Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Dynamics of fMRI connectivity associated with attention in patients with Parkinson’s disease

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14740%2F22%3A00139936" target="_blank" >RIV/00216224:14740/22:00139936 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.humanbrainmapping.org/i4a/pages/index.cfm?pageid=4118" target="_blank" >https://www.humanbrainmapping.org/i4a/pages/index.cfm?pageid=4118</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Dynamics of fMRI connectivity associated with attention in patients with Parkinson’s disease

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Dynamic fMRI connectivity extends information reported with static fMRI connectivity. In this work, we focused on relation between changes in brain states and behavioral characteristics in patients with Parkinson’s disease (PD). Our dataset consists of 31 patients with PD (age 63.1 ± 10.2, 7 women) and 40 HC (age 66.0 ± 7.7 let, 29 women). We used independent component analysis (ICA) in toolbox GIFT for identification of large scale brain networks. We performed sliding window analysis on timeseries of mentioned ICA components. We observed statistically significant differences in dynamic parameters, probably relevant to preparation attentional activity of top-down type.

  • Název v anglickém jazyce

    Dynamics of fMRI connectivity associated with attention in patients with Parkinson’s disease

  • Popis výsledku anglicky

    Dynamic fMRI connectivity extends information reported with static fMRI connectivity. In this work, we focused on relation between changes in brain states and behavioral characteristics in patients with Parkinson’s disease (PD). Our dataset consists of 31 patients with PD (age 63.1 ± 10.2, 7 women) and 40 HC (age 66.0 ± 7.7 let, 29 women). We used independent component analysis (ICA) in toolbox GIFT for identification of large scale brain networks. We performed sliding window analysis on timeseries of mentioned ICA components. We observed statistically significant differences in dynamic parameters, probably relevant to preparation attentional activity of top-down type.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    30103 - Neurosciences (including psychophysiology)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/NU21J-04-00077" target="_blank" >NU21J-04-00077: Využití dynamických parametrů funkční konektivity mozku jako diagnostického biomarkeru neurodegenerativních nemocí</a><br>

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

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