منهج في التحقيق المتعلقة العمر الاختلافات في الربط الوظيفي للتحكم الشبكات المعرفية المرتبطة بتغير الأبعاد بطاقة الأداء ترتيب

القدرة على تنظيم السلوك يتطور تدريجيا في مرحلة الطفولة والمراهقة (للمراجعة، انظر الماس ^1). في ترتيب مهمة بطاقة تغيير الأبعاد، على سبيل المثال، التبديل المشاركين من فرز بطاقات اتجاه واحد، مثل الشكل، لفرزها بطريقة مختلفة، مثل لون ² (انظر الشكل 2). التبديل يوقع خسائر أداء صغير، أو تكلفة التبديل، مثل أن الاستجابات عادة ما تكون أبطأ وأكثر على تجارب التحول عرضة للخطأ في الحكم الذي التغييرات الفرز بالمقارنة مع تكرار التجارب التي لا تزال في حكم فرز نفسه ^3. حجم هذه التكاليف عادة ما يحصل على أصغر كما ينمو الأطفال الأكبر سنا ^4، مما يدل على أن القدرة على التنظيم السلوكي يخضع استمرار التنمية في وقت مبكر من الحياة.

لأن العمليات العقلية المعقدة، مثل التبديل، تنطوي على التفاعل السريع بين مناطق الدماغ متعددة ^5، هناك اهتمام متزايد في relatiنانوغرام تنمية العليا الإدراك للتغيرات في التنظيم الوظيفي للشبكات القشرية واسعة النطاق ^6.

نهج واحد للتحقيق التغيير التنموية في الشبكات واسعة النطاق من خلال استخدام وظيفي تحليل الربط ^6،7 القائم على البذور. الخطوة الأولى في هذه التقنية هو للتشاور مع الأدب البحوث المتاحة وتحديد المناطق بداهة المصالح، أو رويس، التي يبدو أنها تكون ذات صلة السلوك في السؤال. هذه رويس، أو العقد، وتحديد الهيكل الأساسي للشبكة. المقبل، وتقلبات منخفضة التردد في النشاط (أو T2 * المرجحة كثافة إشارة) في هذه رويس يتم قياسها لمدة 5 إلى 10 دقيقة بينما في بقية المشاركين في الماسح الضوئي التصوير بالرنين المغناطيسي. ثم يتم كميا الربط الوظيفي بين أي عقدتين من الشبكة مثل ارتباط دوام كل منهما. ينبغي أن العقد التي ترتبط وظيفيا بقوة مماثلة لها، وبالتالي يرتبط بعلاقة متبادلة، إشارةدورات الزمن. من ناحية أخرى، ينبغي أن العقد التي ترتبط وظيفيا لديهم ضعيفة متباينة، وبالتالي ترتبط ضعيفة، إشارة دورات الزمن. لإكمال نموذج الشبكة، يتم رسمها الحواف (أو وصلات) بين العقد الذي ربط فوق عتبة اختيار دورات الزمن. ويمكن إجراء اختبارات الفروق المرتبطة بالعمر في اتصال ضمن شبكة وظيفية على أي عقدة إلى عقدة اتصال واحد، أو على طوبولوجيا من مجموعة كاملة من العقد والحواف. هذه الاختلافات في الربط وظيفية ثم يمكن المتعلقة بتدابير الأداء المعرفي جمعها حاليا.

في هذه الورقة، وصفت نهجا مختلفا يستند مجموعة تحليل عنصر مستقل من البيانات المستندة إلى المهام الرنين المغناطيسي الوظيفي ^8. تحليل عنصر مستقل (أو ICA) هو إجراء الإحصائية للكشف عن مصادر عمياء الخفية الكامنة وراء مجموعة من الملاحظات مثل أن مصادر كشفت مستقلة الحد الأقصى. تطبيق لتحليل البيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي، عrocedure يفترض أن كل وحدة تخزين هو خليط من عدد محدود من مصادر مستقلة مكانيا. باستخدام واحدة من مجموعة متنوعة من خوارزميات مختلفة، مثل خوارزمية إنفوماكس، ICA ثم يقدر مصفوفة unmixing، والتي عند تطبيقها على البيانات الأصلية ينتج مجموعة من مصادر مستقلة إلى الحد الأقصى، أو المكونات. ويمكن اعتبار كل مكون من كشبكة، بقدر ما تتكون من مجموعة من voxels التي تشترك في دوام المشتركة. مجموعة ICA هو نوع معين من ICA الذي يقدر مجموعة مشتركة من عناصر المجموعة الأولى من مجموعة البيانات بالكامل، ومن ثم يتم احتساب مجموعات مشارك محددة من مكونات المجموعة في خطوة إلى الوراء التعمير. مرة واحدة تتحلل مجموعة البيانات بالكامل إلى مجموعة من المكونات، فإن الخطوة التالية هي لتجاهل مكونات مصطنعة التي تمثل مصادر الضوضاء، وتحديد مكونات ذات مغزى من الناحية النظرية التي تتوافق مع شبكات المصالح. ويمكن تحقيق ذلك إما عن طريق الدورات الوقت عنصر النمذجة في سياق GLM إلى IDEntify الشبكات التي تنشط بطريقة توقع، ربط مكانيا المكونات مع قالب شبكة من المصالح، أو كليهما. مجموعة الناتجة من مكونات يمكن بعد ذلك قدمت لمقارنة مجموعة لاختبار الفروق المرتبطة بالعمر ممكن في الاتصال وظيفية ضمن شبكات للاهتمام من الناحية النظرية ^7،9،10.

البيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي على أساس مهمة دراسة التغيرات المرتبطة بالعمر في الاتصال وظيفية من خلال تطبيق مجموعة ICA لديها العديد من المزايا أكثر من تطبيق التقنيات المعتمدة على البذور لبيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي يستريح للدولة. الأولى، التقنيات المعتمدة على البذور خلافا التي تركز على مجموعة صغيرة من بداهة تعريف رويس، ومجموعة ICA النهج الحالي يستخدم جميع voxels تضم سلسلة زمنية الحجمي. هذا يقلل من فرص التحيز التي تنشأ بالضرورة عندما يتم اختيار مجموعة صغيرة من بذور بداهة كما المناطق المثيرة للاهتمام. الثانية، وتطبيق تحليل الربط وظيفية (المستندة إلى ICA أو غير ذلك) لمهمةبدلا من البيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي للدولة يستريح له ميزة السماح منظمة شبكة وظيفة الشبكة لتكون مرتبطة بشكل مباشر أكثر. إذا، على سبيل المثال، دراسة الآثار المعرفية أو السلوكية للاتصال وظيفية (مثل التباين في الأداء DCCS) هو من الأولويات، من المهم أن تبين أن شبكة من الفائدة يرتبط أداء المهمة. مع بروتوكولات حالة الراحة، وهذا أمر صعب جدا لأن الباحث ليس لديه أي سجل من الدول المعرفية والسلوكية والعاطفية التي يمر بها أو المشارك خلال الحصول على البيانات. وبالتالي فإنه من المستحيل أن تقدم أي دليل مباشر على أن شبكة من المصالح هو ذات الصلة لأداء المهمة. على النقيض من ذلك، عندما ربط تحليل وظيفي، مثل ICA، يتم تطبيقها على البيانات المهمة، فمن الممكن للتأكد من أن شبكة من الفائدة على الأقل المرتبطة أداء مهمة. أخيرا، ICA هو أقل عرضة للتأثير السلبي للضجيج. مصادر الضوضاء، مثل تلك المرتبطة الطرافةح موضوع الحركة وإيقاع القلب، لمحات المكانية والزمانية فريدة من نوعها. لذلك، في سياق ICA المجموعة، يتم عزل هذه المصادر وتعيين لمكونات منفصلة، ​​وترك المكونات المتبقية خالية نسبيا من هذه المصادر غير مرحب به من التباين. لأن التحليلات القائمة على استخدام البذور دوام الخام في تقدير الربط وظيفية، ودورات الوقت هي، بالتعريف، خليط من الإشارات العصبية والضوضاء مصطنعة، والاختلافات في تقديرات مجموعة الاتصال وظيفية يمكن أن تعكس الاختلافات الحقيقية في مجموعة الفسيولوجيا العصبية الأساسية، والاختلافات في مجموعة هيكل الضوضاء، أو كليهما ^11.