Возраст мозга тест: Тест: Сколько лет вашему мозгу?

В преддверии Нового года полезно подводить итоги, анализировать позитивные или не очень моменты, делать работу над ошибками.

Системный анализ и оценка

В этом году системное мышление нам пригодилось не только в работе, но и в личной жизни. Системный анализ помогает разделить одну большую проблему на части и проанализировать каждый момент, выявить взаимосвязи и закономерности, найти оптимальное решение. Пройти тест.

Работа в условиях неопределенности

Ничего не бывает постоянного, как показал этот год. Периодически случаются непредвиденные ситуации, которые требуют быстрого анализа и срочных решений. Немногие могут сохранить ясность ума, работать в стрессовой ситуации и полностью абстрагироваться от эмоций. Пройти тест.

Планирование решения задач

Как правило, в работе есть мелкие и крупные задачи, на выполнение которых уходит несколько месяцев. Для того, чтобы достичь нужного результата и не упустить важные детали, важно уметь разделять задачу на этапы, анализировать каждую часть и планировать решение. Пройти тест.

Ведение переговоров

Переговоры — неотъемлемая часть жизни любого человека. Совещание на работе — переговоры, общение с клиентами или контрагентами — переговоры, договариваемся с менеджером в банке — тоже переговоры. Поэтому важно уметь четко формулировать свою мысль и доносить нужный смысл. Пройти тест.

Логика

Логика — это важнейший когнитивный навык, который помогает быстро обработать информацию, связать факты и установить закономерности. Человек с развитой логикой является универсальным специалистом, который лучше справляется с решением задач и с непредвиденными ситуациями. Пройти тест.

Генерация идей

Согласитесь, что умение генерировать свежие и уникальные идеи выгодно выделяет любого специалиста. К тому же это один из востребованных навыков в профессиональной сфере. Многие считают, что это врожденная способность, которую невозможно развить. Но это не так. С помощью некоторых методов и техник можно научиться придумывать нестандартные решения. Пройти тест.

Тест на возраст мозга, и игра Ханойские башни

Предлагаю Вам сегодня узнать, какой возраст мозга у Вас. Не биологический, потому что очевидно, что Ваш мозг прожил ровно столько, сколько и Вы. Речь идет о рабочем состоянии Вашего мозга, и о том, какому возрасту это состоянии соответствует, по среднестатистическим данным.

type=»application/x-shockwave-flash»> swf» />

Проверить это Вы можете, пройдя занимательный тест. Строго говоря, это скорее не тест даже, а увлекательная игра, которая тем не менее полезна, так как тренирует кратковременную фотографическую память. А после игры выдается результат. Чем моложе Ваш мозг в итоге — тем лучше. Например, плохо, если Вам 20, а возраст мозга перевалил за 40. А вот результат наоборот — это очень даже хорошо.

Но не принимайте все это очень уж всерьез. Воспринимайте ее, как вызов, потому что свой мозг Вы можете омолодить с помощью тренировок. Не отчаивайтесь, если поначалу Ваши результаты будут не очень обнадеживающими. Просто периодически заходите на эту страницу, и тренируйте свои мозговые извилины. И они потом Вам скажут «Спасибо».

Мозг поддается тренировке, точно также, как мышцы, или, например, сердце.

Работать с тестом очень просто. Нажимаете Далее, затем Старт. Перед Вами на доли секунды появляются цифры, и Вы их стараетесь запомнить, или по крайней мере, понять, где больше число, а где меньше. Затем вместо цифр на тех же местах появляются пустые кружки, и Вам нужно понажимать на них в порядке возрастания цифр, который там раньше были — от меньшей цифры к большей.

Если Вам мешает звук, который сопровождает игру, можете его отключить. убрав галочку с чекбокса Sound.

Вот и все правила — наслаждайтесь тестом. Если заходите написать про этот тест и Ваши результаты в комментариях — пишите сразу и свой биологический возраст, чтобы была понятнее картина: например, возраст мозга 40 лет — это хорошо или плохо именно для Вас.

Ханойские башни

Также хочу Вам предложить еще одну интереснейшую игру, которая называется Ханойские башни.

type=»application/x-shockwave-flash»>

Суть игры заключается в следующем: есть три стержня, и на первом стержне нанизана пирамидка из семи колец: маленькие кольца лежат на больших.  — означает в степени). То есть для семи дисков в этой игре число равно 127. Именно к такому результату и нужно стремиться. Сможете?

Игра настолько известна, что у нее есть даже легенда. В ней повествуется о том, что в некоем буддистском храме монахи неустанно трудятся, перекладывая 64 золотых диска на трех алмазных стержнях в локоть высотой и в пчелу шириной.

Как только все диски будут переложены с одного стержня на другой — наступит конец света.

Вы можете сами посчитать на Калькуляторе онлайн, сколько понадобится времени, чтобы переложить диски, даже если будет делаться одно перемещение в секунду, и монахи будут работать непрерывно, делая все правильно. Понадобится около 584 миллиарда лет.

На самом деле игру придумал математик Эдуард Люк в 1883 году, и она в те годы была достаточно популярна.

Английский фантаст Эрик Фрэнк Рассел написал на эту тему рассказ «Quiz Game», который в русском переводе называеся как «Ваш ход» и «Игра на выживание». Сюжет следующий: герой совершает вынужденную посадку на необследованную планету. Там его хватают аборигены, и решают казнить. Но у них есть один обычай — преступник перед казнью может сыграть в игру. Результат не важен, но пока игра не закончится — преступника казнить не могут.

Герой выбирает игру в Ханойские башни, и играет более 400 дней, пока его, наконец, не забирают земляне.

Предлагаю и Вам сыграть в эту игру, а после нее отписаться в комментариях, как она Вам понравилась, и какого результата Вы достигли.

Более подробные сведения Вы можете получить в разделах «Все курсы» и «Полезности», в которые можно перейти через верхнее меню сайта. В этих разделах статьи сгруппированы по тематикам в блоки, содержащие максимально развернутую (насколько это было возможно) информацию по различным темам.

Также Вы можете подписаться на блог, и узнавать о всех новых статьях.
Это не займет много времени. Просто нажмите на ссылку ниже:
    Подписаться на блог: Дорога к Бизнесу за Компьютером

Проголосуйте и поделитесь с друзьями анонсом статьи на Facebook:  

На что этот тест? Так ли уж на «биологический возраст мозга»?

Я ничего не понимаю с этим тестом.

Понимаю, что после каждого заданьица сложность возрастает — вам на поле выбрасывают больше цифр на ту же секунду. Причем если из девяти цифр верно «раскрыты» семь, это всё равно = не справился с заданием… Несправедливо!

Специально рушила всё — максимальный возраст, как я понимаю, идиота равен 120 годам, больше не дают, а с минимальным-то что?

Даю ссылку — КЛИКАТЬ ТУТЪ! на етую флэш-фабрику, рассказываю суть.

1) Жмём на СТАРТ:

2) На секунду (или меньше) откроются три цифры, а затем на их месте — пустые кружочки,

по которым надо кликать ЛКМ, как запомнилось, от нуля до девяти. Могут предложить 8-6-2, вот и кликаем вначале 2, где располагалось, затем 6, напоследок 8.

3) Если всё верно — фанфары и золотой всплеск:

и тут же переход к новой комбинации — на одну цифру больше,

при первой же ошибке — мерзкий скрежет и Х на «биологических» изысканиях:

После каждого жирного креста одну цифру убавляют.

Я уже выкладывала скрины в ответе, там мадама — моя ровесница — довольна результатом: ей 61 год, но вскрытие показало, что извилин только на 36…

Только однажды мне удалось найти в Инете обсуждение этого теста, очень странное: люди сообщают результаты — и всё, а один подросток поделился:

у меня получилось 43, приятно, конечно, но всё же мне 14…

Вопрос: что определяет этот тест (а он несомненно что-то нам демонстрирует)?

возраст ли?

скорость реакции (можно ли за руль садиться)?

работу «механизма кратковременной памяти — реверберации нервных импульсов в коре головного мозга»?

Мой сейчасный результат (накарябала, как могла, дату):

Больше — запросто, меньше — нет.

А что у Вас?

(Ответ: «Бегущая по волнам».)

Мне кажется, тест даёт возможность молодым и цепким взором довести прогресс или регресс до 18, а вот если в программе заложено и меньшее, это, имхо, будет уже мозговой патологией. ..

Поделитесь результатами, впечатлениями и размышлениями по поводу; первые пять-восемь попыток можно игнорировать — это освоение нового пространства, а дальше — выводы.

Тест на Возраст Мозга на iPad — узнай насколько хорошо работает твой мозг

В данной статье мы решили предложить решение в виде приложения под названием «Тест на возраст головного мозга», которое поможет сконцентрировать на «главном» и заставить работать серые клеточки. Разработчик — компания «Best Free Addictive Games Brain Game Factory». Отличным дополнением станет уже размещенный ранее обзор Einstein™ Тренировка для ума (Einstein™ Brain Trainer) и более свежий вариант «В уме».

(стартовое меню)

Задача данного виртуального теста заключается в (заметьте! в условном) определении возраста вашего головного мозга.

Прежде чем приступить непосредственно к прохождению самого теста, разработчики предлагают пройти тренировку. Это необходимо для того, чтобы понять схему работы и максимально сосредоточиться в момент настоящего тестирования.

(идет тестирование)

Игроку дается три попытки. Если задание выполнено правильно, происходит переход на более высокий уровень, если нет, то надо пройти предыдущий уровень еще раз.

(результат тестирования)

Результаты каждого пройденного испытания фиксируются, складываясь в общую статистику игрока. Непревзойденными победами можно поделиться с друзьями через социальные сети, и, кто знает, возможно, именно вам выпадет шанс занять среди них почетное место лидера — человека с круто «прокаченным» мозгом.

(мой прогресс)

Плюсы: Все мы понимаем, что с каждым годом человек не молодеет, а становится старше. Жизненные удовольствия и трудности одинаково влияют как на ваше состояние, так и на состояние вашего мозга. «Тест на возраст мозга» — это возможность в легкой игровой форме с пользой определить, кто старше и сделать соответствующие выводы.
Минусы: Игрушка, конечно же, не лишена смысла, но тратить на нее все свободное время не будешь, уж слишком она однообразна. Один раз в день для тренировки более чем достаточно. Софт достаточно примитивен, хотелось бы какой-нибудь неожиданной и интересной изюминки. Да и графику не мешало бы вывести из состояния «скучного равновесия».
Выводы: Пройти тест на возраст мозга хотя бы один раз не помешает. Но вот тренироваться в течение продолжительного времени с данным приложением вы вряд ли будете.

Mental Age Test — Calculator в App Store

Разработчик, Dh4 Games, указал, что политика конфиденциальности приложения может включать обработку данных, как описано ниже. Для получения дополнительной информации см. Политику конфиденциальности разработчика.

Данные, используемые для отслеживания вас

Следующие данные могут использоваться для отслеживания вас в приложениях и на веб-сайтах, принадлежащих другим компаниям:

• Место нахождения
• Идентификаторы
• Данные об использовании

Данные, связанные с вами

Следующие данные могут быть собраны и связаны с вашей личностью:

• Место нахождения
• Идентификаторы
• Данные об использовании
• Диагностика

Данные, не связанные с вами

Следующие данные могут быть собраны, но они не связаны с вашей личностью:

Политика конфиденциальности может различаться в зависимости, например, от используемых вами функций или вашего возраста. Узнать больше

Тест на умственный возраст — сколько лет вашему мозгу?

Что вы думаете о ситуациях, когда нужно действовать быстро и менять свои планы?

Лучший способ разбогатеть — это:

Пытаться разными вещами в надежде на удачу

Долгая и упорная работа

Выполняйте работу, как просили

Что вы думаете о новых технологиях и гаджетах?

Можно ли все контролировать в своей жизни?

Нет. И это хорошо.Жизнь кажется более интересной

Нет. Однако над этим надо работать

Да. Все должно быть под контролем

Какой подарок на день рождения вы хотите получить?

Образовательный курс или интересная книга

Новый гаджет

Дневник или ежедневник

Какие из ваших черт вам нравятся больше всего?

Я открытый и любопытный

Я рассудительный и спокойный

Я строгий и верный

Что вы будете делать, чтобы справиться с кризисом среднего возраста?

Я покрашу волосы в розовый цвет

Я найду хорошего психолога

На меня это не повлияет

Насколько хорошо вы справляетесь со своими обязанностями?

Я сделаю то, что нужно. Тогда я сделаю то, что хочу

Я составлю список дел. Если будет что-то интересное, я уделю этому больше времени

У меня строгий распорядок дня и я его придерживаюсь

Чего ты больше всего боишься?

Быстро стать взрослым

Потерять свою миссию

Неуверенность в завтрашнем дне

Чего вы ждете от будущего?

Передовые технологии

Улучшение прав и возможностей

Меня пугает

Детский мозг

У вас живой, радостный и любознательный ум, который всегда готов узнавать что-то новое и приобретать новые навыки.Приключения у тебя в крови. Ваша энергия и активность позволяют с удовольствием проводить время, не задумываясь о серьезных делах. Вам, как ребенку, интересно все, что вас окружает. Возможно, вы не хотите чувствовать себя взрослым человеком! Понравился наш тест? Поделитесь этим с вашими друзьями!

Зрелый мозг

У вас активный и разумный ум, который всегда готов изучать и анализировать различные ситуации. Вы можете видеть вещи такими, какие они есть, и ясно мыслить. Ваши друзья часто обращаются к вам за советом из-за этих навыков.В вашей жизни нет места спонтанным действиям и праздному любопытству. В вашей жизни правят ваш разум и мозг. Понравился этот тест? Поделитесь этим с вашими друзьями!

Старый мозг

У вас разумный и твердый ум, который не всегда готов идти на компромисс и искать творческие пути решения проблем. Сюрпризы и непосредственность пугают вас. Вы чувствуете себя намного комфортнее, когда ваша жизнь полна правил и строгого графика, которому вы должны следовать. Понравился этот тест? Поделитесь этим с вашими друзьями!

Упражнения Brain Age улучшают мозг в Brain Age, немного больше

Трудно устоять перед соблазном компьютерных упражнений, таких как Brain Age : играйте в достаточно увлекательный набор игр в течение нескольких часов в неделю и тренируйте свой мозг, чтобы работать лучше, почти так же, как спортзал работает на спортсменов. .И опыт в целом отличный — для большинства пользователей показатели производительности действительно улучшаются. Но в отношении этого жанра программного обеспечения, подобного темному облаку, остался вопрос: действительно ли эти тесты улучшают общую умственную работоспособность, или вы просто учитесь лучше выполнять ограниченный набор упражнений? Чтобы получить ответ, группа исследователей из Великобритании собрала аудиторию телешоу на научную тематику и заставила их работать над тренировкой своего мозга. Среди этой толпы результативность конкретных тренировочных упражнений резко возросла, но даже на тесно связанные навыки не повлияло.

Поскольку влияние тренировки мозга может быть небольшим, исследовательской группе требовалось большое количество испытуемых. Поэтому они обратились к аудитории телешоу Bang Goes The Theory и попросили их посетить веб-сайт, чтобы принять участие в исследовании. Ответили более 50 000 человек, и более 11 000 из них фактически завершили исследование. Вначале участникам был предложен набор задач, которые измеряли их базовые навыки в четырех областях умственной деятельности: рассуждение, вербальная кратковременная память, пространственная рабочая память и обучение парным ассоциациям.

Затем участников разделили на три группы. Одного из них попросили войти в систему три раза в неделю и выполнить ряд упражнений, подобных тем, которые используются в программах для тренировки мозга, включая тесты на кратковременную память, внимание, математику и пространственную обработку. Вторая экспериментальная группа выполняла задания, в которых особое внимание уделялось более общим навыкам мышления, таким как тесты на планирование и решение проблем. Контрольная группа вообще не тренировалась; их просто попросили найти ответы на викторины и разрешили использовать для этого онлайн-ресурсы.Через шесть недель контрольные тесты были повторены.

Как и ожидалось, когда дело дошло до реальных заданий, которым обучали, результаты тестов резко выросли. Для двух экспериментальных групп эффекты были существенными. Когда увеличение сравнивалось с базовым уровнем 1,0, величина улучшений варьировалась от 0,67 до 1,63. Даже контрольная группа стала лучше справляться с пустяковыми вопросами.

Но за пределами конкретных областей обучения дела обстояли не так радужно.Обе экспериментальные группы отметили улучшение результатов тестов за шестинедельный период, но авторы описывают изменения как от «малых» до «очень малых» (для последней категории 95-процентный доверительный интервал обычно перекрывается с нулем, что означает без улучшения). Что еще хуже, контрольная группа увидела аналогичные улучшения — те, кто отвечал на простые вопросы, фактически превзошли вторую экспериментальную группу, улучшив результаты по большему количеству категорий. «Эти результаты не предоставляют доказательств каких-либо общих улучшений когнитивных функций после тренировки мозга у большой выборки здоровых взрослых», — заключают авторы.

Авторы потратили большую часть статьи на рассмотрение того, достаточно ли их дизайн исследования похож на процедуры, используемые в программном обеспечении для тренировки мозга, чтобы сделать общие выводы. Неудивительно, что они утверждают, что да. Области, которые они выбрали для работы, совпадают с областями, используемыми программным обеспечением, и их упражнения действительно привели к значительным улучшениям. В то же время их тесты работоспособности очень чувствительны, поскольку они используются в диагностике для выявления признаков снижения умственного развития у пациентов с неврологическими заболеваниями.Тесты также могут выявить незначительные изменения, вызванные небольшими дозами лекарств.

Работа завершается попыткой представить вещи в перспективе. За шесть недель упражнения на запоминание позволили людям улучшить работу с числами в общей сложности на три процента. «Предполагая линейную зависимость между временем, затраченным на обучение, и улучшением, потребуется почти четыре года обучения, чтобы запомнить одну дополнительную цифру», — утверждают авторы. И, что еще более удручающе, контрольная группа по пустякам улучшилась на два процента.

Единственный аспект, который не поднимается в дискуссии, — это тот факт, что у некоторых людей могут быть рабочие места или хобби, которые зависят конкретно от навыков, которые можно улучшить, например, пространственного мышления. Хотя это, очевидно, выходит за рамки данной работы, похоже, стоит проверить, повлияет ли улучшение результатов этих тестов на повышение производительности в реальных действиях, включающих элементы обучения.

В любом случае, если вам нравится тренировка мозга, нет причин останавливаться, хотя вы должны быть реалистами в своих ожиданиях.И, если вам нравится Trivial Pursuit, вероятно, приятно знать, что он столь же эффективен.

Nature , 2010. DOI: 10.1038 / nature09042 (О DOI).

Тренировка мозга доктора Кавашимы Недельное испытание «Возраст мозга»: день второй — не собираюсь планировать!

Если вы еще не читали день первый, быстрое обновление. Мой текущий возраст мозга — 60 — я плохо предсказывал, что это будет 45 .

У меня были проблемы с рисованием стилусом, и я играл, наверное, в свою худшую игру про Доктора Марио.Значит, все пошло не по плану. Пока что. Но, конечно, День второй все изменится, не так ли?

Верно?

Результат второго возраста мозга

Я ждал этого весь день, настраивал себя, готовясь к тому, что будет дальше. У меня получится лучше, чем в прошлый раз, я должен!

Как и вчера, я сразу пошел без предварительной подготовки и начал с теста самоконтроля. Это не было похоже ни на один из других тестов, которые я пробовал, и цель состояла в том, чтобы коснуться числа с наибольшим числовым значением.

Важно отметить, что некоторые числа на экране больше, чем другие, но это не обязательно означает, что к ним нужно сначала прикоснуться. Это сделано для того, чтобы сбить вас с толку во время игры. Числа также будут перемещаться по экрану, но на самом деле они не сообщают вам об этом заранее.

Я закончил со временем 52,35 секунд, допустил несколько ошибок и оказался самым низким среди моих друзей. Отличное начало…

Но у меня есть шанс немедленно искупить себя, так как тест скорости обработки снова был подсчетом скорости от 1 до 120.Вчера я хорошо справился с этим, теперь я буду лучше, верно?

Ну, не совсем так. Интересно, что на самом деле я делал это медленнее, чем вчера. У меня было время 50,18 вчера, но сегодня было немного медленнее на 50,90 . Я не совсем уверен, что произошло, мне казалось, что я пытался еще больше произнести числа, хотя всегда был ясен. Я также обнаружил, что немного теряю голос к концу. Но это то, что есть.

Последний тест был на краткосрочную память, и я наполовину готовился к запоминанию слов, как вчера, полон решимости сделать это лучше.Но нет, это было хуже. Намного хуже.

Я получил тест Memorize 5 x 5, в котором вам нужно запомнить расположение чисел на сетке, а затем заменить их, когда они исчезнут. Жестокий! Он идет от 1 до 25, и мне удалось запомнить 6, так что это небольшое улучшение по сравнению со вчерашним днем, но это просто не сработало. Я не могу винить даже то, что написал сегодня, это все я.

Я точно знаю, куда отныне пойдут мои тренировки!

После трех тестов я получил новый возраст мозга — 65 , так что я поднялся на +5 и теперь имею +29 относительно моего возраста.

Моя скорость обработки данных поднялась до 54, а самоконтроль — до 63. Моя кратковременная память, по-видимому, осталась прежней — 80. Это определенно не входит в план!

Обучение

После получения двух штампов игра открывает двойное задание на тренировку, что означает, что мне нужно решить две задачи одновременно.

Это было то же самое, что и тест самоконтроля, касаясь числа с наибольшим числовым значением, но вы также должны одновременно касаться экрана, чтобы помочь спортсмену перепрыгнуть через препятствия.

После теста на возраст мозга я не слишком оптимистично оценивал свои шансы, но попробовал. Удивительно, но я его разбил со временем 1 мин 0,53 . Я пропустил два числа, так что это прибавило к моему времени десять секунд, но это было большим улучшением по сравнению с моими предыдущими результатами. Доволен этим.

Судоку мне сегодня показалось сложнее. Обычно я чувствую себя относительно комфортно, но по какой-то причине у меня было затишье на полпути, и я не мог найти единственное нужное число, которое в конечном итоге сломало бы сетку.Я также сделал сегодня две ошибки, которые увеличили мое время на 40 минут — все же считаю, что это жестко!

В итоге судоку я закончил менее чем за час — 59 минут 55,37 секунд.

С другой стороны, мои слоги в секунду выросли в тесте на чтение с 6,0 до 6,1. Мое первое чтение было 38,71 секунд, а второе — 36,21 , всего 1 мин 14,92

Я также полностью разбил свои предыдущие вычисления в 25 раз, снизив его до 1 мин 12.00 и ни одного калькулятора в поле зрения.

Я сегодня даже убил больше микробов в Germ Buster.

Так что, может быть, повод для оптимизма завтра? Кто может сказать!

Таблица текущей статистики

Когнитивные часы предсказывают здоровье мозга

Когнитивный возраст, оцениваемый с помощью нового инструмента, известного как «когнитивные часы», предсказывает неблагоприятные последствия для здоровья лучше, чем хронологический возраст, показали два независимых набора данных.

Показатель когнитивной деятельности, когнитивный возраст был сильным прогностическим индикатором деменции, умеренных когнитивных нарушений и смертности и был сильнее связан с невропатологией и атрофией мозга, чем с хронологическим возрастом, сообщила Патрисия Бойл, доктор философии, Медицинского центра Университета Раш в Чикаго и его коллеги в Alzheimer’s & Dementia .

«Болезнь Альцгеймера и другие заболевания головного мозга постепенно накапливаются по мере того, как люди стареют», — говорится в заявлении Бойля.«Возраст широко признан основным фактором риска болезни Альцгеймера, но это очень несовершенный предиктор, поскольку не у всех развивается деменция с возрастом».

Когнитивные часы дают конкретную оценку когнитивного возраста и могут помочь определить, кто подвергается наибольшему риску развития когнитивных нарушений в ближайшие годы, отметил Бойл.

«У некоторых людей когнитивные способности остаются довольно стабильными с возрастом», — сказала она. «Но у других когнитивные способности со временем снижаются медленно, а у третьих наблюдается резкое снижение.«

Для построения когнитивных часов Бойл и его коллеги использовали данные долгосрочного когнитивного тестирования из трех исследований: проекта Rush Memory and Aging Project людей, которые жили в Большом Чикаго, исследования религиозных орденов старшего католического духовенства со всех концов США и Чикагский проект «Здоровье и старение», исследование на основе представителей разных рас.

В общей сложности 1057 умерших участников проекта «Память и старение» и «Изучение религиозных устоев» без когнитивных нарушений на исходном уровне проходили ежегодные когнитивные оценки, включая краткий экзамен по психическому состоянию (MMSE) на срок до 24 лет.У участников также была оценка истории болезни, неврологическое обследование, нейрокогнитивные тесты и вскрытие мозга.

Исходно, участники были в среднем 79 лет и имели среднее образование 16 лет, а также средний балл по шкале MMSE 28,4. Большинство участников (69%) составляли женщины. Участники умерли в среднем в возрасте 89 лет, средний балл по шкале MMSE до смерти составил 23,5 года. На момент смерти 443 человека не имели когнитивных нарушений, 232 имели легкие когнитивные нарушения, а 316 страдали деменцией Альцгеймера.

Для оценки когнитивного возраста исследователи смоделировали закономерности снижения когнитивных функций.После согласования когнитивных траекторий с когнитивными часами они определили положение человека на часах в заданный момент времени — его когнитивный возраст — чтобы сделать выводы о здоровье мозга. Они обнаружили четкие различия между людьми без когнитивных нарушений, умеренными когнитивными нарушениями и деменцией Альцгеймера, когда моделировали траектории с использованием когнитивного возраста, но не обнаружили таких различий, когда они использовали хронологический возраст.

По сравнению с хронологическим возрастом на момент смерти, более старший когнитивный возраст был связан с более низким когнитивным потенциалом, более высокой частотой и более быстрым временем до диагностики деменции, более быстрым временем до смерти и большим бременем невропатологии. Независимая проверочная выборка из 2592 участников из Чикагского проекта здоровья и старения подтвердила прогностическую ценность когнитивного возраста.

Когнитивные часы могут помочь в исследованиях старения и предложить новый инструмент для выявления людей из групп риска, отметил Бойл.

«Очень сложно разработать тест или биомаркер, который точно прогнозирует результаты для здоровья на индивидуальном уровне», — сказала она. «Это давняя проблема в исследованиях старения. Однако мы надеемся, что с дополнительными исследованиями и проверкой мы сможем распространить применяемый здесь подход на клинические условия.«

• Джуди Джордж освещает новости неврологии и нейробиологии для MedPage Today, пишет о старении мозга, болезни Альцгеймера, деменции, рассеянном склерозе, редких заболеваниях, эпилепсии, аутизме, головной боли, инсульте, болезни Паркинсона, БАС, сотрясении мозга, CTE, сне, боли и многом другом. Подписаться

Раскрытие информации

Это исследование финансировалось NIH и Министерством здравоохранения штата Иллинойс.

Исследователи не сообщили о конфликтах.

Возрастные различия в надежности повторных тестов в функциональной связности мозга в состоянии покоя

Abstract

Функциональная МРТ в состоянии покоя (rs-fMRI) стала мощным инструментом для исследования функциональной связности мозга (FC).Исследования последних лет были сосредоточены на оценке надежности ФК у более молодых субъектов в рамках сеансов сканирования и между ними. Надежность повторного тестирования в функциональной связности в состоянии покоя (RSFC) еще не исследовалась у пожилых людей. В этом исследовании мы исследовали возрастные различия в надежности и стабильности RSFC при сканировании. Кроме того, мы изучили, как глобальная регрессия сигнала (GSR) влияет на надежность и стабильность RSFC. Три отдельных сканирования в состоянии покоя 29 молодых людей (18–35 лет) и 26 пожилых людей (55–85 лет) были получены из набора данных Международного консорциума по картированию мозга (ICBM), который стал общедоступным в рамках проекта «1000 функциональных коннектомов». www.nitrc.org/projects/fcon_1000. 92 области интереса (ROI) с радиусом 5 кубических мм, полученные из стандартных, цингулооперкулярных, лобно-теменных и сенсомоторных сетей, были ранее определены на основе недавнего исследования. Средние временные ряды были извлечены из каждой из 92 областей интереса для каждого сканирования, и для каждого объекта были созданы три матрицы коэффициентов корреляции, преобразованных в z , которые затем использовались для оценки надежности и стабильности множественного сканирования. Молодая группа показала более высокую надежность RSFC, чем старая группа с GSR ( p -value = 0.028) и без GSR ( p -значение <0,001). Обе группы показали высокую степень стабильности RSFC при многократном сканировании, и не было обнаружено значительных различий между группами. Сравнивая надежность ретестирования RSFC с GSR и без него при сканировании, мы обнаружили значительно более высокую долю надежных соединений в обеих группах без GSR, но снизили стабильность. Наши результаты показывают, что старение связано с пониженной надежностью RSFC, которая сама по себе очень стабильна внутри субъекта при сканировании для обеих групп, и что GSR снижает общую надежность, но увеличивает стабильность в обеих возрастных группах и потенциально может изменить групповые различия RSFC.

Образец цитирования: Song J, Desphande AS, Meier TB, Tudorascu DL, Vergun S, Nair VA, et al. (2012) Возрастные различия в надежности повторных тестов в функциональной связности мозга в состоянии покоя. PLoS ONE 7 (12): e49847. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847

Редактор: Мишель Хэмпсон, Йельский университет, Соединенные Штаты Америки

Поступила: 12.01.2012; Одобрена: 14 октября 2012 г .; Опубликован: 5 декабря 2012 г.

Авторские права: © 2012 Song et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: Поддерживается грантами RC1MH0 NIH-NIMH ARRA Challenge Grant to MEM, UW ICTR NIH / UL1RR025011 Пилотный грант программы Clinical and Translational Science Award (CTSA) Национального центра исследовательских ресурсов (NCRR) и KL2 Награда VP, NIH 5R01AG032088 BBB и награда Национальной исследовательской службы T32EB011434 SV. Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

Введение

С момента открытия, что человеческий мозг в состоянии покоя состоит из пространственно распределенных, но функционально связанных областей, в которых когерентные паттерны низкочастотных колебаний сигнала, зависящего от уровня кислорода в крови (ЖИРНЫЙ), коррелированы во времени [1], в состоянии покоя — функциональная МРТ состояния (rs-fMRI) широко использовалась для исследования функциональной связности мозга (FC).Функциональная связность в состоянии покоя (RSFC) дает представление о крупномасштабной структуре взаимодействий между областями мозга, которые поддерживают интегрированные отклонения болезненных состояний от обычно наблюдаемого состояния здоровья человека. Эти отклонения могут быть фундаментальным причинным фактором как невропатологических состояний, так и состояний нервного развития, таких как деменция [2] — [3], аутизм [4] — [6], шизофрения [7] — [9], депрессия [10] — [11]). ] и другие условия.

Надежность и стабильность метода RSFC критически важны для установления у нормальных людей, а также у нормального развития и нормального старения, чтобы отклонения от этих здоровых состояний можно было с уверенностью отнести к конкретному болезненному состоянию.Здесь надежность определяется как воспроизводимость функциональных связей для данного объекта в сеансах сканирования, количественно выраженная с помощью коэффициентов внутриклассовой корреляции (ICC). Надежность RSFC оценивалась у здоровых молодых людей [12], а также у здоровых детей и подростков [13]. Стабильность определяется как согласованность функциональных связей для данного субъекта при сканировании (внутри субъекта) или в данном сеансе сканирования между субъектами (между субъектами), количественно определяемая с помощью коэффициента соответствия Кендалла ( W ).Пространственная согласованность RSFC была продемонстрирована на молодых нормальных взрослых людях [14] — [16]. Хотя эти результаты обнадеживают, необходимо проделать гораздо больше работы, чтобы изучить нормальные возрастные различия в RSFC. Предыдущие исследования функциональных сетей мозга показали, что экономическая эффективность была значительно снижена у пожилых нормальных людей на основе анализа эффективности сети [17], и что нормальное старение было связано с изменениями в модульной организации функциональных сетей на основе теоретического анализа графов [18] .Более того, модульная организация структурных сетей мозга была сходной между молодыми и средними возрастными группами, но сильно отличалась от старой группы, основанной на анализе топологической организации структурных сетей мозга у здоровых людей [19]. Другое недавнее исследование обнаружило значительные различия на уровне группы в картах FC между молодыми и старыми группами [20]. Однако, насколько нам известно, надежность и стабильность результатов повторного тестирования в RSFC еще не были четко определены количественно у пожилых людей.Основная цель этого исследования — изучить надежность и стабильность параметров RSFC как в молодых, так и в старых группах.

В настоящем исследовании мы разделили всех здоровых субъектов на две крайние группы по возрасту. Участники исследования были отобраны из набора данных МБР. Функциональная взаимосвязь в человеческом мозге, состоящая из 92 областей (, рис. S1, ), была построена путем вычисления корреляционных матриц между субъектами и для каждого из трех сканирований. Подобно методу, продемонстрированному в недавнем исследовании Shehzad et al.[12], в котором они оценили надежность и стабильность между сеансами (интервал между сканированиями> 5 месяцев), внутрисессиями (интервал между сканированиями <1 час) и множественными сканированиями (по всем 3 сканам) на 26 молодых взрослых, мы измерили надежность и стабильность нескольких сканирований как у молодых, так и у пожилых людей на основе анализа области интереса (ROI). Наша первая цель состояла в том, чтобы сравнить надежность и стабильность RSFC при сканировании между молодой и пожилой группами.

Глобальный сигнал, пространственное среднее локальных сигналов от всех вокселов головного мозга, был предложен в качестве мешающего регрессора для уменьшения артефактов, поскольку он отражает когерентные флуктуации сигнала через мозг [21]. В то время как некоторые исследования указывают на улучшение результатов фМРТ после глобальной регрессии сигнала [22], другие предлагают избегать глобального масштабирования при анализе фМРТ, поскольку это может снизить статистическую мощность [23] и вызвать антикорреляции [24]. Наша вторая цель в этом исследовании состояла в том, чтобы изучить, как глобальная регрессия сигнала (GSR) влияет на RSFC, а также на надежность и стабильность повторных тестов.

Результаты

Надежность функциональной связи

Чтобы исследовать межгрупповые различия в надежности RSFC, мы рассчитали ICC при нескольких сканированиях для каждой корреляции по всем 3 сканированным изображениям для каждой группы (, таблица 1, ).Разумным критерием для интерпретации ICC является то, что значение ICC ≥0,75 считается отличной / высокой воспроизводимостью, значения ICC в диапазоне от 0,4 до 0,75 указывают на воспроизводимость от удовлетворительной до умеренной, а значение ICC менее 0,4 указывает на низкую или плохую воспроизводимость. воспроизводимость [25]. В настоящем исследовании использовалось пороговое значение ICC = 0,5, чтобы ограничить анализ, связанный с возрастом и GSR, функциональными связями, которые были достаточно надежными. Внутри каждой группы значения ICC при нескольких сканированиях для конкретных корреляций были переменными, в диапазоне от фактически нуля до умеренного / высокого.Некоторые измерения ICC с множественным сканированием теоретически отрицательны из-за относительно более низкой вариабельности между субъектами по сравнению с изменчивостью внутри субъекта. Однако причины отрицательных значений ICC до сих пор неясны [26], и наш анализ был основан на всех положительных значениях ICC.

Возрастные различия в надежности RSFC.

Используя тест биномиальной пропорции, значимый (т.5) корреляции сравнивались между двумя группами ( Рисунок 1 ; Таблица 2 ). Мы обнаружили, что значительно более высокая доля надежных корреляций из молодой группы, чем из старой группы с GSR ( p -значение = 0,028; Рисунок S2 ) и без GSR ( p -value <0,001; Рисунок S3 ). Молодая группа также показала значительно более высокую долю положительных корреляций по сравнению со старой группой ( p -value <0.001) как с GSR, так и без него ( Таблица 3 ).

Рисунок 1. Влияние старения и GSR на надежность RSFC.

Частотные графики ICC с множественным сканированием для значимых и надежных корреляций (т.е. p -значение <0,05, скорректированное коррекцией FDR, ICC> 0,5) показали явное снижение значимых и надежных (SigRe) корреляций со старением и GSR. (Y – молодой, O – старый, wGSR – с GSR, woGSR – без GSR).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.g001

Значимые и незначительные корреляции.

Внутри каждой группы мы проверили различия между значимыми и незначимыми корреляциями с помощью критерия суммы рангов Вилкоксона и обнаружили, что значимые корреляции были значительно более надежными, чем несущественные корреляции ( p <0,0001 для обеих групп с GSR ( Рисунок S4 a – b ). Тест суммы рангов Вилкоксона также использовался для тестирования многоканальных ICC без GSR, и он показал, что значимые корреляции были значительно более надежными, чем несущественные корреляции только для старой группы ( p <0.0001), а в молодой группе достоверной разницы между ними не было ( p = 0,36).

Положительные и отрицательные корреляции.

На основе тестов биномиальных пропорций мы обнаружили значительно более высокую долю положительных корреляций, чем отрицательных корреляций в обеих группах с GSR и без него ( p <0,001 для всех сравнений) ( Рисунок 2 ). Отрицательные корреляции были обнаружены в обеих группах с GSR, но ни одна из них не выжила после коррекции FDR без GSR ( Рисунок S4 c – d ).Тест суммы рангов Вилкоксона показал, что ICC при множественном сканировании для положительных корреляций были значительно больше, чем для отрицательных корреляций ( p <0,0001 для всех сравнений) в обеих группах с GSR.

Рис. 2. Влияние старения и GSR на положительные корреляции.

Частотные графики многосканированных ICC для значимых положительных корреляций показали явное снижение положительных (Pos.) Корреляций со старением и GSR.

https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0049847.g002

Надежность и объем функциональных связей.

Для каждого функционального соединения, которое было значимым как с GSR, так и без него, его величина (т. Е. Усредненные по группе коэффициенты корреляции при нескольких сканированиях) была преобразована по Фишеру z и нанесена на график против соответствующего значения ICC, показанного на Рисунок 3 и 4 для каждой группы. Линейная аппроксимация показала тенденцию к более высокой корреляции, ведущей к более высоким показателям ICC ( Рисунок 3 — 4 , S5 ).Внутри каждой группы мы провели знаковый ранговый тест Уилкоксона для значений ICC этих совпадающих пар значимых корреляций. Результаты показали, что значения ICC были значительно выше без GSR ( p -значение <0,0001). Внутри каждой группы наблюдался «сдвиг влево» корреляций при применении GSR ( Рисунок 3b, и Рисунок 4b ), что указывает на снижение величины корреляций из-за GSR.

Рисунок 3. Надежность RSFC vs. размаха функциональных связей в молодой группе.

Сдвиг точек данных влево указывает на уменьшение величины функциональных соединений при применении GSR. Знаковый ранговый тест Вилкоксона показывает снижение значений ICC при применении GSR ( p -значение <0,0001). Каждая точка данных представляет собой корреляцию, значимую как с GSR, так и без него. На данные были наложены аппроксимации линейной регрессии.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.g003

Рисунок 4. Надежность RSFC по сравнению с величиной функциональных связей в старой группе.

Сдвиг точек данных влево указывает на уменьшение величины функциональных соединений при применении GSR. Знаковый ранговый тест Вилкоксона показывает снижение значений ICC при применении GSR ( p -значение <0,0001). Каждая точка данных представляет собой корреляцию, значимую как с GSR, так и без него. На данные были наложены аппроксимации линейной регрессии.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.g004

Коэффициент регрессии глобального сигнала в надежности RSFC.

По всем связям между ROI, используя тест биномиальной пропорции, мы обнаружили значительно более надежные корреляции без GSR, чем с GSR в обеих группах ( p -значение <0,001, Рисунок 1 , S2 – S3; Таблица 2 ), и значительно больше положительных корреляций без GSR, чем с GSR ( p -value <0.001, Фиг. 2 ; Таблица 3 ). В пределах дефолтной и лобно-теменной сети мы обнаружили значительно более надежные корреляции с GSR, чем без GSR в обеих группах. Однако он также показал значительно менее надежные корреляции между сетью с GSR, чем без GSR в обеих группах ( p -значение <0,001, Рисунок 5 ; Таблица 4 ). Прямое сравнение значений ICC с и без GSR было показано на рис. 6 .Значения ICC для этих надежных корреляций (ICC> 0,5) были уменьшены после GSR (т. Е. Линии регрессии находились под линией y = x для ICC> 0,5).

Рис. 5. Влияние старения и GSR на функциональные сети мозга.

Круговая диаграмма показывает долю важных и надежных функциональных соединений в каждой сети. Тесты на биномиальные пропорции показали, что старение связано со значительным снижением надежных связей между сетями, но увеличивается в сенсомоторных и лобно-теменных сетях.Каждое процентное число указывает долю функциональных соединений в соответствующих сетях.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.g005

Рисунок 6. Диаграмма рассеяния ICC для соединений с GSR и без него.

GSR имеет тенденцию снижать надежность соединений (т. Е. Линии регрессии находятся под y = x, когда ICC> 0,3 для молодой группы и ICC> 0,15 для старой группы). Каждая точка данных указывает на значительную связь от каждой группы. Черные линии представляют подбор данных линейной регрессии, а красные линии представляют y = x.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.g006

Сетевой анализ значимых и надежных корреляций.

Среди 92 ROI, 17 в лобно-теменной сети, 19 находятся в сети режима по умолчанию, 23 — в цингулооперкулярной сети и 33 — в сенсомоторной сети ( Рисунок S1 ; Таблица S1 ). Мы обнаружили 1) наибольшее количество значимых и надежных корреляций между регионами в сенсомоторной сети ( Рисунок 5 ; Таблица 5 ), 2) наименьшее количество значимых и надежных корреляций между регионами в цингулооперкулярной сети в обоих группы с и без GSR ( Рисунок 5 ; Таблица 5 ), 3) старая группа имела значительно меньшее количество надежных корреляций между сетями, чем молодая группа с GSR и без нее ( p -value <0 .001, Фиг. 5 ; Таблица 6 ), 4) в старой группе были значительно более надежные корреляции в лобно-теменной и сенсомоторной сетях без GSR, чем в молодой группе ( p -значение <0,006, Рисунок 5 ; Таблица 6 ).

Согласованность на уровне группы при сканировании.

Мы также оценили согласованность усредненной по группе функциональной связности при сканировании. Матрицы корреляции на уровне группы были получены путем усреднения всех преобразованных z коэффициентов корреляции для всех субъектов для каждого сканирования и каждой группы.Обратное преобразование выполнялось для каждого результирующего среднего коэффициента корреляции, в результате чего были созданы три матрицы коэффициентов корреляции 1 на 4186 для каждой группы. Затем были нанесены средние по группе корреляции для всех трех сканирований относительно друг друга, и результаты показали высокую согласованность между любыми двумя из них для обеих групп (, рис. 7, ).

Рисунок 7. Сканирование 1: против , сканирование 2, и сканирование . 3.

Усредненные по группе корреляции для каждого сеанса сканирования нанесены друг на друга.Высокая согласованность RSFC от сканирования к сканированию наблюдается независимо от старения и фактора GSR. Наложенные синие линии представляют подгонки точек данных с помощью линейной регрессии, а значения подгонки r представляют корреляции Пирсона для точек данных.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.g007

Стабильность функциональной связи

Чтобы исследовать стабильность RSFC, мы измерили согласованность корреляций внутри и между субъектами, используя Kendall’s W .Более конкретно, внутри каждого субъекта оценивался ранговый порядок корреляций при сканировании, и в каждом сеансе сканирования оценивался ранговый порядок корреляций между субъектами. Измерения Кендалла W внутри субъекта при сканировании варьировались от среднего до высокого (, таблица 7, ). Между субъектами в каждом сканировании измерения были переменными и были намного ниже, чем измерения внутри субъекта Kendall’s W (, таблица 8, ).

Значительный и незначительный RSFC у субъектов при сканировании.

Мы сравнили Kendall’s W на предмет значимых и незначительных корреляций внутри каждого субъекта по всем трем сканированным изображениям ( Рисунок S6 ). Тест суммы рангов Уилкоксона продемонстрировал, что значимые корреляции были значительно более стабильными, чем несущественные корреляции для обеих групп с GSR и без него ( p -значение <0,0001 для всех сравнений).

Положительный и отрицательный RSFC у субъектов при сканировании.

Тест суммы рангов Вилкоксона продемонстрировал, что положительные корреляции были значительно более стабильными, чем отрицательные корреляции для обеих групп с GSR ( p -значение <0.0001 для всех сравнений). Без GSR отрицательных корреляций не наблюдалось.

Возрастные различия в стабильности RSFC.

Используя критерий суммы рангов Вилкоксона, мы не обнаружили существенной разницы в стабильности значимых корреляций между двумя группами ( p -значение = 0,572 с GSR и p -значение = 0,136 без GSR, Рисунок 8 ). Точно так же не было обнаружено значительных различий в положительных корреляциях между группами ( p -value = 0.794 с GSR и p -значение = 0,115 без GSR).

Рис. 8. Влияние старения и GSR на стабильность RSFC внутри объекта при сканировании.

Частотные графики Kendall’s W по сеансам сканирования для значимых корреляций показали явное снижение Sig. корреляции с GSR. Высокая стабильность RSFC от сканирования к сканированию остается независимой от эффектов старения.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.g008

Глобальный фактор регрессии сигнала в стабильности RSFC.

Тест суммы рангов Уилкоксона показал, что Кендалл W внутри субъекта по всему сканированию для значимых корреляций с GSR был значительно выше, чем без GSR для обеих групп ( p -значение <0,0001; Рисунок 8 ). Что касается положительных корреляций, старая группа показала значительно более высокую стабильность с GSR, чем без GSR (значение p = 0,024), но не было значительных различий в молодой группе (значение p = 0,768).

Стабильность между объектами в сканировании.

Мы обнаружили, что стабильность RSFC для каждого сканирования была очень похожей между субъектами в сканировании (, рисунок 9, ), но намного ниже по сравнению со стабильностью RSFC у субъекта при сканировании (, таблица 7, , — , 8 ). . Более высокая стабильность RSFC между субъектами при сканировании наблюдалась с GSR, чем без GSR ( Рисунок 9 , Рисунок S7; Таблица 8 ).

Рис. 9. Влияние старения и GSR на стабильность RSFC между объектами в сканировании.

GSR потенциально может улучшить согласованность / стабильность сеансов сканирования от предмета к предмету. Каждая черная точка представляет W Кендалла между объектами в каждом сканировании. Точки пересечения представляют собой значения W Кендалла, усредненные по результатам трех сканирований.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.g009

Обсуждение

Все больше данных свидетельствует о том, что человеческий мозг претерпевает динамические функциональные перестройки в течение жизни.Функциональная связь в состоянии покоя дает представление об этом крупномасштабном структурном взаимодействии между областями мозга. Целью настоящего исследования было изучить возрастные различия в надежности и стабильности функциональной связи в состоянии покоя между сеансами сканирования. Мы обнаружили, что RSFC более надежен для молодой группы и очень согласован для обеих групп, и что, в соответствии с предыдущими исследованиями [12], [24], [27], [28], регрессия глобального сигнала измененных групповых различий между -региональные функциональные связи.

Надежность

Высочайшая надежность RSFC при значительных корреляциях.

ICC с множественным сканированием для статистически значимых и положительных значимых корреляций с GSR у субъектов в каждой группе продемонстрировали более высокую степень надежности повторного тестирования по сравнению с несущественными и / или отрицательными значимыми корреляциями. Таблица S2 и S3 отображают важные и надежные меры функциональной связи, которые, как было замечено, являются частью одних и тех же функциональных сетей или соответствуют активациям, вызванным задачей.Например, мы наблюдали наиболее надежные (мультисканирование ICC = 0,81) корреляции между областями левой теменной и правой прецентральной извилины, которые были частью сенсомоторной сети в старой группе без GSR. Соответственно, корреляции между областями дорсальной лобной коры (dFC) и областями нижней теменной доли (IPL) как частью лобно-теменной сети были высоконадежными (мультисканирование ICC = 0,76) в молодой группе без GSR. Области правого таламуса и левого таламуса, которые были частью цингулооперкулярной сети, сильно коррелировали (мультисканирование ICC = 0.78) в молодой группе с GSR. Области правой угловой извилины и левой задней поясной коры, часть сети стандартного режима, продемонстрировали высоконадежные корреляции (мультисканирование ICC = 0,79) в старой группе с GSR. Эти результаты согласуются с активациями, вызванными заданием, которые были продемонстрированы в предыдущих исследованиях [1], [15], [29] — [32].

Возрастные различия в надежности RSFC.

Используя тест биномиальной пропорции, мы обнаружили значительно более высокую долю надежных корреляций в молодой группе, чем в старой группе по 92 ROI.Чтобы дополнительно изучить эту разницу в каждой корреляции, мы сравнили RSFC внутри и между сетями и обнаружили, что выраженное снижение доли надежных корреляций между сетями в старой группе с GSR и без него ( p -значение <0,001, Таблица 5 — 6 ). Однако старая группа также показала выраженное увеличение доли надежных корреляций внутри сети, особенно без GSR ( p -значение <0,006, Таблица 5 — 6 ).

Эти результаты показывают, что межсетевые соединения могут быть более уязвимы к эффектам старения, чем внутрисетевые соединения. Это согласуется с нашей недавней работой с использованием машин опорных векторов, которая показала, что межсетевые соединения лучше всего дифференцируют пожилых людей от молодых людей на основе их функциональной связи в состоянии покоя [33]. Другие исследования показали, что старение связано со снижением функциональной связности в DMN с участием верхней и средней лобных извилин, задней поясной коры и верхней теменной области [2], [20], [34] — [35].Интересно, что мы наблюдали значительное увеличение надежных связей в DMN в старой группе с GSR, тогда как не было обнаружено значимых различий в отношении доли надежных корреляций между молодой и старой группой без GSR. Это дополнительно подтвердило, что групповые различия могут быть изменены или, возможно, неверно истолкованы после GSR [28].

Различия в надежности RSFC, связанные с GSR.

Тест биномиальной пропорции показал, что доля значимых и надежных связей значительно снижается с GSR в обеих группах ( Рисунок 1 , S2 – S3 ; Таблица 2 ).Точно так же мы наблюдали значительно больше положительных корреляций без GSR, чем с GSR в обеих группах ( Рисунок 2 , Таблица 3 ). Мы также обнаружили, что отрицательные корреляции присутствовали только с GSR, демонстрируя относительно низкую надежность (среднее значение ICC при многократном сканировании <0,3) и стабильность (Кендалла W при многократном сканировании у субъектов <0,6 и между субъектами в пределах сканирования ≤0,06). не только предполагают более высокую надежность RSFC без GSR, чем с GSR, но также дополнительно подтверждают наблюдения в предыдущих исследованиях, что GSR снижает чувствительность для обнаружения истинных корреляций [27], а также отрицательно смещает корреляции [24] и может фундаментально изменить межрегиональные корреляции [28], особенно при изучении групповых различий.

Стабильность

Возрастные различия в стабильности RSFC.

Мы исследовали все связи между областями интереса в заранее определенных 92 исходных регионах с помощью критерия суммы рангов Вилкоксона. Высокая степень стабильности RSFC у субъектов при нескольких сканированиях была обнаружена в обеих группах, и не наблюдалось значительных различий между группами (значение p = 0,572 с GSR и p значение = 0,136 без GSR). Это говорит о том, что функциональная связность, наблюдаемая у каждого субъекта, очень стабильна или согласована от сканирования к сканированию, и эта стабильность / согласованность остается независимой от эффектов старения.Мы также наблюдали относительно более низкие баллы Кендалла W по всем корреляциям в каждом сканировании между субъектами (, таблица 8, ), что свидетельствует о высокой индивидуальной вариабельности в RSFC.

Связанные с GSR различия в стабильности RSFC.

Хотя GSR значительно снизил количество надежных подключений в обеих группах ( Рисунок S2 – S3 ; Таблица 2 — 3 ), особенно межсетевых подключений ( Таблица 4 ), он повысил наблюдаемые стабильность RSFC как внутри субъекта при сканировании ( Рисунок 8, ; , , Таблица 7, ), так и между субъектами в рамках сканирования ( Рисунок 9, ; , Таблица 8, ). Эти результаты предполагают, что GSR потенциально может изменять структуру RSFC в каждом наблюдении от каждого субъекта и при каждом сканировании и повышать согласованность / стабильность внутри субъекта от сканирования к сканированию или внутри сканирования от субъекта к субъекту. Кроме того, наши результаты показали высокую стабильность RSFC у каждого человека в сеансах сканирования ( возрастных различий в стабильности RSFC ), что свидетельствует о высокой согласованности измерений RSFC независимо от фактора старения. Однако показатели между субъектами в каждом сканировании были относительно низкими, что указывает на наличие индивидуальных различий.Это может означать, что вариации RSFC у разных людей нуждаются в дальнейшем исследовании, чтобы отличить от нейропатологических изменений.

Функциональная сеть мозга при нормальном старении

Нормальное старение связано с анатомическими и функциональными изменениями, а также снижением когнитивных функций [34], [36]. Однако влияние старения на функциональные связи мозга остается в значительной степени неизвестным. В настоящем исследовании мы обнаружили меньше значимых связей между рентабельностью инвестиций из 92 заранее определенных семенных регионов в старой группе, чем в молодой группе.Это согласуется с наблюдением Wu et al. [19], которые исследовали изменения в маленьком мире и модульной организации структурной сети мозга при нормальном старении, продемонстрировав заметное уменьшение соотношения коннекторов и межмодульных связей в старой группе.

Напротив, мы наблюдали сопутствующее возрастное увеличение надежных функциональных связей в сенсомоторной и лобно-теменной сетях. Старая группа показала значительно более высокую долю надежных соединений, чем молодая группа без GSR в этих двух сетях ( Рисунок 5 ; Таблица 5 — 6 ).Это может быть потенциально объяснено механизмом компенсации, заключающимся в том, что снижение надежных функциональных связей между регионами со старением, особенно дальнодействующих соединений между сетями, компенсируется увеличением функциональных связей внутри сетей.

В недавнем исследовании Tomasi et al. [37] оценили влияние возраста на функциональные сети мозга на основе выборки из 913 здоровых субъектов, используя картирование плотности функциональной связи. В их исследовании глобальная интенсивность сигнала была нормализована по временным точкам.Они обнаружили, что старение было связано с увеличением плотности функциональных связей на больших расстояниях в соматосенсорных и подкорковых сетях, а также с выраженным снижением DMN и дорсальной сети внимания. В нашем исследовании мы также обнаружили, что старение было связано со значительным увеличением доли функциональных связей в сенсомоторной сети, тогда как не было обнаружено значительных различий в DMN между двумя возрастными группами без GSR ( Рисунок 5 ; Таблица 5 — 6 ).Интересно, что с GSR была увеличена доля надежных соединений в DMN, но не было значительных различий в соматосенсорной сети в старой группе. Это дополнительно привлекает внимание к вопросу о том, как следует обрабатывать глобальный сигнал при предварительной обработке данных, чтобы избежать потенциальной неверной интерпретации групповых различий на функциональном сетевом уровне. Исследования показали связанное с возрастом снижение затылочной активности в сочетании с повышенной фронтальной активностью, что известно как сдвиг кзади-переднему при старении (PASA) [38], а также связанное с возрастом увеличение и корреляцию с теменной активностью.В нашем исследовании затылочная часть не была покрыта заранее определенными семенными областями, однако мы наблюдали увеличение надежных связей в лобно-теменной сети с возрастом без GSR ( Рисунок 5 ; Таблица 5 — 6 ). Фронтально-теменная сеть задействована в широком спектре когнитивных задач более высокого уровня, и считается, что она участвует в активном и адаптивном управлении задачами [39]. Это увеличение числа надежных соединений в лобно-теменной сети может компенсировать возрастное снижение адаптивного управления задачами.

Цингулооперкулярная сеть занимается множеством задач и, как считается, способствует гибкому управлению целенаправленным поведением человека и влияет на последующую сенсомоторную обработку посредством стабильной поддержки постановки задач [39]. Мы наблюдали наименьшее количество надежных связей внутри цингулооперкулярной сети в обеих группах без возрастных различий ( Таблица 5 — 6 ), что свидетельствует о динамических изменениях функциональных связей внутри этой сети на протяжении всей жизни взрослых.

Кроме того, GSR играет важную роль в наблюдаемом RSFC. Мы пришли к выводу, что GSR снижает общую надежность RSFC ( Рисунок 1 — 2 ; Таблица 1 , 2 , 3 ), но увеличивает стабильность в обеих возрастных группах ( Рисунок 8 — 9 ; Таблица 7 — 8 ), и что GSR влияет на интерпретацию групповых различий, особенно в каждой сети мозга, представленной в этом исследовании ( Рисунок 5 ; Таблица 4 ).

Было предложено несколько альтернатив глобальной регрессии сигнала, например, применение анализа главных компонентов (PCA) к временным рядам фМРТ в состоянии покоя, чтобы регрессировать компонент, наиболее коррелированный с интересующим сигналом [40] — [41]. Наша будущая работа будет определять надежность тестирования и повторного тестирования средств связи с использованием PCA.

Ограничения

Возрастные различия между молодыми и старыми группами, представленные в этом исследовании, были основаны на функциональной связности в состоянии покоя между 92 заранее определенными семенными областями.Получение осевого среза данных фМРТ не позволило включить затылочную и мозжечковую сети в наш анализ, так как несколько субъектов, включенных в набор данных ICBM, не имели покрытия в этих регионах. Использование ROI для всего мозга было бы идеальным, поскольку мы могли бы оценить надежность каждой корреляции, взятой из еще большей выборки, однако статистические тесты, представленные в нашем исследовании, по-прежнему показали значительные возрастные различия в RSFC. .

Групповые различия в движении головы показали Van Dijk et al.[42], чтобы существенно повлиять на корреляции между областями семян. Учитывая нашу недавнюю работу [33] с использованием того же набора данных межконтинентальной баллистической ракеты, показывающую, что в старой группе значительно больше движения, следует отметить, что движение у пожилых людей было довольно постоянным время от времени без больших всплесков движения. Интересно, что после удаления корреляций, чувствительных к движению, более 70% общих корреляций были сохранены, что позволяет предположить, что движение может объяснять некоторые различия в связности, наблюдаемые в этом исследовании, но общие результаты должны быть устойчивыми на основе теста биномиальных пропорций и Вилкоксона. оценочный тест.

В настоящем исследовании мы изучили, как GSR влияет на RSFC, в первую очередь из-за продолжающихся дебатов об использовании GSR при изучении RSFC. Мы обнаружили, что GSR снижает общую надежность в молодых и старых группах, уменьшает величину корреляций и потенциально может изменить групповые различия. Как показано на рис. 3 , , 4 и S5, более высокая корреляция приводит к более высокому баллу надежности. Следовательно, сниженная оценка надежности (то есть значение ICC) для функционального соединения при удалении глобального сигнала может быть затруднена снижением корреляций из-за GSR.Но в целом GSR, как фактор уменьшения значений корреляции, снижает показатели ICC и, следовательно, надежность функциональных соединений. Другие факторы, такие как величина шума и / или движения, которые влияют на значения корреляции, также потенциально могут повлиять на меры ICC.

Материалы и методы

Участников

Данные фМРТ в состоянии покоя были получены от 29 молодых людей (18–35 лет, средний возраст = 25,8 года; 13 мужчин / 16 женщин) и 26 пожилых людей (55–85 лет, средний возраст = 64 года).7 лет; 11 кобелей / 15 сук). Все участники правши.

Сбор данных фМРТ

Три сканирования в состоянии покоя каждого субъекта были получены с использованием сканера 3,0 Тесла. Каждое сканирование состояло из 128 функциональных объемов градиентного эха EPI (TR = 2,0 секунды; матрица 64 × 64, 23 аксиальных среза). Для 19 из 29 молодых людей было выполнено два сканирования с размером вокселя 4 × 4 × 5,5 мм ³ , а третье — 4 × 4 × 4 мм ³ , в то время как у остальных 10 субъектов все три сканирования были выполнены с размер вокселя 4 × 4 × 4 мм ³ .У 20 из 26 пожилых людей два сканирования были получены с размером вокселя 4 × 4 × 5,5 мм ³ , а третье сканирование было 4 × 4 × 4 мм ³ , в то время как у остальных 6 субъектов все три сканирования были с размером вокселя. 4 × 4 × 4 мм ³ . Всех просили держать глаза закрытыми во время сканирования. Как указывалось ранее, данные фМРТ в состоянии покоя, представленные в нашем исследовании, были получены из набора данных Международного консорциума по картированию мозга (ICBM), который был опубликован в проекте 1000 функциональных коннектомов www.nitrc.org/projects/fcon_1000. Соответствующий комитет по этике каждого участника одобрил отправку неидентифицированных данных. Наблюдательные советы медицинского центра Нью-Йоркского университета в Лангоне и Медицинской школы Нью-Джерси одобрили получение и распространение данных.

Предварительная обработка данных фМРТ

Данные были предварительно обработаны с использованием скриптов, слегка адаптированных из fcon_1000 с использованием комбинации AFNI (версия AFNI_2009_12_31_1431, http://afni.nimh.nih.gov/afni) и FSL (версия 4.1.4, www.fmrib.ox.ac.uk/fsl). Сначала данные были деактивированы и переориентированы на RPI для использования в FSL. Затем AFNI использовался для выполнения начальных шагов предварительной обработки: 1) временная коррекция среза для перемежающегося сбора данных с использованием фазового сдвига временного ряда в пространстве Фурье, 2) коррекция движения к среднему значению временного ряда путем выравнивания каждого объема со средним изображением с использованием Фурье. интерполяция, 3) удаление черепа и 4) выбор восьмого изображения для последующего использования при совместной регистрации ЖИРНЫХ изображений с анатомическим изображением высокого разрешения. Дальнейшая предварительная обработка данных проводилась с использованием FSL и включала 5) пространственное сглаживание с использованием гауссова ядра с FWHM = 6 мм и 6) нормализацию всех объемов с помощью одного коэффициента масштабирования. Затем с использованием AFNI были выполнены полосовая фильтрация (0,005–0,1 Гц) и устранение тренда для удаления линейных и квадратичных трендов для каждого объекта. Маски предварительно обработанных данных для каждого испытуемого были сгенерированы с использованием FSL. Затем функциональные данные были преобразованы в пространство MNI152 (152-мозговой шаблон Монреальского неврологического института; размер вокселя = 3 × 3 × 3 мм ³ ) с использованием трехэтапного процесса: сначала было выполнено линейное аффинное преобразование с 6 степенями свободы. использование FLIRT [43] — [44] для выравнивания функциональных данных в структурном пространстве.Затем анатомическое изображение было выровнено по стандартному пространству MNI152 с использованием линейного аффинного преобразования с 12 степенями свободы с использованием FLIRT. Полученное преобразование затем было применено к функциональному набору данных каждого субъекта.

Регрессия мешающего сигнала

Сигнал, связанный с мешающими ковариациями, состоящими из глобального сигнала, белого вещества (WM), CSF и 6 параметров движения, полученных на этапе коррекции движения, был удален из результирующих предварительно обработанных данных fMRI во времени.Маски WM и CSF были созданы путем сегментации структурных изображений каждого субъекта и затем применены к функциональным изображениям для извлечения сигналов WM и CSF. Общий сигнал был рассчитан путем усреднения по всем вокселям мозга. После регрессии мешающих ковариат остаточные сигналы были уменьшены и повторно дискретизированы в стандартное пространство MNI-152 (размер вокселя = 3 × 3 × 3 мм ³ ).

Одной из целей настоящего исследования было изучить, как глобальная регрессия сигнала (GSR) влияет на надежность и стабильность RSFC; поэтому мы предварительно обработали данные в двух параллельных анализах, с глобальной регрессией сигнала (GSR) и без нее.

Функциональная возможность подключения в состоянии покоя

Интересующие регионы.

92 сферических области интереса с радиусом 5 мм ( Рисунок S1 ; Таблица S1 ), полученные из нескольких метаанализов связанных с заданием исследований фМРТ, ранее определенных Dosenbach et al. [45], были выбраны в нашем исследовании. Dosenbach et al. извлечены временные ряды из 160 исходных регионов, охватывающих несколько сетей. Из-за выбора аксиального среза не все субъекты из наборов данных ICBM имели EPI-охват затылочной доли и мозжечка, в результате чего было получено 92 семенных региона, в основном состоящих из стандартных, цингулооперкулярных, лобно-теменных и сенсомоторных сетей.У некоторых испытуемых не было сигнала в этих областях, и поэтому они не были включены в наше исследование.

Статистическая методология

Функциональные возможности подключения.

Средние временные ряды из каждой области интереса были извлечены, импортированы в MATLAB (R2010a, Mathworks) и коррелированы с таковыми из всех остальных областей интереса. Коэффициенты корреляции Пирсона были рассчитаны для каждой пары регионов для каждого субъекта и каждого сканирования. Полученные в результате коэффициенты корреляции затем преобразовывались z для вычислений внутриклассового коэффициента корреляции (ICC) при множественном сканировании или преобразовывались в меру расстояния для вычисления согласованности коэффициентов Кендалла ( W Кендалла).

Для определения значимости каждой корреляции был проведен одновыборочный тест t для преобразованных z коэффициентов корреляции как для молодой, так и для пожилой группы. Значимость на уровне группы каждой корреляции определялась двусторонним значением p , равным 0,05, которое затем корректировалось для множественных сравнений с использованием поправки на частоту ложного обнаружения (FDR) (всего 4186 корреляций). Более конкретно, значимая корреляция должна быть значимой на уровне группы для каждого из 3 сканирований со значением p <0. 05 скорректировано поправкой FDR. Внутри каждой группы положительные корреляции определялись правосторонним односторонним тестом t со значением p 0,05, скорректированным с помощью коррекции FDR. Точно так же отрицательные корреляции определялись левосторонним односторонним тестом t со значением p 0,05, скорректированным с помощью коррекции FDR.

Надежность функциональной связи.

Мы попытались проверить, будут ли существенные связи, наблюдаемые в первом сеансе сканирования, воспроизводиться внутри субъекта в следующих сеансах, и любые изменения между субъектами будут происходить из-за различий между субъектами.Внутриклассовая корреляция определяется как отношение интересующей дисперсии к сумме интересующей дисперсии плюс ошибка [46] и часто используется для измерения надежности повторных тестов в данных фМРТ [12] — [13], [47] ] — [48]. Мы рассчитали третьи значения ICC, определенные Shrout и Fleiss [46], следующим образом: (1) где BMS, — среднее квадратическое значение между субъектами, EMS — средний квадрат невязки / ошибки, а k — количество сканирований. на предмет, что в нашем случае составляет 3.

Теоретически высокие значения ICC предполагают, что по сравнению с вариабельностью между субъектами (т.е., BMS), в пределах предметной изменчивости (то есть EMS) по сканированию относительно меньше, что указывает на высокую согласованность или надежность внутриобъектного RSFC.

Учитывая ICC многократного сканирования для каждой корреляции, мы исследовали влияние следующих факторов на надежность многоканального сканирования RSFC. 1) Статистическая значимость: значимые корреляции сравнивались с несущественными корреляциями. 2) Паттерны: достоверно положительные корреляции сравнивались со значимо отрицательными корреляциями.3) Возраст: достоверные и надежные корреляции в молодой группе сравнивались с таковыми в старой группе; 4) GSR: значимые корреляции, полученные с GSR, сравнивались с корреляциями без GSR в каждой группе.

Стабильность функциональной связности.

Мы использовали коэффициент согласованности Кендалла ( W Кендалла), чтобы оценить, были ли общие связи согласованными между субъектами и между сканированиями. Kendall W — это мера согласия между оценщиками, основанная на рангах, а не на ценностях, и использовалась для оценки согласованности временных курсов у человека с использованием данных фМРТ [49] — [50].Мы рассчитали W Кендалла следующим образом: (2) где k — количество сканирований или количество субъектов, n — количество корреляций, R _i — суммарный ранг i th корреляция между сканированными изображениями или объектами является средним значением R _i . Кендалл W отражает согласие в порядке ранжирования корреляций между субъектами или между сканированными изображениями. Другими словами, он показывает, насколько стабильна RSFC внутри объекта при сканировании или внутри объекта сканирования.Как и в случае с ICC, мы исследовали влияние следующих факторов на стабильность RSFC при многократном сканировании: статистическая значимость, закономерности, возраст и GSR.

Статистические тесты.

С помощью критерия биномиальной пропорции можно проверить гипотезу о равенстве двух биномиальных пропорций. В нашем исследовании он использовался для проверки соотношения значимых корреляций по сравнению с незначительными, положительных и отрицательных корреляций между молодой и старой группами. Значимые и несущественные корреляции рассматриваются как биномиальные меры (т.е., единицы и 0 соответственно), и мы проверили соотношение единиц в одной группе по сравнению с таковой в другой группе (то есть молодые и старые).

Внутри каждой группы мы проверили различия между значимыми и незначимыми, а также между положительными и отрицательными корреляциями, используя критерий суммы рангов Вилкоксона, который является непараметрическим тестом, позволяющим проверять показатели ICC или Кендалла W , которые обычно не являются распределены.

Дополнительная информация

Рисунок S2.

Иллюстрация значимых и надежных функциональных связей с GSR в молодой группе ( a ) и в старой группе ( b ). Молодая группа показала значительно более высокую надежность повторного тестирования в RSFC, чем старая группа с GSR (точный тест Фишера: p -value = 0,032).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.s002

(DOC)

Рисунок S3.

Иллюстрация значимых и надежных функциональных связей без GSR в молодой группе ( a ) и в старой группе ( b ).Молодая группа показала значительно более высокую надежность повторного тестирования в RSFC, чем старая группа без GSR ( p -значение <0,001).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.s003

(DOC)

Рисунок S4.

Ящичковые диаграммы многосканированных ICC для значимых и незначимых корреляций с GSR (слева) и без GSR (справа) для молодой (a) и старой группы (b), а также для положительных значимых и отрицательных значимых корреляций с GSR (слева) и без GSR (справа) для молодой (c) по сравнению со старой группой (d).Красные линии представляют собой средние значения ICC для этих корреляций.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.s004

(DOC)

Рисунок S5.

Усредненные по группе коэффициенты корреляции при многократном сканировании, нанесенные на график против их соответствующих ICC при многократном сканировании с GSR (слева) и без GSR (справа) для молодой группы (a) и для старой группы (b). На каждой оси показаны кривые, представляющие распределение корреляций и ICC при многократном сканировании. Синие точки — это многосканированные ICC, а красные линии — линейная аппроксимация.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.s005

(DOC)

Рисунок S6.

Стабильность объектов при сканировании. Показаны прямоугольные диаграммы W Кендалла для всех значимых, незначимых, положительных значимых и отрицательных значимых корреляций с GSR (слева) и без GSR (справа) для молодой (а) и старой группы (b). Красные линии представляют собой средние значения Kendall’s W для субъектов при сканировании.

https: // doi. org / 10.1371 / journal.pone.0049847.s006

(DOC)

Рисунок S7.

Стабильность между объектами сканирования. Показаны прямоугольные диаграммы Kendall’s W для всех значимых, незначимых, положительных значимых и отрицательных значимых корреляций с GSR (слева) и без GSR (справа) для молодой (a) по сравнению со старой группой (b). Красные линии представляют собой средние значения Kendall’s W между объектами в сканированных изображениях.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.s007

(DOC)

Таблица S1.

Перечислены 92 ROI с их координатами MNI и соответствующими функциональными сетями. 19 областей интереса относятся к сети в режиме по умолчанию, 23 области интереса — к цингулооперкулярной сети, 17 — к лобно-теменной сети и 33 области — к сенсомоторной сети.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.s008

(DOC)

Таблица S2.

Перечислены значимые и надежные корреляции (т. е., p -значение <0,05, скорректированное поправкой FDR, ICC> 0,5) с GSR для молодой группы ( a ) и старой группы ( b ) (здесь показаны только ICC многократного сканирования> 0,6 из-за большое количество корреляций с ICC, превышающим 0,5). Средние R представляют собой усредненные по группе значения корреляции для каждого сканирования.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.s009

(DOC)

Таблица S3.

Перечислены значимые и надежные корреляции (т. Е. p -value <0.05 с поправкой на коррекцию FDR, ICC> 0,5) без GSR для молодой группы ( a ) и старой группы ( b ) (здесь показаны только множественные ICC> 0,6 из-за большого количества корреляций с ICC, превышающим 0,5 ). Средние R представляют собой усредненные по группе значения корреляции для каждого сканирования.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049847.s010

(DOC)

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Юнжи Линь и Алехандро Муньос-Дель-Рио за статистическое руководство. Мы также хотели бы поблагодарить 1000 Functional Connectome Project за предоставление открытого доступа к наборам данных фМРТ в состоянии покоя и скриптам обработки данных.

Вклад авторов

Задумал и разработал эксперименты: JS BBB MEM RMB PB VP. Проведены эксперименты: JS. Проанализированы данные: JS ASD TBM DLT SV VAN. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты анализа: JS ASD TBM DLT SV VAN. Написал статью: JS. Предоставленные данные: PB BBB. Общий руководитель исследования: BBB MEM RMB PB VP.

Список литературы

1. 1. Бисвал Б., Йеткин Ф.З., Хогтон В.М., Хайд Дж.С. (1995) Функциональная связь в моторной коре головного мозга человека в состоянии покоя с использованием эхопланарной МРТ. Magn Reson Med 34: 537–541.
2. 2. Эндрюс-Ханна Дж. Р., Снайдер А. З., Винсент Дж. Л., Лустиг С., руководитель Д. и др. (2007) Нарушение крупномасштабных систем мозга при старении. Нейрон 56: 924–35.
3. 3. Сили В. В., Кроуфорд Р.К., Чжоу Дж., Миллер Б.Л., Грейциус, доктор медицины (2009). Нейродегенеративные заболевания нацелены на крупномасштабные сети человеческого мозга.Нейрон 62: 42–52.
4. 4. Черкасский В.Л., Кана Р.К., Келлер Т.А., Just MA (2006) Функциональная связность в базовой сети состояния покоя при аутизме. Нейроотчет 17: 1687–1690.
5. 5. Kennedy DP, Courchesne E (2008) Внутренняя функциональная организация мозга изменяется при аутизме. NeuroImage 39: 1877–1885.
6. 6. Ди Мартино А., Шехзад З., Келли AMC, Рой А.К., Джи Д.Г. и др. (2009) Аутичные черты у взрослых нейротипов связаны с сингулоинсулярной функциональной связностью.Am J Psychiatry 166: 891–899.
7. 7. Чжоу Ю., Лян М., Тиан Л., Ван К., Хао Ю. и др. (2007) Функциональная дезинтеграция при параноидной шизофрении с использованием фМРТ в состоянии покоя. Schizophr Res 97: 194–205.
8. 8. Блум Р.Л., Миллер Дж., Ланиус Р.А., Осуч Е.А., Боксман К. и др. (2007) Спонтанные низкочастотные колебания сигнала BOLD у больных шизофренией: аномалии в стандартной сети. Schizophr Bull 33: 1004–1012.
9. 9. Джафри MJ, Pearlson GD, Stevens M, Calhoun VD (2008) Метод функциональной сетевой связи между пространственно независимыми компонентами состояния покоя при шизофрении.NeuroImage 39: 1666–1681.
10. 10. Вир И.М., Бекманн К.Ф., ван Тол М.Дж., Феррарини Л., Миллес Дж. И др. (2010) Анализ состояния покоя всего мозга показывает снижение функциональной связи при большой депрессии. Front Syst Neurosci 4: 41
11. 11. Луи С., Ву Ку, Цю Л., Ян Х, Куанг В. и др. (2011) Функциональная взаимосвязь в состоянии покоя при устойчивой к лечению депрессии. Am J Psychiatry 168: 642–648.
12. 12. Шехзад З., Келли AMC, Рейсс П., Джи Д.Г., Готимер К. и др.(2009) Отдыхающий мозг: неограниченный, но надежный. Кора головного мозга 19: 2209–2229.
13. 13. Томасон М.Э., Деннис Э. Л., Джоши А.А., Джоши С.Х., Динов И.Д. и др. (2011) ФМРТ в состоянии покоя может надежно отображать нейронные сети у детей. NeuroImage 55: 165–175.
14. 14. Ван Де Вен В.Г., Формизано Э., Првулович Д., Рёдер С.Х., Линден Д.Э.Дж. (2004) Функциональная связность, выявленная с помощью пространственно-независимого компонентного анализа измерений фМРТ во время отдыха. Составление карты человеческого мозга 22: 165–178.
15. 15. Damoiseaux J, Rombouts S, Barkhof F, Scheltens P, Stam C и др. (2006) Согласованные сети состояния покоя у здоровых субъектов. Proc Natl Acad Sci U S A 103: 13848–13853.
16. 16. Чен С., Росс Т.Дж., Чжан В., Майерс С.С., Чуанг К.С. и др. (2008) Групповой независимый компонентный анализ показывает согласованные сети состояний покоя на протяжении нескольких сеансов. Brain Res 1239: 141–151.
17. 17. Achard S, Bullmore E (2007) Эффективность и стоимость экономичных функциональных сетей мозга.PLoS Comput Biol 3: 174–183.
18. 18. Meunier D, Achard S, Morcom A, Bullmore E (2009) Возрастные изменения в модульной организации функциональных сетей человеческого мозга. NeuroImage 44: 715–723.
19. 19. Ву К., Таки Ю., Сато К., Киномура С., Гото Р. и др. (2012) Возрастные изменения топологической организации структурных сетей мозга у здоровых людей. Картирование человека Брайана 33: 552–68.
20. 20. Бисвал Б. (2010) К открытию науки о функции человеческого мозга.Труды Национальной академии наук 107: 4734–4739.
21. 21. Hampson M, Peterson BS, Skudlarski P, Gatenby JC, Gore JC (2002) Обнаружение функциональной связности с использованием временных корреляций в МР-изображениях. Составление карты человеческого мозга 15: 247–262.
22. 22. Бирн Р. М., Даймонд Дж. Б., Смит М. А., Бандеттини П. А. (2006) Разделение колебаний, связанных с респираторными вариациями, от колебаний фМРТ, связанных с активностью нейронов. NeuroImage 31: 1536–1548.
23. 23.Della-Maggiore V, Chau W, Peres-Neto PR, McIntosh AR (2002) Эмпирическое сравнение параметров предварительной обработки СЗМ с анализом данных фМРТ. NeuroImage 17: 19–28.
24. 24. Мерфи К., Бирн Р.М., Хандверкер Д.А., Джонс Т.Б., Бандеттини П.А. (2009) Влияние глобальной регрессии сигнала на корреляции в состоянии покоя: вводятся ли антикоррелированные сети? NeuroImage 44: 893–905.
25. 25. Sampat MP, Whitman GJ, Stephens TW, Broemeling LD, Heger NA, et al.(2006) Надежность измерения физических характеристик предполагаемых масс при маммографии. Британский журнал радиологии 79: S134–140.
26. 26. Muller R, Buttner P (1994) Критическое обсуждение коэффициентов внутриклассовой корреляции Stat Med. 13: 2465–2476.
27. 27. Weissenbacher A, Kasess C, Gerstl F, Lanzenberger R, Moser E, et al. (2009) Корреляции и антикорреляции в МРТ функциональной связности в состоянии покоя: количественное сравнение стратегий предварительной обработки. NeuroImage 47: 1408–1416.
28. 28. Саад З.С., Готтс С.Дж., Мерфи К., Чен Дж., Джо Х.Дж. и др. (2012) Проблемы в покое: как модели корреляции и групповые различия искажаются после глобальной регрессии сигнала. Brain Connect 2: 25–32.
29. 29. Greicius MD, Krasnow B, Reiss AL, Menon V (2003) Функциональная связь в покоящемся мозгу: сетевой анализ гипотезы режима по умолчанию. Proc Natl Acad Sci U S A 100: 253–258.
30. 30. Fox MD, Снайдер AZ, Винсент JL, Корбетта М., Ван Эссен округ Колумбия и др.(2005) Человеческий мозг внутренне организован в динамические, антикоррелированные функциональные сети. Proc Natl Acad Sci U S A 102: 9673–9678.
31. 31. Toro R, Fox PT, Paus T (2008) Функциональная карта коактивации человеческого мозга. Cereb Cortex 18: 2553–2559.
32. 32. Van Den Heuvel M, Mandal R, Hulshoff Pol H (2008) Нормализованная кластеризация групп срезов данных фМРТ в состоянии покоя. PLoS ONE 3: e2001.
33. 33. Meier TB, Desphande AS, Vergun S, Nair VA, Song J, et al.(2012) Поддержка векторной машинной классификации и характеристики возрастной реорганизации функциональных сетей мозга. Neuroimage 60: 601–613.
34. 34. Damoiseaux J, Beckmann C, Arigita E, Barkhof F, Scheltens P и др. (2008) Снижение активности мозга в состоянии покоя в «сети по умолчанию» при нормальном старении. Кора головного мозга 18: 1856–1864.
35. 35. Кох В., Тейпель С., Мюллер С., Бюргер К., Бокде А. и др. (2010) Влияние старения на сетевую активность в режиме по умолчанию в состоянии покоя. ФМРТ: имеет ли значение метод анализа? NeuroImage 51: 280–287.
36. 36. Хорошо C, Johnsrude I, Ashburner J, Henson R, Friston K и др. (2001) Морфометрическое исследование старения на основе вокселей 465 нормальных взрослых людей. NeuroImage 14: 685–700.
37. 37. Томази Д., Волков Н. (2012) Старение и функциональные сети мозга. Молекулярная психиатрия 17: 471, 549–558.
38. 38. Дэвис С.В., Деннис Н.А., Даселаар С.М., Флек М.С., Кабеза Р. (2009) Que PASA? Задне-передний сдвиг при старении. Кора головного мозга 18: 1201–1209.
39. 39. Dosenbach NUF, Fair DA, Miezin FM, Cohen AL, Wenger KK и др. (2007) Отдельные сети мозга для адаптивного и стабильного управления задачами у людей. PNAS 104: 11073–11078.
40. 40. Чай XL, Кастанон А.Н., Онгур Д., Уитфилд-Габриэли С. (2012) Антикорреляции в сетях состояния покоя без глобальной регрессии сигнала. Нейроизображение 59: 1420–1428.
41. 41. Карбонелл Ф, Беллек П., Шмуэль А. (2011) Глобальные и системные флуктуации фМРТ в состоянии покоя некоррелированы: анализ основных компонентов выявляет антикоррелированные сети.Brain Connect 1: 496–510.
42. 42. Ван Дейк К.Р., Сабунку М.Р., Бакнер Р.Л. (2012) Влияние движения головы на внутреннюю функциональную связность МРТ. Нейроизображение 59: 431–438.
43. 43. Jenkinson M, Smith S (2001) Метод глобальной оптимизации для надежной аффинной регистрации изображений мозга. Med Image Anal 5: 143–156.
44. 44. Jenkinson M, Bannister P, Brady M, Smith S (2002) Улучшенная оптимизация для надежной и точной линейной регистрации и коррекции движения изображений мозга.Нейроизображение 17: 825–841.
45. 45. Dosenbach NUF, Nardos B, Cohen AL, Fair DA, Power JD и др. (2010) Прогнозирование индивидуальной зрелости мозга с помощью фМРТ. Наука 329: 1358–1361.
46. 46. Shrout PE, Fleiss JL (1979) Внутриклассовые корреляции: использование при оценке надежности оценщика. Psychol Bull 86: 420–428.
47. 47. Касерес А., Холл Д.Л., Селайя Ф.О., Уильямс СКР, Мехта М.А. (2009) Измерение надежности фМРТ с коэффициентом внутриклассовой корреляции.NeuroImage 45: 758–768.
48. 48. Meltzer JA, Postman-Caucheteux WA, McArdle JJ, Braun AR (2009) Стратегии продольных нейровизуализационных исследований явного языкового производства. NeuroImage 47: 745–755.
49. 49. Баумгартнер Р.