文摘
静息状态的功能连通性的梅格数据研究了29个孩子(9岁)。加权相位滞后指数(WPLI)是用于估计连通性和连贯性。进一步评估网络结构,基于WPLI图表分析是用来确定聚类系数(C)和介数中心(BC)当地系数以及特征路径长度(l全球互联性)作为参数。网络的模块化结构也计算估计功能隔离。种子区域被确定在中央枕区基于传感器水平α的配电乐队。WPLI显示一个特定的连接映射不同的权力和连贯性。BC和模块化显示强劲的连通性枕侧和中央传感器之间的区域。C显示不同的偏远地区的枕传感器。在全球范围内,与最短的一个网络l发现在α乐队,一直与当地的结果。我们的研究结果与发现协议在成人中,表明类似的功能网络在这个年龄的孩子在α乐队。WPLI和图形分析的综合运用可以帮助更好地描述静息状态的网络。
1。介绍
静息状态的网络(工匠们),功能上相关的大脑区域可检测的独立于任何任务,在开发过程中对大脑功能的认识很重要,在疾病(1- - - - - -8]。然而,功能连通性静止的神经机制仍然知之甚少。最近,一些传统方法的局限性脑功能网络的描述通过功能磁共振成像已报告的权力等。9]。
我们调查了同步的节律性活动在儿童大脑网络与脑磁图描记术(MEG)。捕捉这些网络的复杂性,采用图论的基础上相位同步加权相位滞后指数(WPLI)指数。节律性活动相关的作用在人类神经系统,涉及众多的功能。振荡可以同步不同的大脑区域的活动(即。态势)。等特点被假设是一个重要的机制,创建一个有效的功能之间的通信结构不同区域(9- - - - - -13]。在这方面,根本任务是应用程序的可靠估计来确定两个信号之间的相位关系。
在第一步我们比较传感器连接映射基于WPLI和光谱相干已广泛用于连通性研究使用梅格[10,11,14,15]。然后,我们使用这个新索引计算图形理论措施量化WPLI连接矩阵的基本性质。WPLI不能高估了相位滞后值由于体积的传导效应不相关的噪声来源。此外,WPLI敏感噪声低于PLI即使在高信噪比的条件下,它显示了一个更可靠的与真实相位一致性关系(16]。这些特征使WPLI合适的图表分析的工具。我们认为是梅格的传感器节点图网络和WPLI值传感器信号之间的节点之间的联系。
我们计算加权聚类系数C描述了当地的互联性,而加权路径长度l全球互联性的测量,计算。作为一个衡量的中心,我们为每个节点计算介数(BC),这是所有网络中最短路径的一部分,通过它。因为网络通常由人口相互关联的组区域,这些群体的结构(社区结构)也确定。群落结构由分离到组的节点类内链接的数量最大化和群体间的链接的数量最小化。
我们测试了这一分析方法简化设置:通过研究儿童静息状态的连接,我们调查了一个参考信号之间的相互作用从高峰电力集群传感器获得的渠道在枕区和其他传感器。
1.1。静息状态的连接从婴儿到成人年龄
我们分析在青春期前的静止状态。几个功能磁共振成像研究表明,水平两半球间的功能连接已经建立在青春期前的孩子。相比之下,前后连接在很大程度上减少了,而成人(17]。在青春期,短程相关性往往削弱,而远程,尤其是前后连接开始加强(18]。形成完整的远程连接增加了发展网络像默认模式网络(静)在成人6,19]。总的来说,没有明显的连接中发现了婴儿在额叶和顶叶区域之间,尽管顶叶区域似乎包含中线和横向壁连接,类似于静息的后部分(20.,21]。此外,它已被证明与脑电图(EEG),童年和成年之间的,在枕骨区域大幅降低α和θ乐队(22]。
2。方法
2.1。参与者
29个孩子年龄在9和10年(= 9.70年,SD±0.47)参与了当前的研究。孩子们服用任何药物或被诊断出患有1型糖尿病,注意缺陷多动障碍(ADHD)或其他慢性疾病被排除在外。书面的知情同意是由参与之前所有的孩子和他们的父母。伦理委员会批准的这项研究是图宾根大学的医学院。
2.2。梅格数据采集
数据被记录使用275 -传感器满头系统(VSM医学技术有限公司,港口高桂林,加拿大)。确保连续记录的位置相对于梅格传感器在测量、定位线圈被附加到鼻根和preauricular点两侧的话题。为了避免任何磁影响的环境,梅格系统位于磁屏蔽室(Vakuumschmelze,德国)。
录音采样频率为586赫兹。由于技术原因,目前分析,2 275梅格的传感器无法使用。孩子被要求静静地坐着,闭上眼睛放松。开始和结束的4分钟静息状态的时间间隔被听觉信号表示孩子们。
2.3。数据处理
数据分析都使用了实地考察工具箱(23]。第一个20秒从分析占初始住宿,和数据被划分在两秒钟时代,产生110试验数据集。在应用2 Hz高通滤波器。频率分析进行的这些试验2到30 Hz,其中包括儿童的主要贡献力量。我们使用一个球2赫兹的平滑。标准频率波段的频率范围是分离(从三角洲到高β,从2到30 Hz,见图1)。
2.4。WPLI描述
复杂的互谱两个实值信号和计算Fourier-transforming成和。然后,和用于计算互谱吗,在那里表明的复共轭。如果我们专注于感兴趣的一个特定的频率,我们可以考虑的复杂nondiagonal部分作为。
然后,PLI的定义是绝对值的虚部的迹象,(24]:
不同于PLI, WPLI权重的互谱虚分量的大小。这允许它限制互谱的影响元素周围的实际轴变化的风险与小噪声扰动的“真正”的标志。
这样一个相位同步指数是Vinck和他的同事们提出的16]:
这个指数是只基于互谱的虚构的成分。这意味着鲁棒性噪音,因为不相关的噪声来源将导致增加信号功率。已经表明,WPLI优于PLI,连贯性,和想象的一致性(IC)与真正的局部场电位(联赛)的数据(16]。
2.5。图论分析
2.5.1。网络建设
为了运用图论方法,基于WPLI网络功能的措施了。我们雇佣了一个无向加权网络25,26),节点是传感器,它们之间的链接权重WPLI值。
在某些情况下,很可能模糊拓扑结构的薄弱环节的重要连接。这些可以通过使用一个阈值,其价值往往是任意的,因此,一个广泛的测试值(27]。我们发现,大多数网络措施保存在一个相当广泛的阈值。
2.5.2。网络的措施
我们为特征的网络使用的隔离措施,集成和中心。对于隔离,我们使用集成、集群系数特征路径长度,和全球效率为中心,中间性中心。
节点的聚类系数显示了分数的邻国,也是彼此的邻居;另一方面,中间状态的节点被定义为所有网络中最短路径的一部分,通过该节点。通常中间性桥高的节点在网络中不同的部分。
2.6。群落结构和模块化
最优网络的社区结构是一个细分成不重叠的组节点的方式最大化类内边的数量,和群体间的边的数量降至最低,28,29日]。模块化是一个量化的统计网络的程度可以分为这样的轮廓清晰的组织;其价值观之间−1和1,测量密度的链接在社区与社区之间的联系。
同时,可以确定这些模块的层次结构(30.]。降低链接删除阈值使我们揭示更多的社区结构。
3所示。结果
集群枕传感器的传感器阵列的一部分被确认为感兴趣的地区基于功率分布的峰值。截止阈值则是半宽度(应用)的平均功率传播α带8—13赫兹()。集群由29个传感器。集群中定义的信号功率峰值区域(中央枕传感器在中线的左边,在周大福MLO11梅格系统)来计算它和其他渠道之间的连接(所有(连接)。
自一个清晰显示峰值之间的连接措施范围3和12赫兹(图2学科之间,平均值),我们专注于这个范围内地形对比力量,连贯性和WPLI。此外,在这个范围内主体间变化的最小可检测(红色和蓝色区域一致性和WPLI职责)。
从地形上,连贯性与电源(图一致3)。3至11赫兹,单个集群的高相干值在枕区中检测出连贯性和权力。不同,WPLI提供了一个更加清晰和扩展连接地图之间的α范围6.5和11赫兹。这里,出现不同的集群(一个中心和两个横向的,主要是重叠的集群)中检测出的枕叶区域传感器表面。
应该注意的是,WPLI值α的变化带不是由于时代长度的选择。实际上,这个参数显示主体间高可靠性:在25个学科的29个通道的平均WPLI值在α比其他频段(图4)。
3.1。从WPLI派生一个图表
被WPLI固有的非线性测量(即。,not proportional to either magnitude or phase of the signal frequency content), the change in the estimator value from negligible to significant values is very steep. In Figure5,我们将展示连贯性和WPLI的分布值。WPLI分布比相干分布、贴切地陡代表中档连接由较小的值。此外,而一致性有不小值每通道和从来没有真正得到小于0.02,WPLI有大量接近零值。
各自的分布之间的区别的一个直接后果不同的方法:相干患有体积传导效应,因此接近零值将是罕见的。WPLI有望陡峭,因为它是一个离散的数据值(函数)。此外,这种指数加权连贯性的虚部,其通常是一个小数量的一致性。因此,WPLI很少达到值接近1。
自从WPLI值低的连通性非常小,当分配权重网络,他们的逆是非常高的。较少中档值映射到短链接长度,好的WPLI网络连通性是由相对较长路径长度比类似的网络由相干性措施。这可能是解释WPLI的高特异性,显示更少但更健壮的连接。
在构建网络,我们测试了比例阀值链接删除从1.0(没有链接删除)到0.1(即。,只有10%的链接保存)。从1.0到0.3,差异是几乎可以忽略不计;从0.3到0.1,网络拓扑结构很快被扭曲了。这不是意外:鉴于WPLI往往有大量的接近零值,阈值的确不会有多大区别。
3.2。当地图措施
所有(WPLI值作为输入用于本地参数:图论聚类系数(C)、介数中心(BC)和模块化。结果在α乐队表明集群系数描述了两个中央和右外侧区域作为单独的结构,中间状态显示了一个明确的峰值之间的传感器(MRO21)位于区域所示C策划(图6)。
(一)
(b)
3.3。全球图措施
特征路径长度l(27)是全球互联的计算作为衡量基于所有WPLI通道值。我们认为WPLI值作为权重和映射函数这些值的倒数。那时特征路径长度计算为每个频率本相关的网络,为每个主题。
结果如图所示7在整个调查频率间隔。
阿尔法带显示特征路径长度最短,尽管最低并不显著。
进一步研究传感器权力和功能连通性之间的关系,我们进行了线性回归之间的权力和基于WPLI特征路径长度。这项研究的结果发表在表1:权力不显著预测特征路径长度在任何乐队。
3.4。群落结构
分析了群落结构描述的方法,他们批判et al。30.),这也有效地处理大型网络,使区分模块的层次结构。第一遍,小模块组成,在连续的传递,这些都是融合在较大的模块,而模块性增加。这是我们的唯一案例分析去除网络的薄弱环节导致新的信息。而高阈值显示只有一个大模块在枕区,大约对应频率功率地图,我们可以辨别阈值为0.4第二个层次水平:这是由两个小模块,大约单侧性的。图8总结了模块化的结构分析。降低阈值低于这一水平迅速退化分析和没有添加新的信息。
这个层次是特别相关如果与图的信息集成6 (b):最高的节点介数的躺在边境的两个模块。注意算法计算中间状态和模块化是截然不同的,渲染这个结果更重要的是揭示了两个独立的方法。
4所示。讨论
的振荡动态大脑静息状态的网络不是完全理解在儿童和成人1,31日,32]。一些最近的研究采用不同的神经影像技术报道,孩子休息活动主要是局部在枕叶,用更少的连接比成人眼窝前额皮质(20.,33,34]。此外,流行的低频振荡(θ和α)已被证明在枕区(22]。根据这些结果,我们发现θ之间最高权力和α乐队(4赫兹)。此外,使用类似的方法在1)我们使用传感器显示权力的顶峰集群作为连通性研究种子通过一个先进的相位滞后同步指数(WPLI, (16])。明显峰值大约10赫兹的平均值在主题和通道检测WPLI和连贯性,大致与主体间的变异性减少以SEM(图2)。
比较,一致性和WPLI(图3),两个相关的差异出现两者之间的连接性指数。首先,虽然有关价值观一致性似乎遵循权力集群随着频率的增加从3.5到12赫兹,WPLI连接模式检测只在阿尔法乐队。其次,更加扩展和清晰的图片是可以观察到的乐队相比,连贯性和权力。这可能是由于这样的事实,只有想象中的组件的信号被认为是在WPLI处理。这样,整个接近传感器与零组件传播滞后延迟被丢弃,避免高估了本地连接。它只能推测WPLI图如图之间的类比3和后地区著名的默认模式网络(6]。值得注意的是,当地图论结果绘制使用WPLI作为输入似乎符合这样的猜测:聚类系数C一个参数为本地隔离,显示了一个与WPLI地形情节大致类似的模式。此外,高水平的中间性被WPLI中发现一个区域显示。中间性量化网络中可能的最短路径的数量。枕中央峰显示在右边的面板图5(传感器MOR21)似乎证实了这一点有一个相关的最大的网络连接。这个结果与之很好匹配我们获得的结果在一个独立的社区结构(图8)。重要的是要注意,一个小变化的模块化在图中发现,单一枕模块8(c)是一分为二(图左和右模块8(d))。中间性的峰值位于边境的两个模块。这组结果似乎证实,静息状态的连接主要是两半球间的青春期前的孩子(9]。
在以后的研究中我们打算进行连通性研究源水平能提供这样一个网络的进一步证据。我们接触的结果同意前一个类似的研究和他的同事们(4),显示无显著关系权力和连接措施基于傅里叶转换信号的虚部WPLI(表1)。不同的研究中,我们的研究结果为相位滞后指数显示拓扑从功率传感器水平不同的画面。
此外,从所有WPLI值我们计算特征路径长度l网络的连通性指数在所有频段。始终与4),发现α带显示的最短路径长度的意思。最强的功能连接出现在α带信号功率的最高水平。然而,两个量似乎相当独立,如表所示1。这与成人实质性协议数据表明,尽管有证据表明脑功能网络的更倾向于从本地配置开发分布式模式(路径从隔离到集成)33],一些大型网络属性是建立在开发的早期阶段(9]。我们的研究使用测试数据的儿童不同的连接措施和相关的网络参数。当前的主要结果表明,WLPI方法是合理的,我们严格的方法揭示了基本的网络拓扑结构。必须强调,这种方法必须扩展到所有频段和应用于声源级。
确认
j . Munßinger和h . Preissl拨款支持的财富(1982-0-0)。e·奥尔蒂斯的作品是由一个奖项集成中心的神经科学(CIN)的图宾根(德国)(池项目。2010 - 17)。