表明更少时间依赖未来的动力学在过去动力学和更高的效率在目前信息处理需要在task-evoked活动。我们假设基于这些结果是更高的耐心在静息状态和下开业任务状态可能导致更高的效率的处理任务。支持这种假设静止状态请耐心的负相关性,与捷运resting-task差异请耐心。

此外,FFA显示增加task-evoked活动期间请耐心与静息状态的活动相比,这表明FFA可能需要面对处理而不是控制条件下(47]。task-evoked请耐心减少相当于慢5的比率(低频率,0.01到0.027 Hz)慢4(高频率,0.027到0.073 Hz)转向更慢4。因此,task-evoked请耐心FFA的增加可能与这个转向慢5相对于慢4。这样一个相对缓慢的权力转移5是否可能与块范式与阻塞的20年代和情感发生每20年代仍不清楚。我们task-evoked耐心在FFA显示权力的增加,特别是每40年代,它对应于0.025赫兹,这是由于我们块设计;这表明task-evoked请耐心FFA有点编码的时间结构范式。这仍然是一个初步认为,应该在将来的研究中得到解决。

在这项研究中,我们观察到静止状态请耐心mPFC反向与捷运情感脸+控制条件:比如在静息状态越高,越短捷运期间的任务。在一个类似的关系比如区别休息和在这一地区的任务状态。另一方面,请耐心在task-evoked活动本身,独立于静息状态,显示与任务性能参数没有关系,例如,捷运。这表明mPFC,个别间变异性在捷运与个人间的变化无尺度动力学在自发状态(例如,静息状态请耐心)和task-evoked调制的程度的无尺度动力学自发状态的任务状态。

在这里,我们提到我们的研究的局限性。我们获得了核磁共振数据4分钟计算请耐心在任务和休息状态,这是相对较短的决定请耐心有足够的S / N比率。我们设置这个时间,因为我们已经获得的数据温和持续削弱任何影响的习惯在这面处理的任务。FFA展品task-evoked周期性,如图4功能性核磁共振扫描显示,由于block-task设计任务状态。虽然我们讨论了周期性的影响结果,仍有一些问题。管理这个周期性而且非常有趣,但这不是我们的研究范围内。我们不包括任何心理生理措施或主观的措施,如兴奋、价,或主导地位,emotion-related测量的影响在我们的研究中。这些措施的时间序列可能本身(如心率)分析了幂律分布,然后与神经元有关措施,在之前进行脑电图/梅格研究[7,19,20.]。此外,你可以指出,我们的任务用于分析中国在这项研究中既包括情感和控制条件;虽然我们的roi是基于face-processing-related效果(脸与控制),比如测量本身必须包括脸部处理和控制条件。此外,在这项研究中,显著差异被观察到在正确的反应和反应时间百分比之间的控制和情感面临条件,表明情感面临任务比控制更加困难。因为之前的调查显示,任务的难度可以促进中国衰减(48),任务难度的差异之间的控制和情感脸上条件可能会影响我们的结果。因此,在未来的研究范式与特定的情感条件控制条件应分开设计,例如,nonemotion街区,应该有一个平衡困难任务和控制块之间。

总之,我们证明了静息状态请耐心和resting-task差异请耐心mPFC与任务相关的性能参数,例如,捷运。这一发现表明,特定角色的无尺度动力学自发调解task-evoked活动的大脑活动和行为表现在面对处理的任务。我们的结果补充以前的研究显示相关性无尺度动力学的知觉,行动,和认知。本研究进一步突显出自发和task-evoked活动之间的关系如图所示的无尺度动态如何调解的过渡过程和相关的行为性能的影响。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突,关于这篇文章的出版。

作者的贡献

Masato Kasagi,北岛康介本人成田机场,和Georg Northoff导致了设计和实现的研究和解释的结果,他们准备初稿的手稿。Zirui黄、仁Shitara Tomokazu Motegi, Yusuke Suzuki,滨藤,肖恩·田边Koichi Ujita Hirotaka小坂,进行统计分析。Masato福田提供深刻的评论的解释结果,导致的修订手稿。

确认

北岛康介本人成田承认支持jsp KAKENHI格兰特nos。摩根大通23591695和15 kk0295,和Georg Northoff承认CRC的支持,渥太华大学大脑和思维研究所CIHR,迈克尔·史密斯的基础。

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