이벤트 관련 기능성 자기공명영상

Event-related functional magnetic resonance imaging

efMRI는 의료 환자의 자기공명영상 촬영에 사용되는 기술이다.

EfMRI는 특정 사건에 대응하여 신경 활동에 대한 BOLD(혈액산소 수위 의존성) 혈류역학 반응의 변화를 감지하는 데 사용된다.[1]

설명

fMRI 방법론 내에는 일반적으로 자극을 나타내기 위해 사용되는 두 가지 다른 방법이 있다.한 가지 방법은 블록 관련 설계로, 두 조건 간의 차이를 결정하기 위해 둘 이상의 다른 조건이 번갈아 나타나거나 두 조건 사이에 발생하는 표시에 컨트롤이 포함될 수 있다.이와는 대조적으로 사건 관련 설계는 정해진 순서에 따라 제시되지 않는다. 표시는 무작위화되며 자극 사이의 시간은 달라질 수 있다.

efMRI는 행동 실험과 관련된 신경학적 사건에 대응하여 fMRI 신호의 변화를 모델링하려고 시도한다.데스포지토에 따르면, "이벤트 관련 fMRI는 이전에는 이용할 수 없었던 정도의 추론력과 통계적 힘을 가진 다수의 인지심리학 문제를 다룰 수 있는 잠재력을 가지고 있다"[2]고 한다.

각 실험은 실험적으로 통제된 하나의 실험(단어나 그림의 표시 등) 또는 참가자가 중재한 "이벤트"(모터 반응 등)로 구성될 수 있다.각 재판 내에서는 자극제시, 지연기간, 대응 등 여러 사건이 발생한다.실험이 적절하게 설정되고 서로 다른 사건들의 타이밍이 정확히 맞춰진다면 efMRI는 각 사건과 관련된 신경활동의 차이를 관찰할 수 있게 해준다.

역사

positron Emission Tomography(PET)는 fMRI가 개발되기 전 가장 많이 사용된 뇌 매핑 기법이었다.PET와 비교하여 제시되는 여러 가지 장점이 있다.D'Esposito에 따르면, 그들은 fMRI가 "참가자들에게 방사성 동위원소를 주입할 필요가 없고 그렇지 않으면 비침습적이며, 더 나은 공간 해상도를 가지고 있으며, 더 나은 시간 해상도를 가지고 있다"[2]는 내용을 포함하고 있다.

첫 번째 MRI 연구는 "대뇌혈량 변화를 지도하기 위한 외생파자성 추적기"[3][4]를 사용했는데, 이것은 몇 분 동안 뇌 활동을 평가할 수 있게 했다.이는 MRI로 두 차례 발전하면서 바뀌었고, 1980년대 말에는 MRI 기법의 신속성이 1.5 테슬라까지 높아져 2d 이미지를 제공했다.다음으로 데트레, 코레츠키, 동료에 의해 내생성 대조 메커니즘이 발견되었고, 오가와 공성(小川)이 BOLD 대조라고 표기한 '그물 조직 디옥시헤모글로빈 함량 변화에 의해 유도된 자기 감수성의 변화에 근거한 두 번째'[3]가 장기 내의 순종적 자기화였다.

이러한 발견은 미래의 두뇌 지도 발달에 영감을 주었다.이를 통해 연구자들은 단일 유형의 실험의 효과를 관찰하는 것을 넘어 보다 복잡한 유형의 실험을 개발할 수 있었다.fMRI가 개발될 당시 주요 제한사항 중 하나는 무작위 임상시험이 불가능했지만, fMRI와 관련된 사건이 이 문제를 해결했다.[2]관심의 하나를 제외한 모든 감각, 운동, 인지 과정에 완벽히 일치한다고 가정되는 두 가지 과제를 결합함으로써 과제들 간의 인지 행동 차이를 뇌 활동과 연관시키려 했던 인지 뺄셈도 문제였다.[2]

다음으로, fMRI 연구의 시간적 분해능 개선을 추진하여 이벤트 관련 설계의 개발이 이루어졌는데, 피터슨에 따르면 전기생리학의 ERP 연구로부터 계승되었지만, 이러한 평균화가 시험의 반응이 중복될 수 있기 때문에 혈류역학적 반응에 그다지 잘 적용되지 않는 것으로 밝혀졌다.그 결과, 이벤트의 무작위 지터링이 적용되었는데, 이는 활성화 신호가 중복되지 않도록 시험의 시간 반복이 다양하고 무작위화되었음을 의미한다.

혈류역학적 반응

기능하기 위해서, 뉴런은 혈류에 의해 공급되는 에너지를 필요로 한다.완전히 이해되지는 않았지만 혈류역학적 반응은 뉴런 활동과 상관관계가 있어 왔는데, 즉 활동 수준이 높아질수록 뉴런이 사용하는 혈액의 양이 늘어난다는 것이다.이 반응은 완전히 발전하는데 몇 초가 걸린다.이에 따라 fMRI는 시간적 분해능이 제한적이다.

혈류역학적 반응은 fMRI에서 혈류 산소 수준 의존성(BOLD) 대비의 기초가 된다.[5]혈류역학적 반응은 제시된 자극으로부터 몇 초 이내에 발생하지만, 측정되는 반응이 이전 사건이 아닌 제시된 사건에서 나오도록 하기 위해서는 사건들을 공간화하는 것이 필수적이다.자극을 더 빠른 순서로 제시하면 실험자가 더 많은 실험을 실행하고 더 많은 데이터를 수집할 수 있지만 이는 혈류역학 반응의 느린 진행에 의해 제한되는데, 이는 일반적으로 다른 자극의 제시 전에 기준선을 되돌릴 수 있어야 한다.

Burock에 따르면 "임의 사건 관련 설계에서 표시 비율이 증가함에 따라 신호의 분산이 증가하여 과도 정보와 기저 혈류역학적 반응을 추정할 수 있는 능력이 증가한다"[3]고 한다.

신속한 이벤트 관련 efMRI

일반적인 efMRI에서는 모든 시험 후에 혈류역학적 반응이 기준치로 되돌아갈 수 있다.신속한 사건 관련 fMRI에서는 시행이 랜덤화되고 그 후에 HRF가 디콘볼루션된다.이것이 가능하려면 가능한 모든 시행 시퀀스 조합을 사용하고 시행 간격이 항상 같지 않도록 시행 간격이 서로 달라야 한다.

efMRI의 장점

  1. 한 사건이 다른 사건에 의해 영향을 받지 않고 개인의 인지 상태에 영향을 받지 않도록 보장하는 다양한 유형의 사건을 무작위로 처리하고 혼합하는 능력은 사건의 예측 가능성을 허용하지 않는다.
  2. 실험 후 실험 대상자의 행동을 기준으로 사건을 범주로 구성할 수 있다.
  3. 사건의 발생은 주체가 정의할 수 있다.
  4. 때로는 차단된 이벤트 설계를 이벤트에 적용할 수 없다.
  5. 막혔을 때에도 자극을 개별 사건으로 처리하면 잠재적으로 더 정확한 모델을 얻을 수 있다.
  6. 희귀 사건을 측정할 수 있다.[1]

Chee는 사건 관련 설계가 정확한 응답과 부정확한 응답을 분리할 수 있고 시간적 응답 프로파일에서 직무에 의존하는 변동을 보여줄 수 있는 능력을 포함하여 언어 관련 직무에서 많은 이점을 제공한다고 주장한다.[6]

efMRI의 단점

  1. 더욱 복잡한 설계 및 분석.
  2. MR 신호가 작기 때문에 시행 횟수를 늘려야 한다.
  3. 어떤 이벤트는 더 잘 차단된다.
  4. 타이밍 문제: 샘플링(픽스: 무작위 지터, 자극의 표시 타이밍을 변화시킴으로써 마지막에 평균 혈류역학적 반응을 계산할 수 있음)
  5. 블럭 설계는 통계적 힘이 더 높다.[6]
  6. 비생리학적 신호 변동에서 발생하는 아티팩트를 식별하기가 더 쉽다.[1][6]

통계분석

fMRI 데이터에서 신경 자극과 BOLD 반응 사이에 선형 관계가 있다고 가정한다.GLM을 사용하면 참가자의 평균 혈류역학적 반응을 나타내는 평균을 개발할 수 있다.

통계 매개변수 매핑은 설계 행렬을 생성하는 데 사용되며, 여기에는 사건 동안 생성된 모든 다른 반응 모양이 포함된다.이에 대한 자세한 내용은 Friston(1997년)을 참조하십시오.[7]

적용들

  • 시각적 프라이밍 및 객체 인식
  • 태스크의 부분 간 차이 검사
  • 시간의 경과에 따른 변화
  • 기억 연구 - 인지적 감산을 이용한 작업 기억력
  • 속임수 - 거짓으로부터의 진실
  • 얼굴 인식
  • 모조 학습
  • 억제
  • 자극 특정 반응

참조

  1. ^ a b c 헨슨
  2. ^ a b c d 데스포지토
  3. ^ a b c 버크너
  4. ^ 데일
  5. ^ 버크너, R.
  6. ^ a b c 치
  7. ^ 프리스톤

원천

  • Buckner, M, Burock, M, Dale, A, Rosen, B, Woldorff, M. 무작위 이벤트 관련 실험 설계는 기능 MRI를 사용하여 매우 빠른 제시율을 허용한다. (1998) NeuroReport. 19.3735-3739.
  • Buckner, R. Event Related fMRI 및 혈류역학적 반응.(1998).인간 두뇌 지도 6. 373-377
  • 버크너, R, 데일, A, 로젠, B이벤트 관련 기능 MRI:과거, 현재 및 미래(1998).프로크. 나틀 학위. 미국 과학 95. 773-780
  • 체, M. 시옹, S, 벤카트라만, V, 웨스트팔, C.Word-Frequency 효과 평가에서 블록 및 이벤트 관련 fMRI 설계의 비교(2003).인간 두뇌 지도 186-193
  • Dale, A, Friston, K, Henson, R, Josephs, O, Zarahn, E. Stochastic Designs in Event Related fMRI. (1999년)신경 이미지, 607-6-19
  • 데스포지토, M, 자런, E, & 아귀레, G. K. (1999년)이벤트 관련 기능 MRI: 인지 심리학에 대한 시사점.심리학 게시판 125(1) 155-164
  • 듀비스, J. 피터슨, S.Mized 블록/이벤트 관련 설계.(2011).NeuroImage. doi 10.1016/j.neuroimage.2011.09.084
  • Friston, K, Josephs, O, Turner, R. Event Related fMRI. (1997년)인간 두뇌 지도 5. 243-248
  • 헨슨, R. 사건 관련 fMRI: 소개, 통계 모델링, 설계 최적화 및 예제유니버시티 칼리지 런던.일본 인지신경과학회 제5차 총회에서 발표할 논문.