fMRI dynamic functional connectivity in patients with Parkinson's disease

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14740%2F21%3A00135982" target="_blank" >RIV/00216224:14740/21:00135982 - isvavai.cz</a>

Result on the web

<a href="https://mhconsulting.cz/kongres/80-67-cesky-a-slovensky-sjezd-klinicke-neurofyziologie-21-22-rijna-2021/obecne-informace" target="_blank" >https://mhconsulting.cz/kongres/80-67-cesky-a-slovensky-sjezd-klinicke-neurofyziologie-21-22-rijna-2021/obecne-informace</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

fMRI dynamická funkční konektivita u pacientů s Parkinsonovou chorobou

Original language description

Úvod Dynamická funkční konektivita (DFC) u fMRI zahrnuje soubor metod, které charakterizují časovou dynamiku fluktuací BOLD signálu. DFC umožňuje rozšířit analýzu statické konektivity o nové parametry, které mohou rozšířit naše poznatky o funkci mozku. V tomto příspěvku se věnujeme využití DFC u fMRI dat pacientů s Parkinsonovou chorobou (PD). Metodika Na 3T MRI skeneru Siemens Prisma byly u 31 pacientů s PD. Data byla předzpracována v programovém prostředí MATLAB s toolboxem SPM a bylo použito prostorové zarovnání, korekce akvizičních časů, prostorová normalizace a prostorové rozmazání. Následovala analýza nezávislých komponent (ICA) k identifikaci mozkových sítí. Na časové průběhy ICA komponent bylo aplikováno plovoucí okno a v rámci oken byla počítány Pearsonovy korelační koeficienty. Pomocí k-means clustering bylo identifikováno 5 stavů a následně byla hodnocena jejich dynamika. Stav představuje vzájemné vztahy mezi mozkovými sítěmi, které se vyskytují opakovaně jak v čase tak i mezi subjekty zkoumaného souboru. Pro hodnocení DFC byly použity parametry počet tranzicí, počet výskytů daného stavu a pravděpodobnosti přechodů mezi stavy. Na závěr byly spočítány dvouvýběrové t-testy mezi skupinami HC a PD a DFC parametry byly korelovány s behaviorálními parametry participantů. Naše výsledky jsou pilotní analýzou DFC u zmíněného datového souboru.

Czech name

fMRI dynamická funkční konektivita u pacientů s Parkinsonovou chorobou

Czech description

Úvod Dynamická funkční konektivita (DFC) u fMRI zahrnuje soubor metod, které charakterizují časovou dynamiku fluktuací BOLD signálu. DFC umožňuje rozšířit analýzu statické konektivity o nové parametry, které mohou rozšířit naše poznatky o funkci mozku. V tomto příspěvku se věnujeme využití DFC u fMRI dat pacientů s Parkinsonovou chorobou (PD). Metodika Na 3T MRI skeneru Siemens Prisma byly u 31 pacientů s PD. Data byla předzpracována v programovém prostředí MATLAB s toolboxem SPM a bylo použito prostorové zarovnání, korekce akvizičních časů, prostorová normalizace a prostorové rozmazání. Následovala analýza nezávislých komponent (ICA) k identifikaci mozkových sítí. Na časové průběhy ICA komponent bylo aplikováno plovoucí okno a v rámci oken byla počítány Pearsonovy korelační koeficienty. Pomocí k-means clustering bylo identifikováno 5 stavů a následně byla hodnocena jejich dynamika. Stav představuje vzájemné vztahy mezi mozkovými sítěmi, které se vyskytují opakovaně jak v čase tak i mezi subjekty zkoumaného souboru. Pro hodnocení DFC byly použity parametry počet tranzicí, počet výskytů daného stavu a pravděpodobnosti přechodů mezi stavy. Na závěr byly spočítány dvouvýběrové t-testy mezi skupinami HC a PD a DFC parametry byly korelovány s behaviorálními parametry participantů. Naše výsledky jsou pilotní analýzou DFC u zmíněného datového souboru.

Type

O - Miscellaneous

CEP classification

—

OECD FORD branch

30103 - Neurosciences (including psychophysiology)

Project

<a href="/en/project/NU21J-04-00077" target="_blank" >NU21J-04-00077: Biomarkers of neurodegenerative diseases based on dynamic functional connectivity</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2021

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů